Une résolution de problème se caractérise par un plan d'actions que l'on doit réaliser pour arriver à la solution du problème. Étant donné un problème, trois cas se présentent: soit on connaît déjà un moyen de le résoudre, soit on connaît une résolution d'un problème que lui ressemble ou finalement une solution d'un problème plus général ou plus spécifique est connue. Il est donc souhaitable de savoir reconnaître la similarité entre les résolutions de deux problèmes, car cela permet de réutiliser, adapter ou modifier des résolutions connues et par conséquent de rendre plus facile la recherche d'une solution.

          L'une des techniques souvent utilisées pour résoudre un problème consiste à le décomposer en sous-problèmes jusqu'à obtenir des problèmes élémentaires que l'on sache résoudre. Ces décompositions sucessives peuvent être décrites par un graphe où les noeuds représentent les tâches (une tâche représente un problème et son processus de résolution) et les arcs symbolisent les liens entre elles. Ce modèle de représentation du raisonnement a été à la base de la création des langages de tâches. Ces langages peuvent être utilisés utilisé pour la création des environnement de résolution de problèmes qui ont pour but d'automatiser entièrement le processus de résolution d'un problème. Les données d'entrée et de sortie aussi bien que la stratégie de résolution (les actions à réaliser, leurs conditions de réalisation et le flot de données) constituent les attributs essentiels d'une tâche. Étant donné que les raisonnements sont répresentés par des graphes de tâches, mesurer la similarité de raisonnements se résume à rechercher la mise en correspondance optimale de deux graphes de tâches.

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