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摘要:
产生式规则推理系统因其可理解性、易增删、易修改等特点而被广泛用于各种智能领域,但其规则匹配效率极其低下,不适合大规模推理.Rete算法通过规则条件共享和保存临时匹配结果大大加速了产生式推理,使其成为效率最高的产生式推理算法之一.但随着数据规模的日益增大、业务信息的频繁变更以及不完整数据和模糊逻辑的广泛出现,Rete算法也面临前所未有的挑战.基于这些背景,对Rete算法的原理、研究现状与面临的问题进行综述,指出了Rete算法的常用改进方法.介绍常见的改进方法,并对其进行分析和比较,最后总结了该算法面临的挑战,指出了未来的研究方向.
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Rete算法
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Rete算法
规则引擎
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软件动态演化
内容分析
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文献信息
篇名 Rete算法:研究现状与挑战
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 Rete算法 产生式推理系统 规则引擎
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 8-12,33
页数 分类号 TP182
字数 7773字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.11.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高阳 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 77 1645 20.0 39.0
2 顾小东 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 1 51 1.0 1.0
传播情况
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2020(6)
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研究主题发展历程
节点文献
Rete算法
产生式推理系统
规则引擎
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导