CBR 的各種型態

CBR 包含不同層次、不同型態的系統應用，可能一個具體的經驗就是一個 案例，也可能一組相似案例形成一個普遍化的案例（a generalized case）。不同案 例可以被貯存在不同的知識單元裡，或是同一個案例被分開貯存在幾個次單元 裡、並且分散在知識結構裡。可以使用既定的或開放的字彙、以平面的或階層式 指標結構來索引案例。可以直接引用先前相似案例的解答，或是根據新問題與相 似案例的差異來進行調適。案例比對、解答調適、從經驗中學習等機制可以來自 一般領域知識裡深奧難解的模型，可以來自較表層的或複雜的知識，也可以僅僅 奠 基 在 顯 而 易 見 的 、 語 法 上 的 相 似 性 。 CBR 可 以 只 是 單 獨 運 作 的 （ self-contained）、自動的機制，也可以和使用者進行高度互動、以支援協助其做選擇。

有些 CBR 系統的案例庫包含數量非常多、分佈範圍很廣的案例，有些 CBR 系統 的案例庫則僅只有較有限的幾個代表性案例。擷取、評估以前案例的方式，可以

依據案例發生的先後順序，也可以不分時間先後、同時進行（Aamodt & Plaza, 1994）。

Leake（1996）將 CBR 分為「解釋性 CBR」（interpretive CBR）和「問題解 決性 CBR」（problem-solving CBR）兩大類，Bergmann（1998）及 Doyle 等（1998）

將 CBR 系統分為分析性工作（analytic tasks）及綜合性工作（synthetic tasks）兩 大類，而 Wheeler（1998）則將 CBR 分為診斷（diagnostics）、設計/綜合（design or synthesis）、資料採擷（data-mining）等三大類。有些 CBR 系統會利用它們收 集資料及比較能力的優勢，結合一個或兩個以上的工作，形成混合型 CBR 系統

（hybrid CBR systems），但目前大部分的 CBR 系統都是用於分析性工作的解釋 性 CBR。

一、解釋性 CBR 及問題解決性 CBR

Leake（1996）將 CBR 分為「解釋性 CBR」和「問題解決性 CBR」兩大類，

解釋性 CBR 使用先前的案例作為替新情境分類的推論點，問題解決性 CBR 則是 使用先前的案例提出可應用於新情境的解答。

(一)解釋性 CBR

解釋性 CBR 的目標在於比較新情境和已經被分類的舊案例，對新情境作出 判斷（judgment）或分類（classification），因此在法律、診斷工作扮演相當重要 的角色。解釋性 CBR 包含四個步驟：(1)評估情境，決定哪些屬性是真正有關係 的；(2)根據上述評估結果，擷取相似案例；(3)比較新舊案例，決定哪一種解釋 是可應用的；(4)將現在的情境及其解釋貯存起來，供未來使用。

(二)問題解決性 CBR

問題解決性 CBR 的目標在於應用先前的解答以產生新問題的解答。除了情 境評估、案例擷取、相似性評估等步驟外，還要根據新舊案例之間的相似性及差 異性，來決定舊案例的解答要如何調適以適用於新情境。圖三為問題解決性 CBR 系統的運作過程。

二、分析性 CBR 及綜合性 CBR

Bergmann（1998）及 Doyle 等（1998）將 CBR 分為應用於分析性及綜合性 兩大類：

(一)分析性 CBR

分析性 CBR 的重點放在分析處境，一定會牽涉到處境的分類，通常分類的 數目固定，應用範圍包括分類、診斷、決策支援等。其特徵包括以下三點：(1) 典型的案例結構：案例 =〈問題，分類〉；(2)重點放在案例的擷取；(3)通常不需

要進行解答的調適。

(二)綜合性 CBR

綜合性 CBR 的目標在於從不同成分中組成一個新的解答，問題是對需求的 描述，通常有無窮大（至少是非常大）的解答空間，應用範圍包括規劃、配置、

設計等。其特徵如下：(1)典型的案例結構：〈問題，解答〉或〈問題，解答的追 溯〉；(2)解答的調適一向是非做不可的；(3)除了案例以外，需要較多的一般知識；

(4)案例通常被用來改進系統的能力。

圖三 問題解決式 CBR 系統的運作過程（資料來源：Leake, 1996）

三、診斷、設計/綜合、資料採擷

Wheeler（1998）將 CBR 分為診斷、設計/綜合、資料採擷等三大類：

(一)診斷性 CBR

通常會考慮一群以前遇過的相似問題，並且將它們當作診斷的基礎。診斷結 果通常是分別描述可能的錯誤/問題、以及解答，或是在案例庫中可能發生的結 果。診斷結果的表現方式為擷取相似案例，指派每一個案例的可信度（confidence）

或權重（weight），然後根據他們的重要性計算所有案例的權重。診斷工作包括 醫學、法律、諮詢服務、以及各種解決困難及檢修機器的工作。

(二)設計/綜合性 CBR

通常將以前成功的設計分解成數個部分，然後評估這些部分和現在遭遇到的 問題之相似性及可應用性，再將這些部分用新的方式重新排列組合。如果有一個 部分遺缺、或是和設計限制相牴觸，則可以使用領域知識來調適。設計（或綜合）

工作包括排程、規劃、電腦輔助設計、電機設計、機械設計、以及建築設計。

(三)資料採擷性 CBR

會記錄所遇到的情境，並進行推理，找出資料中所隱含的趨勢及重要因子。

有時候，可自動調整的權重矩陣（weight matrix）會顯露出以前所沒預見的複雜 訊息中的重要性。此類系統常被用於存取公司的資料結構，以及探求存在於醫 學、財政、銷售、及商業資料中的重要關係。