Praca przedstawia wyniki eksperymentów analizujących wpływ wybranej metryki podobieństwa na efektywność grupowania reguł w złożonych bazach wiedzy. Inna metryka podobieństwa to inna struktura skupień reguł, a co za tym idzie, inny przebieg procesów wnioskowania dla takich struktur.
EN
The paper presents the results of the experiments analyzing an influence choosed similarity measure on the efficiency of rules (from composited knowledge bases) clustering. In authors oppinion. Each time when we use different measure we achieving different structure of rules' clusters and the results of inference process.
Artykuł przedstawia problematykę wykrywania odchyleń w regułowych bazach wiedzy. Reguły nietypowe, uznawane tu za odchylenia, powinny być przedmiotem analiz ekspertów i inżynierów wiedzy, gdyż mogą wpływać na efektywność wnioskowania w systemach wspomagania decyzji. Autorka prezentuje różne podejścia w znajdowaniu odchyleń w strukturze skupień reguł. W artykule ujęto także wykonane eksperymenty wraz z interpretacją wyników.
EN
The paper presents the problem of outlier detection in the rule knowledge bases. Unusual (rare) rules, regarded here as the deviation, should be the subject of analysis experts and knowledge engineers because they can influence the efficiency of inference in decision support systems. The author presents a different approach in finding outliers in the structure of rules’ clusters. The experiments with their results are also presented in the paper.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.