지식을 사례 데이터베이스로 구축하여 어떠한 상황이나 문제가 발생하면 기존의 사례 데이터 베이스에서 가장 똑같거나 또는 가장 유사한 사례를 선택하여 그 사례가 제시하는 해결책으로 현 문제에 대한 답을 제시한다.
이는 규칙베이스 전문가시스템에서의 정방향 추론과 같이, 주어진 지식베이스
규칙을 찾기 힘든 문제의 영역에 적절한 것으로 판명되고 있으며, 특히 과거의 경험으로부터 효과적인 의사결정을 이끌어낼 수 있는 경우에 매우 효과적인 문제해결 방법론이라고 하였다.
사례기반추론(CBR)은 유사한 문제에 대한 과거의 성공적인 해(Solution)를 변용하여 새로운 문제를 해결하는 지식
기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등에 유용한 정보로 활용하고자 하는 것이 바로Data Mining이다. Data Mining은 다양한 방법을 이용하여 근원 데이터를 탐색하고 분석하여 이로부터 기대하고 있는 정보뿐만 아니라, 예상하지 못했
지식베이스를 효과적으로 관리할 수 있는 규칙기반 시스템을 구축하는 방법의 하나는 규칙기반 시스템과 데이타베이스 관리 시스템을 결합하는 것이다. 규칙기반 시스템은 주어진 지식베이스상의 규칙들과 사실들로부터, 사용자가 필요로 하는 결과를 추론해낼 수 있는 기능을 제공한다. 하지만,