jcolibri Colibri 2 est un cadre en Java pour les systèmes de raisonnement à base de cas de construction (CBR)
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construire Déployer Cadre Cadre Java raisonnement à base de cas

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JColibri 2 est un cadre en Java pour les systèmes de raisonnement basé sur des cas (CBR). Il comprend des mécanismes de récupération, de réutilisation, de réviser et de conserver des cas et est conçu pour être facilement étendu avec de nouveaux composants. JColibri 2 est une version majeure où la majeure partie du cadre JColibri 1.x a été réintégrée. L'objectif de cette nouvelle version est d'améliorer l'architecture du cadre le rendant plus robuste et plus facile à prolonger. Cependant, JColibri 2 n'inclut pas les outils de création que dans la version 1.x permettent de construire un système CBR sans écrire une seule ligne de code. Les outils de création sont en cours de développement pour JColibri 2.x mais, dans l'intervalle, la version 1.1 peut être une meilleure solution pour les utilisateurs qui ne veulent pas écrire de code Java. * Récupération de texte basée sur la TFDF Mis en uvre à travers Apache Lucene. - Clustering de texte Mise en uvre à travers la carotte2. - Méthodes de classification et de maintenance Développé par Derek Bridge et Lisa Cummins de l'University College Cork, Irlande. - Méthodes de visualisation de base de base Développé par Josep Lluís Arcos de l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle, Conseil de la recherche scientifique espagnol. - Méthodes améliorées pour Textual CBR À l'aide d'OpenNLP et de nouvelles mesures de similarité et plus sophistiquées ont été incluses pour Textual CBR (comme les similitudes basées sur la compression développées par Derek Bridge). - Des connecteurs améliorés pour stocker des bases de cas Connecteur dans des bases de données via Hibernate. Hibernate est un service puissant et performant de la persistance et de la requête relationnelle. Ce projet et un composant critique de Server JBoss J2ee à largement utilisés prenant en charge la persistance des bases de données ou des fichiers XML parmi de nombreuses autres fonctionnalités telles que sa propre langue de requête orientée objet. Connecteur des ontologies à l'aide d'Ontobridge, un wrapper simple pour Jena / Dig Readisseur. Connecteur aux fichiers textuels. Pour que le connecteur des cas de travail doit être mis en uvre comme JavaBeans. - Amélioration des mesures de similarité fondées sur l'ontologie Les nouvelles fonctions de similarité basées sur l'ontologie sont incluses. Ontologies a accès à des ontobridge ce qui rend la mise en uvre plus robuste et plus efficace. - Accès amélioré à WordNet Wordnet est maintenant plus facile à utiliser que dans la version 1.1, et elle peut être chargée dans la mémoire via notre bibliothèque WordNetbridge. Il n'est donc pas nécessaire de l'installer séparément. - Intégration améliorée de Tomcat JCOLIBRI 2.0 Le fichier JAR peut être enregistré dans un moteur de servlet et appeler des servlets. JCOLIBRI 1.1 en tant que servlet nécessitait un piratage bizarre. -Exemples JColibri comprend 16 exemples entièrement documentés et une application CBR autonome qui utilise la bibliothèque pour apprendre facilement à utiliser le cadre. La version 2.1 inclut des méthodes de développement de systèmes de recommandation. Certaines des méthodes implémentées peuvent être utilisées dans les applications CBR générales et autres sont spécifiques pour les systèmes recommandés. Méthodes générales CBR: - Méthode de filtrage de filtrage. - Utils XML pour sérialiser les cas et les requêtes. - Méthodes pour obtenir la requête graphique (en utilisant des formulaires). - Méthodes pour afficher des cas. - Récupération des cas à l'aide de la diversité. - Sélection des cas à l'aide de la diversité. Méthodes spécifiques pour les systèmes de recommandation: - Méthodes de mise en uvre du recommandateur du greffier d'experts. - Méthodes pour mettre en uvre des recommandations collaboratives. - Méthodes pour obtenir la requête des profils utilisateur. -Methods pour mettre en uvre la navigation en demandant des recommandations. - Méthodes pour mettre en uvre la navigation en proposant des recommandations. - Mesures de similarité locales pour les systèmes de recommandation.

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