Computação baseada em casos: contribuições metodológicas aos modelos de indexação, avaliação, ranking, e similaridade de casos. - MARTINS, Agenor de Sousa. (2000)
Percepção é a capacidade através da qual os agentes se apropriam de informações sobre o mundo no qual habitam esses agentes. Perceber através de similaridades e de analogias, em particular, constitui uma das formas mais avançadas de percepção, como demonstram as diversas escolas de abordagem da analagia; constitui um dos aspectos mais fundamentais da cognição humana. Computacionalmente, a similaridade é o fundamento sobre o qual repousa todo o formalismo àoRaciocínio Baseado em Casos (RBC), como um dos ramo da Inteligência Artificial ou da computação inteligente. Em sua origem e em sua natureza, a tecnologia do raciocínio baseado em casos é afetada pela similaridade em todos os seus aspectos operacionais. A tese aqui detalhada tem como objetivo fundamental explorar esse paradigma computacional do raciocínio baseado em casos, sob os seus aspectos da similaridade e de seus efeitos. O ponto de partida está no reconhecimento da insuficiência das abordagens de similaridade, em geral, e, em particular, da similaridade em RBC - dominada pelas métricas euclidianas e por enfoques estatísticos do tipo "vizinho mais próximo". Propomos e desenvolvemos nesta tese a aplicação dateoria de similaridade de Tversky-Gati ao RBC tendo como meta estender os tratamentos computacionais da indexação, da valiação, do ranking, da similaridade e de outros aspectos da computação baseada em casos. Nós experimentamos com esta similaridade baseada em teoria e, também, com as suas implicações, em um domínio do mundo real como a análise empírica do crédito financeiro.