具体描述
This state-of-the-art survey presents a coherent summary of research and development in case-based reasoning (CBR) undertaken in Germany in recent years. The book opens with a general introduction to CBR presenting the basic ideas and concepts, setting the terminology, and looking at CBR from some new points of view. The main part of the book, consisting of nine chapters, is devoted to detailed presentations of CBR applications successfully performed in various areas. Among these application areas are decision and sales support, text processing, adaptation, planning, design, software engineering, tutoring systems, and medicine. The remaining chapters present areas related to CBR as well as a glossary, a subject index and bibliography.
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用户评价
我必须承认，这本书的论证逻辑严密得像一座用数学公式砌成的堡垒，几乎找不到可以被轻易攻破的逻辑漏洞。它对决策理论中不确定性处理方式的梳理，尤其是在概率论与模糊集合论交叉地带的探讨，展现了作者非凡的学术功底。读到关于“冲突案例处理”的那一章时，我屏住了呼吸，作者没有简单地给出一个“多数服从少数”的粗暴结论，而是引入了“案例重要性权重动态调整”的模型，并且用一组复杂的偏微分方程来描述这种调整机制。这种深度是令人敬佩的，但同时也是劝退的。它要求读者必须具备扎实的数学背景和极强的抽象思维能力。我尝试着去跟着推导，但很快就迷失在了那些层层嵌套的积分符号中。对我而言，这本书更像是躺在书架上的一件艺术品，供人瞻仰其精妙结构，而非一本可以随时翻开查阅的实用手册。我更希望作者能用一两张图表，或者用一个简化的、可理解的现实场景来“软化”一下这些硬核的数学表达。例如，如果能用一个金融风控的实际案例，将这个复杂的权重模型实例化展示出来，哪怕只是一个概念性的流程图，都会对理解其精髓大有裨D。目前来看，它更适合作为博士生或资深研究人员的参考书，而非面向广大工程实践者的入门读物。
评分这本书的笔触非常“文雅”，充满了学术的谦逊和严谨，但这种风格在我看来，显得过于啰嗦和拖沓。每一个论点的提出，都伴随着冗长的前言铺垫和对前人观点的细致引用，仿佛生怕读者误解了作者的任何一个细微意图。例如，在介绍如何进行案例特征提取时，作者用了整整三页的篇幅来回顾不同学派对“特征”定义的争论，以及这些定义如何反映了不同的本体论立场。我需要的只是一个明确的指导：“在处理结构化数据时，你应当优先考虑哪些属性，以及如何使用度量衡来评估它们的相关性。”但这本书没有直接给我答案，而是让我先“理解”了为什么会有这些不同的定义。这就像一个厨师教你做菜，先花了半小时讲解小麦的进化史，而不是直接告诉你该放多少盐。阅读体验是断断续续的，我常常需要用荧光笔标记出“真正”的关键信息点，然后将周围大段的背景描述性文字裁剪掉，才能勉强提取出可用的知识点。对于工作节奏快的专业人士来说，这种“慢节奏”的叙事方式，让人感到效率低下，时间成本极高。
评分这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上现代感的字体，立刻给人一种专业而又不失深度的感觉。我当初是冲着它那个“技术”二字买的，毕竟在这个信息爆炸的时代，理论必须落地，才能真正体现其价值。然而，当我翻开前几页时，发现它更像是一本宏大的理论综述，对于实际操作层面的细节着墨不多。它花了大量的篇幅去探讨认知科学中关于类比推理的哲学基础，这对于研究者来说或许是宝贵的，但对于一个渴望快速上手应用某个特定技术体系的工程师来说，未免有些“形而上”了。比如，书中对“案例库的动态维护”那一章，我期待看到的是数据结构的选择、索引算法的优化路径，或是针对特定领域（比如医疗诊断）的特征抽取最佳实践。结果，它更多的是在讨论“什么是好的案例”以及“如何构建一个合理的知识表达框架”，这些都属于更高维度的抽象，虽然重要，但对于即刻解决手头问题的我来说，帮助有限。整体阅读下来，感觉作者的知识储备极其渊博，知识体系的构建非常扎实，只是在技术的“工具箱”部分，我希望能看到更多可以立即被工具化、代码化的内容，而不是停留在对概念的深入挖掘和历史溯源上。如果能增加一个专门针对特定编程语言实现的框架解析，那体验感会大大提升。
评分我原本以为这是一本关于如何构建一个可以大规模应用的智能系统的指南，毕竟“技术”这个词暗示了工程化和规模化。但这本书的核心似乎更多地集中于“为什么”和“是什么”，而非“如何做”和“如何扩展”。它详细阐述了决策过程中的不确定性对推理的影响，这在理论上是深刻的。然而，当涉及到系统部署时，比如如何设计一个能够支撑数百万用户同时查询案例库的后端架构，书中却避而不谈。我找不到关于缓存策略、分布式计算框架选择，或是高可用性设计方面的任何讨论。那些关于系统弹性和扩展性的重要考量，完全被抛在了脑后。它更像是一个针对小型、封闭式专家系统的设计蓝图，而不是针对现代云原生环境下的复杂系统的解决方案。这种“失焦”让我感到非常遗憾，因为真正有价值的技术，必然是能够经受住实际大规模负载考验的。如果作者能够在保持理论深度的同时，增加一到两章关于“从原型到生产级系统”的过渡讨论，重点分析在面对性能瓶颈时，理论模型应如何进行工程上的取舍和优化，那么这本书的实用价值将不可估量。
评分这本书的排版和索引系统简直是一场灾难，这对于一本宣称是“技术”导向的著作来说，是致命的硬伤。我花了将近二十分钟才在附录中找到关于“案例检索效率”的讨论，而相关的核心内容却分散在第三章的角落里，并且使用了非标准的术语来指代同一个概念，这让我不断地在前后章节间来回跳转，极大地打断了我的阅读节奏。更令人抓狂的是，书中的图表质量普遍不高，很多流程图的箭头指向模糊不清，部分表格的数据标签缺失，这在技术文档中是不可原谅的。我曾试图在讨论特定算法的性能对比时，寻找一个清晰的柱状图来直观感受差异，结果找到的却是一张分辨率极低、几乎无法辨认的灰度图。这让我怀疑编辑团队是否真正理解了“技术”二字的内涵——技术文档的清晰度和可读性，是确保知识有效传递的基础。从内容上看，它对历史上的几种主要范式进行了梳理，这一点做得不错，但对于近五年内出现的基于深度学习的案例驱动方法，它几乎是只字未提，仿佛时间停在了上个世纪末。这种对新进展的忽略，使得这本书的“时效性”大打折扣，无法满足紧跟技术前沿的读者需求。
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