Применение методов удовлетворения табличных ограничений для моделирования рассуждений типа ДСМ

Аннотация

Статья продолжает серию работ, посвященных тематике интеллектуального анализа данных с применением методов вывода на табличных ограничениях. Ранее были представлены авторские методы кластеризации, выявления паттернов требуемого вида, поиска ассоциативных правил. Разработанные методы относятся к методам объяснимого (интерпретируемого) искусственного интеллекта. Недостатки большинства существующих методов интеллектуального анализа данных связаны, в первую очередь, с трудностями гибкого учета и анализа знаний экспертов предметной области, пользовательских ограничений. Обычно для учета каждого типа подобных ограничений требуется довольно трудоемкая модификация базовых методов обучения. В статье развивается подход на основе парадигмы программирования в ограничениях, который свободен от упомянутых недостатков и позволяет гибко организовывать учет и анализ дополнительных условий задачи интеллектуального анализа данных без принципиального изменения схемы её решения. Оригинальность авторского подхода состоит в том, что для представления обучающей выборки предложено использовать особый тип табличных ограничений — сжатые таблицы D-типа, а сами задачи интеллектуального анализа данных предложено решать как задачи удовлетворения табличных ограничений с применением оригинального способа ветвления дерева поиска и авторских правил редукции сжатых таблиц. В представленной работе на примере решения задач бинарной классификации впервые рассматриваются возможности применения авторского подхода для моделирования рассуждений типа ДСМ. В статье рассматривается случай, когда свойства объектов являются атомарными, не имеют внутренней структуры. Задачу генерации ДСМ-гипотез предлагается сводить к поиску частых замкнутых паттернов, причем каждый из паттернов не должен входить как фрагмент во множество контрпримеров. В рамках предлагаемого в статье подхода добавление в задачу дополнительных типов ограничений не только не снижает производительность методов их решения, но и способствует более глубокой редукции пространства поиска за счет применения специализированных методов логического вывода для каждого из типов ограничений.