案例表示（Case Representation）是指在人工智能、机器学习及数据分析领域中，如何以结构化的方式表示和存储个别案例或实例，以便于进行分析、推理、学习和决策。案例表示不仅限于单纯的数据记录，它还包含了对案例的描述、背景信息以及与其他案例的关系。有效的案例表示能够提升系统在面对新情境时的适应能力和决策准确性。
知识获取与存储
案例表示可以帮助系统从历史数据中获取有用的知识并存储。这对于那些需要通过过往经验来指导决策的系统非常重要。例如，在医疗诊断系统中，案例表示可以帮助存储历史病历，并为新患者提供基于类似病例的建议。
推理与决策支持
通过合理的案例表示，系统能够进行推理和做出决策。例如，基于某一案例中的条件和结果，系统可以推断在相似情境下可能发生的结果。这种能力对于许多实际应用（如推荐系统、金融分析等）至关重要。
学习与自适应
随着更多案例的加入，系统能够根据新数据更新其知识库，不断提高其预测和决策能力。案例表示的有效性直接影响到学习效率和系统的适应性。
向量空间模型是一种广泛使用的表示方法，尤其在文本处理和信息检索领域。每个案例被表示为一个高维向量，其中每一维表示案例的一个特征或属性。通过这种方式，系统能够计算案例之间的相似性。
规则表示通过定义规则（如“如果-那么”结构）来表示案例。每个案例都可以与一组规则相关联，这些规则描述了案例发生的条件和后果。规则表示通常用于专家系统和基于案例的推理系统。
图形表示通过图形结构来表示案例，其中每个节点代表一个实体或事件，边代表它们之间的关系。这种表示方法适用于复杂的系统或网络分析，如社交网络、推荐系统等。
对象导向表示将每个案例看作一个对象，包含属性（特征）和方法（行为）。这种方法能够捕捉到案例的多样性和复杂性，特别适合复杂的多维数据。
在医疗领域，案例表示帮助医生根据过往病例做出诊断决策。例如，通过分析不同患者的病历、检查结果和治疗效果，系统可以帮助医生预测某种治疗方案的效果。典型的应用如基于案例推理的诊断系统。
在法律领域，案例表示用于帮助律师和法官查找历史案件中相似的判决和判例。通过建立案例库，可以快速检索与当前案件相似的案例，为裁决提供依据。
推荐系统利用案例表示来为用户提供个性化的推荐。例如，通过分析用户的历史行为和兴趣，系统可以推荐类似产品、电影或新闻。这种方法依赖于准确的案例表示来捕捉用户偏好的变化。
在智能制造中，案例表示帮助分析生产过程中出现的各种故障和异常。通过将历史数据和生产流程案例化，系统可以自动检测到潜在问题，并给出改进建议。
案例表示是智能系统中的一个核心组件，它影响着系统的推理、学习和决策能力。随着数据量的不断增加和技术的不断进步，案例表示方法将更加多样化和精细化。无论是在医疗、法律、制造还是其他行业，准确有效的案例表示都能显著提高系统的智能水平，为决策提供可靠依据。