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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:biblioteca.unisantos.br:tede/606 |
| Date | 02 February 2007 |
| Creators | Sá, Fábio Pessôa de |
| Contributors | Rosatelli, Marta Costa, Hruscka, Eduardo Raul |
| Publisher | Universidade Católica de Santos, Mestrado em Informática, Católica de Santos, BR, Sistemas distribuídos e Sistemas inteligentes |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNISANTOS, instname:Universidade Católica de Santos, instacron:UNISANTOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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