聚类分析优化案例库结构：提高案例检索效率

该论文主要探讨了"基于聚类分析的案例库分层组织结构"在信息技术领域的应用，由两位作者张涛和刘厚泉共同完成。张涛为硕士研究生，研究方向涉及语义与本体、地理信息，而刘厚泉则是一位资深教授，他的研究领域同样涵盖了这些方面，以及虚拟现实技术。 论文的核心内容围绕基于案例推理展开，这是一种重要的人工智能方法，其过程包括案例检索、案例重用、案例修正和案例存储。案例检索在这一过程中扮演着核心角色，它直接影响到案例推理的效率和有效性。为了优化案例检索的效率，作者提出了创新性的工作，即设计了一种基于聚类分析的案例库分层组织结构。 这种组织结构将案例库划分为两个层次：代表案例库和子案例库。代表案例库包含了案例库中的关键和典型实例，用于快速定位相似或可能适用的案例。而子案例库则是对代表案例的细化和扩展，它们围绕每个代表案例进行划分，使得在检索时能更精确地定位相关细节。 通过这种方法，当需要检索案例时，系统首先在代表案例库中找到初步的候选案例，然后在相应的子案例库中进一步搜索，从而减少了搜索时间，提高了检索效率。论文以实际案例为例，详细阐述了如何构建和实施这种基于聚类分析的案例库分层组织结构。 关键词包括"基于案例推理"、"案例检索"和"聚类分析"，表明了论文的主要研究焦点。论文的中图分类号为TP391A，这表明它属于计算机科学和技术领域，特别是与信息检索和数据管理相关的方法论研究。 这篇论文是一项实用且理论意义重大的研究，对于提升案例推理在信息技术应用中的性能具有重要的指导价值。通过引入聚类分析，它不仅优化了案例检索流程，也为其他领域如教育、决策支持系统等提供了新的组织和管理案例的思路。