Case-based reasoning (CBR) - Grundlagen und ausgewählte Anwendungsgebiete des fallbasierten Schließens

Bernhard Freudenthaler

Case-based reasoning (CBR) - Grundlagen und ausgewählte Anwendungsgebiete des fallbasierten Schließens

Bernhard Freudenthaler

Institute for Application-oriented Knowledge Processing

Research output: Thesis › Master's / Diploma thesis

Abstract

Case-based reasoning (kurz CBR), oder auch fallbasiertes Schließen genannt, ist ein zyklischer Problemlösungsprozess, bei dem bereits vorhandenes Wissen in Form von Fällen wiederverwendet wird. Ein Fall besteht dabei aus einer Problembeschreibung und einer dazugehörigen Lösung. Diese Fälle werden in der sogenannten Fallbasis abgespeichert. Tritt nun ein neues Problem auf, so werden in dieser Fallbasis mittels Ähnlichkeitsbestimmung ähnliche Fälle gesucht. Konnte ein ähnlicher Fall gefunden werden, so wird die Lösung dieses Falles für das anfängliche Problem übernommen bzw. entsprechend adaptiert. Das neue Problem mit der wiedergefundenen Lösung wird nun zu einem neuen Fall, der wiederum in der Fallbasis abgespeichert wird. Die Fallbasis wird somit aktualisiert und erweitert. Je größer die Menge der Fälle in der Fallbasis ist, desto intelligenter kann das CBR-System arbeiten, da es mehr und bessere Lösungen hervorbringen kann. Ziel des fallbasierten Schließens ist es, für neue Probleme keine eigenen Lösungen entwickeln zu müssen, sondern Lösungen ähnlicher Probleme wiederzuverwenden. Es muss somit kein neuer Lösungsprozess durchgeführt werden. Neue Probleme können dadurch schnell und kostengünstig gelöst werden. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine allgemeine Behandlung des Themas Case-based reasoning, indem alle wichtigen Grundlagen des fallbasierten Schließens behandelt werden. Des Weiteren werden noch drei ausgewählte Anwendungsgebiete (CBR in der Medizin, CBR in der Diagnostik und CBR-Systeme zur Optimierung von Kundenbeziehungen) beschrieben, in denen das fallbasierte Schließen zur effizienten Problemlösung herangezogen wird. Im letzten Kapitel wird die Möglichkeit des Einsatzes des fallbasierten Schließens im aktuellen Projekt SAFE PIPES des Instituts für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW) überlegt.

Original language	German (Austria)
Publication status	Published - Jan 2006

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

SDG 9 Industry, Innovation, and Infrastructure
SDG 16 Peace, Justice and Strong Institutions

Fields of science

102001 Artificial intelligence
102006 Computer supported cooperative work (CSCW)
102010 Database systems
102014 Information design
102015 Information systems
102016 IT security
102028 Knowledge engineering
102019 Machine learning
102022 Software development
102025 Distributed systems
502007 E-commerce
505002 Data protection
506002 E-government
509018 Knowledge management
202007 Computer integrated manufacturing (CIM)
102033 Data mining
102035 Data science

Cite this

@mastersthesis{8e547b9eeeee43239f04285adb3ab266,

title = "Case-based reasoning (CBR) - Grundlagen und ausgew{\"a}hlte Anwendungsgebiete des fallbasierten Schlie{\ss}ens",

abstract = "Case-based reasoning (kurz CBR), oder auch fallbasiertes Schlie{\ss}en genannt, ist ein zyklischer Probleml{\"o}sungsprozess, bei dem bereits vorhandenes Wissen in Form von F{\"a}llen wiederverwendet wird. Ein Fall besteht dabei aus einer Problembeschreibung und einer dazugeh{\"o}rigen L{\"o}sung. Diese F{\"a}lle werden in der sogenannten Fallbasis abgespeichert. Tritt nun ein neues Problem auf, so werden in dieser Fallbasis mittels {\"A}hnlichkeitsbestimmung {\"a}hnliche F{\"a}lle gesucht. Konnte ein {\"a}hnlicher Fall gefunden werden, so wird die L{\"o}sung dieses Falles f{\"u}r das anf{\"a}ngliche Problem {\"u}bernommen bzw. entsprechend adaptiert. Das neue Problem mit der wiedergefundenen L{\"o}sung wird nun zu einem neuen Fall, der wiederum in der Fallbasis abgespeichert wird. Die Fallbasis wird somit aktualisiert und erweitert. Je gr{\"o}{\ss}er die Menge der F{\"a}lle in der Fallbasis ist, desto intelligenter kann das CBR-System arbeiten, da es mehr und bessere L{\"o}sungen hervorbringen kann. Ziel des fallbasierten Schlie{\ss}ens ist es, f{\"u}r neue Probleme keine eigenen L{\"o}sungen entwickeln zu m{\"u}ssen, sondern L{\"o}sungen {\"a}hnlicher Probleme wiederzuverwenden. Es muss somit kein neuer L{\"o}sungsprozess durchgef{\"u}hrt werden. Neue Probleme k{\"o}nnen dadurch schnell und kosteng{\"u}nstig gel{\"o}st werden. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine allgemeine Behandlung des Themas Case-based reasoning, indem alle wichtigen Grundlagen des fallbasierten Schlie{\ss}ens behandelt werden. Des Weiteren werden noch drei ausgew{\"a}hlte Anwendungsgebiete (CBR in der Medizin, CBR in der Diagnostik und CBR-Systeme zur Optimierung von Kundenbeziehungen) beschrieben, in denen das fallbasierte Schlie{\ss}en zur effizienten Probleml{\"o}sung herangezogen wird. Im letzten Kapitel wird die M{\"o}glichkeit des Einsatzes des fallbasierten Schlie{\ss}ens im aktuellen Projekt SAFE PIPES des Instituts f{\"u}r Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW) {\"u}berlegt.",

