Поиск аналогов с помощью распределенных представлений

Рассматриваются модели первой стадии рассуждений по аналогии: поиск в памяти аналога некоторой ситуации. Ситуации и аналоги иерархически структурированы и могут включать отношения высших порядков, что усложняет поиск при использовании традиционных подходов. Приводятся схемы распределенного представления аналогов в виде многомерных бинарных векторов. Показано, что степень сходства ситуаций можно оценить по величине скалярного произведения представляющих их векторов. Это создает основу для моделирования процессов поиска аналогов людьми и для более эффективного поиска в базах знаний.Розглядаються моделі першої стадії міркувань за аналогією: пошук у пам’яті аналогів деякої ситуації. Ситуації та аналоги ієрархічно структуровані і можуть включати відношення вищих порядків, що ускладнює пошук за умов використання традиційних підходів. Наводяться схеми розподіленого представлення аналогів у вигляді багатовимірних бінарних векторів. Показано, що ступінь схожості ситуацій можна відобразити за допомогою величини скалярного добутку векторів, які їх представляють. Це створює підґрунтя для моделювання процесів пошуку аналогів людьми та для більш ефективного пошуку у базах знань.Models of the first stage in analogical reasoning, analogical access, are considered. Schemes for distributed representations of hierarchically structured episodes as multidimensional binary vectors are presented. Such schemes reflect similarity of analogical episodes by the scalar product of vectors representing them. This simplifies searching for the most similar analogs and allows modeling of preferences demonstrated by humans in analogical access tasks

Graph Matching Based Decision Support Tools For Mitigating Spread Of Infectious Diseases Like H1N1

Diseases like H1N1 can be prevented from becoming a wide spread epidemic through timely detection and containment measures. Similarity of H1N1 symptoms to any common flu and its alarming rate of spread through animals and humans complicate the deployment of such strategies. We use dynamic implementation of graph matching methods to overcome these challenges. Specifically, we formulate a mixed integer programming model (MIP) that analyzes patient symptom data available at hospitals to generate patient graph match scores. Successful matches are then used to update counters that generate alerts to the Public Health Department when the counters surpass the threshold values. Since multiple factors like age, health status, etc., influence vulnerability of exposed population and severity of those already infected, a heuristic that dynamically updates patient graph match scores based on the values of these factors is developed. To better understand the gravity of the situation at hand and achieve timely containment, the rate of infection and size of infected population in a specific region needs to be estimated. To this effect, we propose an algorithm that clusters the hospitals in a region based on the population they serve. Hospitals grouped together affect counters that are local to the population they serve. Analysis of graph match scores and counter values specific to the cluster helps identify the region that needs containment attention and determine the size and severity of infection in that region. We demonstrate the application of our models via a case study on emergency department patients arriving at hospitals in Buffalo, NY

Local Features to a Global View: Recognition of Occluded Objects by Spectral Matching Using Pairwise Feature Relationships

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH