"Questo libro affronta lo sviluppo di una nuova generazione di sistemi, Knowledge Base Management Systems (KBMS), appositamente costruiti per una gestione efficace ed efficiente delle basi di conoscenza, con l'obiettivo di colmare parte del divario tecnologico tra intelligenza artificiale e database. Il libro indaga innanzitutto in dettaglio il processo di progettazione, l'architettura e i metodi di lavoro dei sistemi basati sulla conoscenza (KS) per evidenziare le caratteristiche chiave del campo così come i suoi limiti attuali, che servono poi come base per un'esatta formulazione dei requisiti KS. Un'analisi e una valutazione di altri approcci (ad esempio, DBS convenzionale, DBS non standard, sistemi esperti di accoppiamento e DBS) alla gestione della conoscenza. Il libro mostra che nello sviluppo di KBMS, l'esperienza ottenuta dall'indagine di ciascuno di questi approcci è estremamente importante poiché forniscono i concetti di base per la costruzione di KBMS. Gli approcci non dovrebbero essere visti come completi e definitivi ma come parte del lavoro di ricerca verso KBMS che integra la funzionalità, la flessibilità e il potere di modellazione di DBS e AI tratta tutti i problemi architetturali importanti del KBMS: metodi per la rappresentazione della conoscenza con particolare enfasi sui concetti di astrazione, proposte linguistiche e concetti per il miglioramento delle prestazioni. Il libro si basa sull'esperienza pratica accumulata in cinque anni di ricerca di successo nell'accoppiamento di sistemi esperti esistenti e DBS, estendendo DBS con capacità deduttive e soprattutto nella progettazione e implementazione di un prototipo KBMS. Pertanto le proposte del libro sono illustrate con descrizioni dettagliate della loro realizzazione in sistemi o prototipi esistenti. "--SITO WEB DELL'EDITORE.
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