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从偏好数据库中挖掘Ceteris Paribus偏好
被引量：
3
1
作者
辛冠琳
刘惊雷
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2092-2098,2108,共8页
针对传统的推荐系统需要用户给出明确的偏好矩阵(U-I矩阵),进而使用自动化技术来获取用户偏好的问题,提出了一种从偏好数据库中挖掘出Agent的偏好信息的方法。从知识发现的角度,通过Ceteris Paribus规则(CP规则),提出了k阶偏好挖掘算法(...
针对传统的推荐系统需要用户给出明确的偏好矩阵(U-I矩阵),进而使用自动化技术来获取用户偏好的问题,提出了一种从偏好数据库中挖掘出Agent的偏好信息的方法。从知识发现的角度,通过Ceteris Paribus规则(CP规则),提出了k阶偏好挖掘算法(kPreM)。在算法中,利用k阶CP规则对偏好数据库中的信息进行剪枝处理,减少了数据库扫描次数,从而提高了偏好信息的挖掘效率。随后以一种通用的图模型——条件偏好网(CP-nets)为工具,揭示了用户的偏好可近似表达为CP-nets的定性条件偏好网。实验结果表明,用户的偏好都是带有条件的偏好。另外,通过挖掘得出的CP-nets偏好模型,为设计个性化的推荐系统提供了理论基础。
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关键词
自动化技术
偏好
数据库
知识发现
CP规则
定性条件偏好网
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题名
从偏好数据库中挖掘Ceteris Paribus偏好
被引量：
3
1
作者
辛冠琳
刘惊雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第8期2092-2098,2108,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572419
61403328
+4 种基金
61403329)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2013FM011
2015GSF115009
ZR2014FQ016
ZR2014FQ026)~~
文摘
针对传统的推荐系统需要用户给出明确的偏好矩阵(U-I矩阵),进而使用自动化技术来获取用户偏好的问题,提出了一种从偏好数据库中挖掘出Agent的偏好信息的方法。从知识发现的角度,通过Ceteris Paribus规则(CP规则),提出了k阶偏好挖掘算法(kPreM)。在算法中,利用k阶CP规则对偏好数据库中的信息进行剪枝处理,减少了数据库扫描次数,从而提高了偏好信息的挖掘效率。随后以一种通用的图模型——条件偏好网(CP-nets)为工具,揭示了用户的偏好可近似表达为CP-nets的定性条件偏好网。实验结果表明,用户的偏好都是带有条件的偏好。另外,通过挖掘得出的CP-nets偏好模型,为设计个性化的推荐系统提供了理论基础。
关键词
自动化技术
偏好
数据库
知识发现
CP规则
定性条件偏好网
Keywords
automation technology
preference database
knowledge discovery
Ceteris Paribus rule （ CP rule）
qualitative conditional preference network
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
从偏好数据库中挖掘Ceteris Paribus偏好
辛冠琳
刘惊雷
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
3
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