基于案例的推理 CBR (Case-Based Reasoning)

基于案例的推理(Case-Based Reasoning,简称 CBR)是一种流行的人工智能 (AI) 技术,用于根据以前的经验来解决新问题。它是一种依赖类比推理的机器学习,类比推理是发现过去情况和新情况之间相似之处的过程。 CBR 的工作原理是检索过去的类似案例,并根据当前情况进行调整,以做出决策或解决问题。该技术源自人类解决问题的方法,人们经常依靠过去的经验在新情况下做出决策。 CBR 是一种机器学习,它是基于相似的问题可以有相似的解决方案,并且它利用这种相似性来寻找新问题的解决方案这样的思想。

基于案例的推理过程

CBR 流程通常涉及四个主要步骤:检索、重用、修订和保留。

  • 检索: CBR 流程的第一步是从案例库中检索相关案例。这涉及到在库中搜索以查找与当前问题类似的案例。目标是识别尽可能接近当前问题的案例,因为这些案例最有可能提供有用的信息。在某些情况下,检索步骤可能涉及使用关键字搜索或其他形式的数据挖掘来识别相关案例。
  • 重用:一旦检索到相关案例,下一步就是重用它们来解决当前问题。这涉及调整过去案例中使用的解决方案以适应当前的问题。目标是找到一种与过去的案例足够相似且有效的解决方案,但又足够不同以解决当前问题的独特方面。此步骤可能涉及选择一个或多个过去的案例作为解决方案的起点,或者可能涉及组合来自多个过去案例的元素以创建新的解决方案。
  • 修改:使用过去的案例开发出解决方案后,下一步是修改它以更好地适应当前的问题。这可能涉及根据用户的反馈或可用的新信息修改解决方案。目标是完善解决方案,使其尽可能有效地解决当前问题。在某些情况下,修订步骤可能涉及使用机器学习算法来优化解决方案。
  • 保留: CBR 流程的最后一步是保留新开发的解决方案以供将来使用。这涉及将新案例添加到案例库中,以便可以在未来问题的检索步骤中使用它。目标是随着时间的推移不断提高案例库的质量和 CBR 流程的有效性。保留步骤还可能涉及使用知识管理工具来帮助组织和维护案例库。

与其他方法的比较

机器学习中的基于案例的推理可以与其他解决问题的方法进行比较,如下所示:

  • 基于规则的系统:基于规则的系统是解决人工智能问题的流行方法。与 CBR 不同,基于规则的系统依靠一组预定义的规则来解决问题。这些规则通常由人类专家创建,可能无法处理新的或意外的情况。另一方面,CBR 可以通过重用过去的解决方案来适应新的情况。
  • 决策树:决策树是机器学习和数据挖掘中用于解决分类问题的一种算法。决策树的工作原理是根据不同的标准递归地分割数据,直到达成最终决策。另一方面,CBR 依靠过去的案例来解决问题,而不是根据数据创建决策树。
  • 神经网络:神经网络是一种机器学习算法,可以从过去的数据中学习并根据该数据进行预测。神经网络非常适合图像识别和自然语言处理等任务。另一方面,CBR 更适合需要根据经验适应新情况的任务。

基于案例的推理的优点和挑战

机器学习中基于案例的推理的优点:

  • 可重用性: CBR 系统可以重用过去解决类似问题的解决方案,与从头开始开发解决方案相比,这可以节省时间和精力。
  • 适应性: CBR 系统可以通过选择和修改相关案例来适应不断变化的情况或环境。
  • 解释: CBR 系统可以根据检索到的类似案例为其解决方案提供解释。
  • 学习:社区康复系统可以从新案例中学习,并随着时间的推移完善其知识库。

机器学习中基于案例的推理的挑战:

  • 案例表示: CBR 的质量取决于用于解决问题的案例的准确性和完整性。如果案例没有得到很好的体现,可能会导致错误的解决方案。
  • 案例检索: CBR 系统的成功取决于从案例库中检索相关案例的能力。如果检索过程效率低下或效果不佳,则可能会导致解决方案不佳。
  • 适应:将检索到的案例适应新的问题领域可能很困难,因为检索到的案例可能与新问题不完全匹配。
  • 可扩展性:随着案例库规模的增长,检索和调整案例所需的时间可能会变得很长,这可能会影响系统的效率。

基于案例的推理的应用

它已被应用于各个领域,包括:

  • 财务决策: CBR 系统可用于金融机构,通过将过去的案例与当前的情况进行比较,帮助做出贷款审批、风险评估和投资策略的决策。
  • 法律推理:机器学习系统中的基于案例的推理可用于法律领域,通过检索和改编具有类似法律问题的案例来协助判例法研究和准备法律论证。
  • 运输和物流: CBR 系统可用于运输和物流,通过学习过去的案例来优化路线、调度和资源分配。

参考来源

【1】https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/case-based-reasoning-in-machine-learning/