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FAW @ Lange Nacht der Forschung 2016

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

Supervisor(s): A.Univ.-Prof. Dr. Josef Küng
Student: Bernhard Freudenthaler
End: 2006

Abstract(DE)
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.