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vor, wobei ? bedeutet, dass der entsprechende Attributwert nicht bekannt ist. Wir
wollen die Ahnlichkeiten zwischen dem neuen Fall und jedem Fall der Fallbasis auf
der Basis des PATDEX- Ahnlichkeitsmaßes (6.6) berechnen. Da es sich um binare
Attributwerte handelt, bestimmen wir die Ahnlichkeit sim
i
der einzelnen Kompo-
nenten i =1, 2, 3 mit Hilfe der Hamming-Distanz. Wir erhalten fur
x
1
:
E
1
=
{
1, 3
}
C
1
=
∅
U
=
{
2
}
A
=
∅
also
15
+
2
4
2
3
E
1
=
w
11
+ w
31
=
5
=
C
1
=0
w
21
=
1
3
U
1
=
A
=0
Damit ist
E
1
E
1
+2C
1
+
2
U
1
+ A
sim
(
x
1
,
y
)=
2
3
4
5
=
=
2
3
+
6
Selbsttestaufgabe 6.18 ( Ahnlichkeit im PATDEX/2-System)
Bestimmen
Sie wie im obigen Beispiel auch die Ahnlichkeiten
sim
(
x
2
,
y
) und
sim
(
x
3
,
y
).
Andere Ahnlichkeitsbestimmungen
6.8.5
Ganz andere Wege beschreiten Systeme, die
Erklarungen
oder
Abstraktionshier-
archien
zur Bestimmung der Ahnlichkeit verwenden. Hier werden Falle z.B. als
ahnlich angesehen, die eine ahnliche Erklarung haben. Bei Abstraktionshierarchien
lasst sich der Abstand, den zwei Falle gemaß dem zugehorigen Hierarchiegraphen
haben, zur Definition eines Ahnlichkeitsmaßes benutzen (vgl. [119], Kapitel 9).
Eine operationale und zweckmaßige, aber auch sehr aufwendige Methode zur
Ahnlichkeitsbestimmung ist die, Ahnlichkeit auf der Basis der Adaptionsfahigkeit
zu bemessen. Demnach ist ein Fall dem neuen Fall
besonders ahnlich
, wenn seine
adaptierte Losung eine
besonders gute
Losung fur den neuen Fall darstellen wurde
(
“similarity is adaptability”
, vgl. [16, 137]).
6.9
Adaption
Ist nun nach der Retrieval-Phase der einem neuen Fall ahnlichste Fall herausge-
sucht, so steht mit der Losung des alten Falls eine mogliche Losung des aktuellen
