Improving Real-Time Efficiency of Case Retrieving Process for Case-Based Reasoning

Park, Yoon-Joo

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자료유형: 학술저널

저자정보: Park, Yoon-Joo (Seoul National University of Science and Technology)

저널정보: 한국경영정보학회 Asia pacific journal of information systems Asia pacific journal of information systems 제25권 제4호

발행연도: 2015.1

수록면: 626 - 641 (16page)

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Conventional case-based reasoning (CBR) does not perform efficiently for high-volume datasets because of case retrieval time. To overcome this problem, previous research suggested clustering a case base into several small groups and retrieving neighbors within a corresponding group to a target case. However, this approach generally produces less accurate predictive performance than the conventional CBR. This paper proposes a new case-based reasoning method called the clustering-merging CBR (CM-CBR). The CM-CBR method dynamically indexes a search pool to retrieve neighbors considering the distance between a target case and the centroid of a corresponding cluster. This method is applied to three real-life medical datasets. Results show that the proposed CM-CBR method produces similar or better predictive performance than the conventional CBR and clustering-CBR methods in numerous cases with significantly less computational cost.

#Case-Based Reasoning #Case-Retrieval #Dynamic Clustering #Real-Time Computational Cost #Medical Diagnosis

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Aamodt, A. / 1994 / Case-Based Reasoning : Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches / AI Communications : the European Journal on Artificial Intelligence 7(1):39~59

Blake, C. L. / UCI Repository of Machine Learning Database

Hong, T. -P. / 2008 / Case-Based Reasoning With Feature Clustering Case-Based Reasoning With Feature Clustering (2008) / 7th IEEE International Conference on Cognitive Informatics :449~454

Khan, M. J. / 2008 / Self-Configuration in Autonomic Systems Using Clustered CBR Approach / ICAC ’08. International Conference on Autonomic Computing :211~212

Kim, K. -S. / 2001 / The Cluster-Indexing Method for Case-Based Reasoning Using Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization for Bond Rating Cases / Expert Systems With Applications 21(3):147~156

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Park, Yoon-Joo

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