Cooperation between expert knowledge and data mining discovered knowledge: Lessons learned

Expert systems are built from knowledge traditionally elicited from the human expert. It is precisely knowledge elicitation from the expert that is the bottleneck in expert system construction. On the other hand, a data mining system, which automatically extracts knowledge, needs expert guidance on the successive decisions to be made in each of the system phases. In this context, expert knowledge and data mining discovered knowledge can cooperate, maximizing their individual capabilities: data mining discovered knowledge can be used as a complementary source of knowledge for the expert system, whereas expert knowledge can be used to guide the data mining process. This article summarizes different examples of systems where there is cooperation between expert knowledge and data mining discovered knowledge and reports our experience of such cooperation gathered from a medical diagnosis project called Intelligent Interpretation of Isokinetics Data, which we developed. From that experience, a series of lessons were learned throughout project development. Some of these lessons are generally applicable and others pertain exclusively to certain project types

Технологія застосування методів Data Mining при розробці рекомендаційних експертних систем для підбору стилю

Робота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії НАУ". Керівник проекту: професор Воронін Альберт МиколайовичЖиття мобільне та повне різноманітних подій, які потребують певного зовнішнього вигляду. На сьогодення відома невелика кількість подібного роду простих проте корисних систем. Необхідно заповнити нішу та створити конкуренцію відомим брендам, які забрали велику частку світового ринку та диктують свої правила. Використання методів Data Mining в змозі створити умови для розробки ЕС підбору стилю з правильною базою знань. Використання штучного інтелекту, нейронних мереж, наприклад генетичні алгоритми при самій системи не використовуються, оскільки вони необхідні для налаштування більш складних параметрів. Якщо будуть застосовані такі алгоритми наприклад для створення бази правил, замість експертів, то це зруйнує саму ідею ЕС. Автоматизована система генетичними алгоритмами дасть більш точні та кращі результати проте важко обрати грамотні параметри/функції/критерії корисності, а час буде витрачено. У обраній предметній сфері не отримуються необхідні правила, оскільки існує велика залежність від людського фактору – власні смаки, переваги, досвід, почуття стилю. «Машини» поки ще не розуміють творчість та емоційний стан. Наприклад в медичній сфері все по іншому, існують певні хвороби, симптоми та методи лікування, прогнозування, ця сфера потребує більш точних однозначних знань, аніж підбор стилю. Актуальність магістерської роботи визначається необхідністю дослідження та розробки технології пошуку і накопичення знань для прийняття рішення в задачі підбору стилю, яка б дозволяла зручно зберігати і передавати інформацію користувачеві. Технологія має полегшувати вибір рішення та сприяла б більш точному результату. Створення такої технології обумовлене недостатньою кількостю досліджень і розробок в сфері підбору стилю. Саме тому робота присвячена дослідженню та застосуванню методів Data Mining – дерево рішень та класифікації, для візуального представлення динаміки результатів рішення користувачеві на основі рекомендаційною ЕС підбору стилю. Експертна система здатна запропонувати рішення або рекомендації щодо конкретних проблем в обраній предметній області. Метою є дослідження застосування технології Data Mining при проектуванні експертних систем рекомендаційного типу та поліпшення процесу прийняття рішень в задачі підбору стилю на основі методів Data Mining. Об'єктом є технологія Data Mining в задачах, що стосуються побудови експертних систем. Предметом є методи сімейства Data Mining. В ході виконання магістерської дипломної роботи були використані такі методи: метод прямого виводу, продукційний метод представлення знань (для розробки структури ЕС) та методи Data Mining (дерева рішень, візуалізації, класифікації для підвищення ефективності і точності роботи програмного засобу). Для досягнення вказаної мети необхідно виконати наступні завдання: 1) провести аналіз предметної області, а саме дослідити стан задачі підбору стилю, провести огляд існуючих аналогів ПЗ, публікацій та досліджень, дослідити існуючі методи Data Mining; 2) дослідити загальні риси та складові поняття експертної системи; 3) провести аналіз методів та підходів для проектування та розробки структури ЕС підбору стилю, проаналізувати їх переваги та недоліки; 4) розробити модель експертної системи з використанням методів Data Mining для поліпшення точності прийняття рішень; 5) розробити програмний застосунок експертної системи підбору стилю, проаналізувати отримані результати роботи