Case Based Reasoning [email protected]. Un pò di storia Approccio formalizzato da Janet...
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Un pò di storia
• Approccio formalizzato da Janet Kolodner
• Pittosto recente
• Algoritmo per la risoluzione di problemi basato sul ragionamento per analogia
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Filosofia
Il principio guida dell’approccio CBR è il seguente:
Problemi simili hanno soluzioni simili
Quindi, soluzioni adottate in passato possono essere recuperate per risolvere nuove situazioni critiche
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CBR e Ingegneria della Conoscenza
• Il CBR nasce come problem solving method• Particolarmente utile quando non si riesce a
costruire un modello di conoscenza completo e preciso– Dominio difficile– Conoscenza eterogenea– Poco tempo a disposizione
• Negli ultimi anni si sta imponendo come metodologia efficace ed efficiente per la realizzazione di Knowledge Management Systems
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Il Ciclo CBR: le 4 R
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CBR e Problemi
Il CBR permette di affrontare e risolvere due categorie di problemi:
Retrieve Classificazione
Revise Costruzione
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Il Caso: struttura
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Rappresentazione di un caso
• Flat
• Gerarchica
• A grafo
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Retrieve = Classificare ?
Problema Problema
Sono simili ?
Stessa categoria Stessa categoria
Sì No
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Come recuperare casi
• Utilizzo di funzioni di similarità:SIM : CxC [0, 1]
• Input: la descrizione del problema
• Output: un numero reale compreso fra zero e uno (% di similarità)
• Uno dei due casi in ingresso è non risolto e si indica con Cc
• L’altro è risolto e si indica con Cr
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Algoritmi di Retrieval
Cc Cr
Stesso valore?
Stesso valore?
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K-Nearest Neighbour
Il valore di similarità è una media pesata della funzione SIM applicata ai valori di tutti gli attributi della descrizione del caso:
n
ffsimwCrCcSIM
n
i
rci ii 1
* ),(),(
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Revise = Costruzione ?
ProblemaSoluzione
Recuperata
La soluzione va
bene?
Ho “costruito” la soluzione
Uso la soluzione come punto di
partenza
Sì No
ConoscenzaSpecifica dominio
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Algoritmi di Revise
Soluzioner Soluzionec
Mofica valore?
Modifica valore?
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Algoritmi di Revise
• Difficili da implementare
• Spesso si lascia all’utente/esperto il compito di modifcare la soluzione recuperata
• Gli algoritmi più diffusi si basano sul concetto di substitutional adaptation
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Substitutional Adaptation• Dato che il caso corrente e quello recuperato sono diversi, la basa dei casi
potrebbe contenere altre coppie di casi con le stesse (o simili) differenze
• Questi casi agiscono da rappresentanti del caso corrente (Ccr) e di quello recuperato (Rcr)
• La differenza tra le soluzioni dei rappresentanti (vettore vi) dà un’indicazione di come modificare la soluzione del caso recuperato Rc per risolvere il caso corrente Cc (vettore v’)
• v’ è un’aggregazione delle differenze v1, ..., vn,, tra le soluzione associate a Ccr e Rcr
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PROGETTO P-RACE
Un approccio basato sulla conoscenza per supportare il processo decisionale del
Race Engineer
L.Int.ArL.Int.ArDipartimento di Informatica, Sistemistica e ComunicazioneDipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione
Università di Milano - BicoccaUniversità di Milano - Bicocca
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OBIETTIVO DEL PROGETTO
Sviluppare un sistema di supporto alle decisioni riguardanti la progettazione e l’utilizzo della mescola giusta per partecipare ad una gara (e vincere)
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CONCORRENTI
punti deboli e di
forza
FONDO
STRADALE
CIRCUITI
DISEGNO
BATTISTRADA
CONDIZIONI
AMBIENTALI
DATI
TELEMETRICI
ASSETTO VETTURA
DATI STORICI
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ASSOCIAZIONI
MESCOLA/PERFORMANCE
CHIMICA DEI
MATERIALI
RELAZIONE TRA MODIFICHE, PROPRIETÀ
CHIMICO-FISICHE E PERFORMANCE
RUOLO,
INFLUENZE E
RELAZIONI TRA
INGREDIENTI
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ACQUISIZIONE KNOWLEDGE ENGINEERING
CONOSCENZA EPISODICA
Compound Designer
Race Engineer
CASO PASSATO
NUOVO CASO
Riutilizzo
Innovazione
Creazione
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UTILIZZOARCHITETTURA
Modulo fuzzy
Base dei casi
Recupero dei casi
Nuova soluzion
e
Motore CBR
Motore inferenziale
Abstract Compound Model
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UTILIZZOINTERFACCIA del RACE ENGINEER
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Similarity ComputationSimilarity Computation
ffc c = (f= (f11cc,...,,..., ffnn
cc): case representation): case representationfft t = (f= (f11
tt,...,,..., ffnntt)) : target problem: target problem
Two step processTwo step process Initial MatchInitial Match: selects a subset of the Case Memory: selects a subset of the Case MemoryIM(CM, fIM(CM, ftt) = set of cases C) = set of cases Cii such that such that
sev_index(Csev_index(Cii)=sev_index(f)=sev_index(ftt))
Similarity FunctionSimilarity Function: computes similarity between cases: computes similarity between cases
sim(fsim(ftt, f, fcc) = ) = i=1..ni=1..n[[wwii * SIM(f * SIM(fiitt, f, fii
cc))]/]/i=1..ni=1..nwwii withwithwwi i = match_weight = match_weight if SIM(fif SIM(fii
tt, f, fiicc)<Threshold)<Threshold
wwi i = no_match_weight = no_match_weight if SIM(fif SIM(fiitt, f, fii
cc)>Threshold)>Thresholdwwi i = no_value_weight = no_value_weight if fif fii
tt or f or fiicc is unknown is unknown
SIM(fSIM(fiitt, x): gaussian curve with mean value f, x): gaussian curve with mean value fii
tt and given standard and given standard deviation deviation