Belief Function Retraction and Tracing Algorithm for Rule Refinement

Lee, Gye Sung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lee, Gye Sung (Dept. of Software, Dankook University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제8권 제2호

발행연도: 2019.1

수록면: 94 - 101 (8page)

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Building a stable knowledge base is an important issue in the application of knowledge engineering. In this paper, we present an algorithm for detecting and locating discrepancies in the line of the reasoning process especially when discrepancies occur on belief values. This includes backtracking the rule firing from a goal node of the rule network. Retracting a belief function allows the current belief state to move back to another belief state without the rule firing. It also gives an estimate, called contribution measure, of how much the rule has an impact on the current belief state. Examining the measure leads the expert to locate the possible cause of problem in the rule. For non-monotonic reasoning, the belief retraction method moves the belief state back to the previous state. A tracing algorithm is presented to identify and locate the cause of problem. This also gives repair suggestions for rule refinement.

#Dempster-Shafer theory #belief function #contribution measure #rule retraction #knowledge refinement

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C. Wagner / 2006 / Breaking the Knowledge Acquisition Bottleneck Through Conversational Knowledge Management / Information Resources Management Journal 19(1):70~83

C. B. Wang / 2005 / Knowledge Refinement for Engineering Knowledge Management / Concurrent Engineering 13(1):43~56

Guus Schreiber / 2013 / Knowledge acquisition and the web / International Journal of Human-Computer Studies 71(2):206~210

Bob J. Wielinga / 2013 / Reflections on 25+ years of knowledge acquisition / International Journal of Human-Computer Studies 71(2):211~215

Guoliang Li / 2017 / Human-in-the-loop data integration / Proceedings of the VLDB Endowment 10(12):2006~2017

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소속기관 Department of Software, Dankook University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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