Rete算法:研究现状与挑战

被引:69
作者
顾小东
高阳
机构
[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
关键词
Rete算法; 产生式推理系统; 规则引擎;
D O I
暂无
中图分类号
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
140502 [人工智能];
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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共 1 条
[1]
MapReduce.[J].Jeffrey Dean;Sanjay Ghemawat.Communications of the ACM.2008, 1