Adaptation knowledge acquisition from a heterogeneous case base
Acquisition de connaissances d'adaptation à partir d'une base de cas hétérogène
Abstract
Adaptation Knowledge Acquisition (AKA) is considered as the bottleneck of Case- Based Reasoning (CBR) systems. This article presents our approach to acquire such knowledge in an ontology-based CBR system. The acquisition is done from a heterogeneous case base, where cases do not always share the same descriptors, and is based on the techniques of formal concept analysis. The proposed approach is implemented in COBRA, our CBR platform. In this article, we present our AKA approach as well as our case alignment approach for treating cases heterogeneity.
Dans un système de raisonnement à partir de cas (RàPC), l'acquisition des connaissances d'adaptation (ACA) auprès d'experts du domaine est une tâche difficile qui demande beaucoup d'investissement de leur part. Nous proposons ici une approche pour acquérir ces connaissances dans un système de RàPC basé sur une ontologie. L'acquisition se fait à partir d'une base de cas hétérogène, et est basée sur l'analyse de concepts formels. Le traitement de l'hétérogénéité est réalisé à l'aide de techniques d'alignement de cas. Cette approche a été mise en oeuvre dans COBRA, une plate-forme de RàPC que nous avons conçue.