استدلال استنتاجی
در منطق بدست آوردن یک گزاره از دنباله‌ای از یک مجموعه گزاره‌ها است. دنبالهٔ گزاره استفاده شده مفروضات و گزارهٔ بدست آمده نتیجه نامیده می‌شود. استدلال یا گواه آوردن قیاسی، منطق قیاسی نیز نامیده می‌شود. این روش استدلال کردن یا گواه آوردن از بحث‌های قیاسی به دست می‌آید. در این گونه بحث، تلاش می‌شود تا نشان داده شود که نتیجه به‌طور بایسته و ضروری، از مجموعه‌ای از پیش فرض‌ها یا فرضیه‌ها به دست می‌آید. بحث قیاسی هنگامی معتبر است که نتیجه به‌طور بایسته و ضروری، از پیش فرض و فرضیه به دست آید. گواه آوری یا استدلال قیاسی در کنار گواه آوری استقرایی (inductive reasoning)، یکی از دو روش رایج در شناخت و رسیدن به دانایی یا معرفت است.
استدلال مبتنی بر مورد
در نگاه اول، CBR ممکن است شبیه الگوریتم‌های القایی قانون از یادگیری ماشین باشد. مانند الگوریتم القایی قانون، CBR هم با مجموعه ای از مسائل و مثال‌های آموزشی شروع می‌شود. این تعاریف از این نمونه‌ها، با شناسایی نقاط مشترک بین پرونده بازیابی شده و مسئله هدف، شکل می‌گیرد. به‌طور مثال اگر روش ساده پنکیک درست کردن به روشی برای پنکیک بلوبری تعمیم داده شود، شرایطی ایجاد می‌کند که از روش‌های خاصی برای پخت آن استفاده شود. در واقع تفاوت بین تعمیم ضمنی در CBR و تعمیم در القای قاعده زمانی است. الگوریتم القایی قانون، تعمیم مجموعه‌های آزمایشی نمونه‌ها را قبل از شناخت مسئله هدف ترسیم می‌کند. به عنوان مثال اگر از این الگوریتم برای آموزش انواع پنکیک‌ها مانند پنکیک هلندی یا پنکیک موز استفاده شود، قبل از هر کاری باید قواعد و نوع پخت پنکیک‌های ساده و نکات آن را یاد داد. دشواری الگوریتم القایی قانون در پیش‌بینی جهت‌های مختلف است که در آن باید تلاش شود مثال‌های آموزشی تعمیم پیدا کنند. در مثال پنکیک، CBR مسئله هدف را با استفاده از پنکیک زغال اخته بررسی کرده‌است. پس می‌تواند موارد خود را دقیقاً همان‌طور که مورد نیاز برای پوشش وضعیت جدی است، تعمیم دهد.