案例萃取：最近搜尋法(nearest neighbor method)

許多研究都指出，CBR 操作的關鍵步驟就是案例的萃取，如何確保篩 選出來的案例能有效符合問題的需求(Park & Han, 2002)。因此，相關研究 也陸續提出許多改善案例萃取效率與效益的方法(Hansen et al., 1995)。在過 去的研究中顯示，最近搜尋法(nearest neighbor method)，牽涉到如何藉由 新舊案例間各屬性的相似值計算與權重設定之關係，來進行案例挑選的參 考基準，簡單而方便，因此在案例萃取過程中是最常被加以應用的方法之 一(Shin & Han, 1999; Waston & Marir, 1994)。

然而，最近搜尋法在某些特定的情形下對於如何決定屬性的權重仍有 一定的困難度(Barletta, 1991)。例如，在影響購屋決策的過程中，價格、區 位、環境、設計品質、鄰里關係、生活機能、聯外交通等可能都是重要的 考慮因素，但要如何決定這些屬性的重要性權重通常不容易，同時也必須 因決策者不同而有差異。因此，本研究以層級程序分析法(AHP)根據使用 者的偏好來決定案例多目標屬性的權重。根據最近搜尋法的規則，以距離 的計算觀念來表達兩案例之間的相似(或差異)程度，如下表 6，若兩案例的 各屬性愈接近，則其相似值愈高，也就代表資料庫中的舊案例愈符合目標 案例的需求。

在本研究所進行的客製化住宅案例的萃取過程中，有兩個事件需要特 別注意。首先，第二階段所萃取的住宅平面個案(內部空間格局)，其對應

的外部環境屬性必須與第一階段使用者從預售資料庫所選擇的個案有一 定程度的相似性。此目的是為了要避免根據風水與空間居住需求所挑選出 來的案例卻無法與預售案的基地環境呼應或甚至產生衝突的情形發生。因 此，本研究設定了三個特徵值：「屋型」、「大門位置」、「管道間方位」來 減少預售資料規劃案與挑選個案間的差異性。其規則如下表5：

表5 預售案特徵值

預售案特徵值 評估 係數

屋型 以住宅平面圖(格局)評估 愈接近者，特徵係數r₁=1

大門位置 以大門開口方位及對於平面格局

的位置來評估

愈接近者，特徵係數r₂=1

管道間方位 以管道間方位及對於平面格局的

位置來評估

愈接近者，特徵係數r₃=1

其次，所萃取出來的住宅個案，在居住與風水需求的雙重標準下，必 須設定一個與使用者需求相似程度可接受之最低門檻。例如，若案例的相 似值低於80%則代表不能接受，必須進行重新挑選萃取。以上兩個條件為 確保挑選的案例具有相當程度的嚴謹性與公正性，亦可提供使用者決策參 考的價值。

表6 住宅客製化案例萃取相似值定義