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Avaliação da recuperação no raciocínio baseado em caso estrutural e textual em um sistema de help-desk

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Previous issue date: 2007-02-02 / Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é uma técnica da Inteligência Artificial que pode ser utilizada para diagnóstico, com a finalidade de resolver problemas. Esta dissertação apresenta uma avaliação da etapa da recuperação em duas abordagens de RBC: estrutural e textual. Para a recuperação dos casos é utilizada uma base de casos existente do domínio
de help-desk. Essa base de casos é modelada de acordo com as abordagens de RBC estrutural e textual. As modelagens são desenvolvidas através de fundamentos teóricos da área de RBC e da contribuição do engenheiro de conhecimento. A recuperação no RBC estrutural utiliza a base de casos estruturada na forma de pares atributo-valor. A recuperação no RBC textual utiliza uma FAQ (Frequently Asked Questions) como base de casos.
No RBC estrutural é utilizado o método do vizinho-mais-próximo em conjunto com a medida de similaridade denominada coeficiente de casamento simples. No RBC
textual são utilizados modelos da área de Recuperação de Informação: préprocessamento do texto, pesagem de termos e uma medida de similaridade baseada no modelo de vetor.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:biblioteca.unisantos.br:tede/606
Date02 February 2007
CreatorsSá, Fábio Pessôa de
ContributorsRosatelli, Marta Costa, Hruscka, Eduardo Raul
PublisherUniversidade Católica de Santos, Mestrado em Informática, Católica de Santos, BR, Sistemas distribuídos e Sistemas inteligentes
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNISANTOS, instname:Universidade Católica de Santos, instacron:UNISANTOS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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