Avaliação da recuperação no raciocínio baseado em caso estrutural e textual em um sistema de help-desk

AUTOR(ES)

Fábio Pessôa de Sá

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

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.

ASSUNTO(S)

recuperação de informação inteligência artificial ciencia da computacao raciocínio baseado em casos help-desk

Documentos Relacionados

• Necessidades, busca e uso da informação: um estudo de caso em setores de help-desk de indústria cimenteira multinacional
• Centrais de Help-Desk: avaliação do serviço de atendimento ao cliente de Empresas Desenvolvedoras de Sistemas de Gestão Empresarial
• Avaliação da fiabilidade estrutural baseado em sistema ótico de monitorização: caso de estudo
• Necessidades, busca e uso da informação: estudo de caso em um setor de help desk de indústria cimenteira multinacional
• Uma avaliação do raciocínio baseado em casos aplicado a recuperação de jurisprudências no Tribunal Regional Eleitoral do Distrito Federal