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首页> 外文会议>Second ICSC Symposium on Engineering of Intelligent Systems, Jun 27-30, 2000, Scotland, U.K. >DASS: A Discovery Agent Supporting System
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DASS: A Discovery Agent Supporting System

机译：DASS：发现代理支持系统

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A discovery agent, which may be a human or a computing system to conduct and perform knowledge discovery from scientific data or from databases, makes extensive use of domain knowledge in order to increase the efficiency and effectiveness of the discovery process. This knowledge accumulates and becomes huge in its amount with the lapse of time or with the evolution of the discovery process. This huge amount of domain knowledge makes it difficult for a human or even a systematic discovery agent to effectively use it and retrieve the relevant entities. It thus creates an urgent need to develop a supporting system addressing this issue. In this respect, we propose a supporting system named DASS (Discovery Agent Supporting System). DASS supports discovery agents for finding the relevant entities of knowledge from their own domain knowledge bases and probably from other knowledge-based systems relevant to the field and available online. In this paper, first we outline the general computational architecture of DASS. Then, we give a relevance reasoning method suitable for a subclass of First Order Language which is Horn clause language.
机译：发现代理可以广泛使用领域知识，以提高发现过程的效率和有效性，发现代理可以是人类或计算机系统，可以从科学数据或数据库中进行知识发现并执行。随着时间的流逝或发现过程的发展，这种知识不断积累并变得巨大。如此大量的领域知识使人类甚至系统的发现代理都难以有效地使用它并检索相关实体。因此，迫切需要开发一种解决该问题的支持系统。在这方面，我们提出了一个名为DASS（发现代理支持系统）的支持系统。 DASS支持发现代理从其自己的领域知识库以及可能从与该领域相关的其他基于知识的系统中找到知识的相关实体，并且可以在线获取。在本文中，我们首先概述了DASS的通用计算体系结构。然后，我们给出了适用于一阶语言的子类即Horn子句语言的相关性推理方法。

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