ALOC – At Least One Connection (Semeion©)
Il sistema A.L.O.C. rappresenta una nuova e semanticamente rilevante modalità per la ricerca delle relazioni nascoste tra i molti dataset, differenti in termini di variabili e record, ma legati ad una stessa realtà.
Il sistema A.L.O.C. funziona in base al principio comune a tutte le memorie semantiche appartenenti al tipo biologico: dato un particolare il sistema ricostruisce suo contesto (altre variabili), ed è in grado di elencare le esperienze tipiche (record) che supportano la validità di tale ricostruzione.
Il sistema A.L.O.C. crea dinamicamente i collegamenti tra variabili di diversi dataset in relazione agli stimoli che riceve. Questi collegamenti vengono modificati durante il processo di risposta in base alla somiglianza sfumata (fuzzy) tra le variabili e i record, e alla competizione e cooperazione tra le variabili stesse. Questo processo permette anche al sistema A.L.O.C. di proporre combinazioni di variabili che non sono presenti nei record dei dataset processati. Tuttavia, queste combinazioni originali descrivono il miglior prototipo che può essere generato dai collegamenti iniziali ( “dati in ingresso”). Pertanto, il sistema A.L.O.C. è in grado di fare astrazioni base dai dati.
References
[1] P.M. Buscema
Artificial Adaptive System for Parallel Querying of Multiple Databases
chapter 19, pp 481-511, in M. Buscema and W Tastle (eds.), Intelligent Data Mining in Law Enforcement Analytics:New Neural Networks Applied to Real Problems, DOI 10.1007/978-94-007-4914-6 19, © Springer Science+Business Media Dordrecht 2013.