機會發(fā)現(xiàn)的形式描述與形式建模的研究.pdf

1、機會發(fā)現(xiàn)(Charice Discovery)和機會管理(Charme Management)是國外學者于2000年前后提出的一個新的研究課題。因此對“機會”的特性，它作為一個獨立的研究領(lǐng)域的必要性，它和傳統(tǒng)的學科，如人工智能、經(jīng)濟學、決策論、控制論、系統(tǒng)論和資料挖掘等的關(guān)系，現(xiàn)在己有的可以用來刻畫CD的技術(shù)手段，這些手段還存的不足等等，所有這些尚沒有得到一致的回答，都需要進一步探討。 本文對上述問題進行了初步探索，確立了本文的

2、主要目的——針對機會的基本特性從不同學科角度出發(fā)對機會和機會發(fā)現(xiàn)進行刻畫和總結(jié)。 本文首先介紹了溯因推理的哲學背景、形式模型、假設(shè)生成和選擇等內(nèi)容。在此基礎(chǔ)上，介紹了如何用溯因推理來解釋機會。然后，分析了CD相關(guān)性原則，即若一個事件或狀態(tài)是關(guān)于agent目標的機會，則該事件應該滿足CD相關(guān)性然后利用4值形式系統(tǒng)L<,m4c>及其擴充定義了CD相關(guān)性的形式語義，并且證明了L<,m4c>族和形式語義的等價性，討論了L<,m4c>和溯

3、因推理的結(jié)合，并且得到了更好的特性。最后闡述了KeyGraph作為機會發(fā)現(xiàn)工具的特征和算法，提出了一種基于小世界理論和遺傳算法的KeyGraph參數(shù)優(yōu)化機制，實現(xiàn)參數(shù)自動調(diào)節(jié)以避免用戶疲勞。同時，為了支撐小組討論和解決用戶圖形解釋不明確的問題，給出了一種萃取情節(jié)中的數(shù)據(jù)并加以注釋的映射算法，對數(shù)據(jù)進一步分析，這對機會發(fā)現(xiàn)起著十分重要的作用。另外，本文將KeyGraph引入到人和數(shù)據(jù)挖掘工具協(xié)同工作的機會發(fā)現(xiàn)的雙螺旋模型中，同時利用一個形