author = "Bernhard Freudenthaler",

year = "2006",

month = jan,

language = "Deutsch ({\"O}sterreich)",

}

TY - THES

T1 - Case-based reasoning (CBR) - Grundlagen und ausgewählte Anwendungsgebiete des fallbasierten Schließens

AU - Freudenthaler, Bernhard

PY - 2006/1

Y1 - 2006/1

N2 - Case-based reasoning (kurz CBR), oder auch fallbasiertes Schließen genannt, ist ein zyklischer Problemlösungsprozess, bei dem bereits vorhandenes Wissen in Form von Fällen wiederverwendet wird. Ein Fall besteht dabei aus einer Problembeschreibung und einer dazugehörigen Lösung. Diese Fälle werden in der sogenannten Fallbasis abgespeichert. Tritt nun ein neues Problem auf, so werden in dieser Fallbasis mittels Ähnlichkeitsbestimmung ähnliche Fälle gesucht. Konnte ein ähnlicher Fall gefunden werden, so wird die Lösung dieses Falles für das anfängliche Problem übernommen bzw. entsprechend adaptiert. Das neue Problem mit der wiedergefundenen Lösung wird nun zu einem neuen Fall, der wiederum in der Fallbasis abgespeichert wird. Die Fallbasis wird somit aktualisiert und erweitert. Je größer die Menge der Fälle in der Fallbasis ist, desto intelligenter kann das CBR-System arbeiten, da es mehr und bessere Lösungen hervorbringen kann. Ziel des fallbasierten Schließens ist es, für neue Probleme keine eigenen Lösungen entwickeln zu müssen, sondern Lösungen ähnlicher Probleme wiederzuverwenden. Es muss somit kein neuer Lösungsprozess durchgeführt werden. Neue Probleme können dadurch schnell und kostengünstig gelöst werden. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine allgemeine Behandlung des Themas Case-based reasoning, indem alle wichtigen Grundlagen des fallbasierten Schließens behandelt werden. Des Weiteren werden noch drei ausgewählte Anwendungsgebiete (CBR in der Medizin, CBR in der Diagnostik und CBR-Systeme zur Optimierung von Kundenbeziehungen) beschrieben, in denen das fallbasierte Schließen zur effizienten Problemlösung herangezogen wird. Im letzten Kapitel wird die Möglichkeit des Einsatzes des fallbasierten Schließens im aktuellen Projekt SAFE PIPES des Instituts für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW) überlegt.

AB - Case-based reasoning (kurz CBR), oder auch fallbasiertes Schließen genannt, ist ein zyklischer Problemlösungsprozess, bei dem bereits vorhandenes Wissen in Form von Fällen wiederverwendet wird. Ein Fall besteht dabei aus einer Problembeschreibung und einer dazugehörigen Lösung. Diese Fälle werden in der sogenannten Fallbasis abgespeichert. Tritt nun ein neues Problem auf, so werden in dieser Fallbasis mittels Ähnlichkeitsbestimmung ähnliche Fälle gesucht. Konnte ein ähnlicher Fall gefunden werden, so wird die Lösung dieses Falles für das anfängliche Problem übernommen bzw. entsprechend adaptiert. Das neue Problem mit der wiedergefundenen Lösung wird nun zu einem neuen Fall, der wiederum in der Fallbasis abgespeichert wird. Die Fallbasis wird somit aktualisiert und erweitert. Je größer die Menge der Fälle in der Fallbasis ist, desto intelligenter kann das CBR-System arbeiten, da es mehr und bessere Lösungen hervorbringen kann. Ziel des fallbasierten Schließens ist es, für neue Probleme keine eigenen Lösungen entwickeln zu müssen, sondern Lösungen ähnlicher Probleme wiederzuverwenden. Es muss somit kein neuer Lösungsprozess durchgeführt werden. Neue Probleme können dadurch schnell und kostengünstig gelöst werden. Ziel dieser Diplomarbeit ist eine allgemeine Behandlung des Themas Case-based reasoning, indem alle wichtigen Grundlagen des fallbasierten Schließens behandelt werden. Des Weiteren werden noch drei ausgewählte Anwendungsgebiete (CBR in der Medizin, CBR in der Diagnostik und CBR-Systeme zur Optimierung von Kundenbeziehungen) beschrieben, in denen das fallbasierte Schließen zur effizienten Problemlösung herangezogen wird. Im letzten Kapitel wird die Möglichkeit des Einsatzes des fallbasierten Schließens im aktuellen Projekt SAFE PIPES des Instituts für Anwendungsorientierte Wissensverarbeitung (FAW) überlegt.

M3 - Master-/Diplomarbeit

ER -