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Raciocínio Baseado em Casos Álvaro Vinícius de Souza Coêlho

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Apresentação em tema: "Raciocínio Baseado em Casos Álvaro Vinícius de Souza Coêlho"— Transcrição da apresentação:

1 Raciocínio Baseado em Casos Álvaro Vinícius de Souza Coêlho

2 Raciocínio Baseado em Casos O que é RBC RBC x Indução Idéia central: –Indexação –Resgate –Seleção –Modificação/Adaptação –Retenção

3 Raciocínio Baseado em Casos Conceito de Caso Porção de conhecimento contextualizado que represente quer uma experiência passada, quer uma experiência hipotética –Casos concretos x casos abstratos

4 Raciocínio Baseado em Casos Espaço de casos

5 Raciocínio Baseado em Casos Algoritmo geral Raciocínio baseado em casos Início Obter as especificações do novo problema Identificar atributos de indexação Resgatar um conjunto de casos que atendam aos atributos Repete Seleciona um caso Modifica o caso Avalia solução Até que a solução seja satisfatória Fim

6 Raciocínio Baseado em Casos Indexação: Problema fundamental Recuperação –Casamento de padrão –Índices (Atributo) –Bancos de dados Adaptação

7 RBC para Help Desk Objetivos –Porque não árvores de decisão? Características desejáveis –Recuperação textual (Help!CPR TM ) Menor acurácia, menos conhecimento técnico –Recuperação pelo atributo (Clire TM ) Maior acurácia, mais conhecimento técnico

8 RBC para Help Desk Outras funcionalidades desejáveis –Introdução de novos casos: Reais - a partir das ocorrências –Originalidade e Relevância Abstratos –Problemas potenciais

9 RBC para Help Desk Estruturas de dados Em base de dados relacionais Usando SQL - eficiência e eficácia

10 RBC para Help Desk Por casamento de padrão –Casos –Perguntas –Palavras-Chave –Sinônimos O sistema busca pelas palavras-chave, senão pelos sinônimos associados (hash)

11 RBC para Help Desk

12 Recuperação de casos

13 RBC para Help Desk Por casamento de atributo –Caso –Atributo –Valor Métrica de similaridade: distância cartesiana A métrica não é uma característica da busca, e sim do atributo do caso.

14 RBC para Help Desk

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16 Recuperação de casos

17 RBC para Help Desk Retenção de novos casos –Para o casamento de padrão: acoplar a estrutura de perguntas às ocorrências –No casamento por atributo: seleção automática (depois de tratamento) das ocorrências. O especialista atua na adequação de parâmetros como discretização e distância cartesiana máxima –Os casos abstratos são construídos

18 RBC para Help Desk Recuperação de casos Textual Recupera_Textual(Caso_Satisfatorio) Início Lista_Candidatos := (casos da base) Caso_Satisfatorio := Falso; Le_problema(:problema) Repita Separa_Palavras(Lista, :Pergunta) Seleciona_Casos(Casos_Selecionados) Lista_Candidatos := Lista_Candidatos Casos_Selecionados Testa_Caso(Caso_Satisfatorio) Até Caso_Satisfatorio ou Lista_Candidatos = Fim

19 RBC para Help Desk Recuperação de casos Select cd_caso, count(cd_caso) From tb_caso_perg_palavra Where cd_pegunta = :Pergunta and (tb_caso_perg_palavra.cd_palavra in (select cd_palavra from tb_palavra where ds_palavra in (select ds_palavra from Lista)) or tb_caso_perg_palavra.cd_palavra in (select tb_sinonimo.cd_palavra from tb_sinonimo where tb_sinonimo.ds_sinonimo in (select ds_palavra from Lista))) group by cd_caso;

20 RBC para Help Desk Recuperação de casos Pelo atributo Recupera_Atributo (Caso_Satisfatorio) Início Caso_Satisfatorio := Falso; Repita Le_Problema(AtributosAtuais) Seleciona_Casos(Casos_Selecionados) Testa_Caso(Caso_Satisfatorio) Até Caso_Satisfatório ou Casos_Selecionados = Fim

21 RBC para Help Desk Recuperação de casos Select cd_caso From tb_atributo_valor_caso v, AtributosAtuais a Where v.cd_caso not in (select cd_caso from casos_reprovados) and (v.cd_atributo = a.cd_atributo and v.vl_classificacao between a.vl_classificacao - v.vl_distancia_maxima and a.vl_classificacao + v.vl_distancia_maxima);

22 Raciocínio Baseado em Casos. FIM! Quando se corta a cabeça de um intelectual, ele morre Francis Picabia Da Vinci


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