jcolibri. Colibri 2 ist ein Framework in Java für den Bau von Case-basierten Gründen (CBR) -Systemen
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jcolibri. Ranking & Zusammenfassung

jcolibri. Stichworte

bauen Einsetzen Rahmen Java Framework. Fallbasierte Argumentation

jcolibri. Beschreibung

jCOLIBRI 2 ist ein Framework in Java für den Aufbau von Case-Based Reasoning (CBR) Systeme. Es enthält Mechanismen zum Abrufen, Wiederverwendung, Revise und Bewahren Fälle und ist so konzipiert, mit neuen Komponenten leicht erweitert werden. jCOLIBRI 2 ist ein Major Release, wo die meisten der jCOLIBRI 1.x Rahmen neu implementiert wurde. Das Ziel dieser neuen Version ist die Architektur des Rahmens zu verbessern so dass es robuster und einfacher zu erweitern. Allerdings ist jCOLIBRI 2 beinhaltet nicht die Authoring-Tools, die in der Version 1.x erlaubt ein CBR-System zu bauen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Authoring-Tools sind in der Entwicklung für jCOLIBRI 2.x aber in der Zwischenzeit, Version 1.1 kann eine bessere Lösung für diejenigen Anwender, die nicht wollen, Java-Code zu schreiben. * Text Retrieval basierend auf TFDF Umgesetzt mit Apache Lucene. - Text-Clustering Implemente durch Carrot2. - Klassifizierung und Instandhaltungsmethoden Entwickelt von Derek Brücke und Lisa Cummins von der University College Cork, Irland. - Case Basisvisualisierungsmethoden Entwickelt von Josep LLuís Arcos von Artificial Intelligence Research Institute, Spanisch Scientific Research Council. - Verbesserte Methoden für den Text CBR Mit OpenNLP und GATE neue und anspruchsvollere Ähnlichkeitsmaße wurden für Text CBR (wie die Kompression basiert Ähnlichkeiten von Derek Brücke entwickelt) enthalten. - Verbesserte Anschlüsse zu Fall zu speichern, Connector in Datenbanken durch Hibernate. Hibernate ist eine leistungsfähige, hochperformante Objekt / relationale Persistenz und Abfrage-Service. Dieses Projekt und eine kritische Komponente im Großen und Ganzen verwendet JBoss J2EE-Server unterstützt die Persistenz in Datenbanken oder XML-Dateien unter vielen anderen Features wie eine eigene objektorientierte Abfragesprache. Connector Ontologien durch OntoBridge, einem einfachen Wrapper für Jena / DIG reasoner. Connector-auf-Textdateien. Für den Anschluss an die Arbeit Fällen als Java Beans umgesetzt werden. - Verbesserte Ontologie-basierte Ähnlichkeitsmaße Neue Ontologie-basierte Ähnlichkeitsfunktionen sind enthalten. Ontologien sind durch OntoBridge zugegriffen, was die Implementierung robuster und effizienter macht. - Verbesserter Zugang zu Wordnet Wordnet jetzt einfacher zu bedienen ist als in der Version 1.1, und es kann in dem Speicher durch unsere WordNetBridge Bibliothek geladen werden, so gibt es keine Notwendigkeit, sie separat zu installieren. - Verbesserte Integration Tomcat jCOLIBRI 2.0 JAR-Datei kann in einer Servlet-Engine und Anruf von Servlets registriert werden. Laufende jCOLIBRI 1.1 als ein Servlet erforderlich, um einige bizarre Hacking. -Beispiele jCOLIBRI umfasst 16 vollständig dokumentierte Beispiele und eine Stand-alone-CBR-Anwendung, dass die Bibliothek Anwendungen leicht den Rahmen zu verwenden, um zu lernen. Version 2.1 umfasst Methoden für die Entwicklung von Empfehlungssystemen. Einige der implementierten Methoden können im Allgemeinen CBR-Anwendungen verwendet werden, und andere sind spezifisch für Empfehlungssysteme. Allgemeine CBR-Methoden: - Filtering Retrieval-Verfahren. - XML-utils serialisiert Fälle und Anfragen. - Methoden, die Abfrage grafisch (mit Hilfe von Formularen) zu erhalten. - Methoden Fällen angezeigt werden soll. - Fälle Retrieval mit Vielfalt. -. Cases Auswahl mit Vielfalt Spezifische Verfahren für Empfehlungssysteme: - Methoden der Expert Clerk Recommender zu implementieren. - Methoden kollaborative Empfehler zu implementieren. - Methoden zur Abfrage von Benutzerprofilen zu erhalten. -Methoden Navigation zu implementieren, indem Empfehler Vorstellung. - Methoden zur Umsetzung Navigation durch Empfehler Vorschlagen. -. Lokale Ähnlichkeitsmaße für Empfehlungssysteme

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