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基于特征选择的CP-nets结构学习
被引量：
1
1
作者
刘素
刘惊雷
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期14-28,共15页
作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上...
作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上的CP-nets的结构学习问题.首先建立了偏好数据库上的互信息和条件互信息的求解方法,并将互信息看作一个属性和它的可行父亲之间的相关性,条件互信息看作可行父亲集中属性之间的冗余性,从而构造出极大相关极小冗余(Maximal Relevance Minimal Redundancy,mRMR)的目标函数,同时指出,一个属性的父亲集是由属性之间冗余度小,但对孩子属性的偏好却影响极大的属性子集组成的.随后基于特征选择中的mRMR方法来实现CP-nets的结构学习,并设计相应的算法来完成从偏好数据中学习CP-nets的结构.最后在电影推荐数据集上验证了算法的有效性.研究结果表明,基于mRMR的特征选择方法可有效获取变量之间的因果关系,从而求取出每个属性的父亲集合,进而获得CP-nets的结构.
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关键词
CP-nets结构学习
极大相关极小冗余
可行父亲集
偏好数据库上的互信息
特征选择
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职称材料
题名
基于特征选择的CP-nets结构学习
被引量：
1
1
作者
刘素
刘惊雷
机构
烟台大学计算机与控制工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期14-28,共15页
基金
国家自然科学基金(61572419
61773331
+1 种基金
61703360)
山东省高等学校科技计划(J17KA091)
文摘
作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上的CP-nets的结构学习问题.首先建立了偏好数据库上的互信息和条件互信息的求解方法,并将互信息看作一个属性和它的可行父亲之间的相关性,条件互信息看作可行父亲集中属性之间的冗余性,从而构造出极大相关极小冗余(Maximal Relevance Minimal Redundancy,mRMR)的目标函数,同时指出,一个属性的父亲集是由属性之间冗余度小,但对孩子属性的偏好却影响极大的属性子集组成的.随后基于特征选择中的mRMR方法来实现CP-nets的结构学习,并设计相应的算法来完成从偏好数据中学习CP-nets的结构.最后在电影推荐数据集上验证了算法的有效性.研究结果表明,基于mRMR的特征选择方法可有效获取变量之间的因果关系,从而求取出每个属性的父亲集合,进而获得CP-nets的结构.
关键词
CP-nets结构学习
极大相关极小冗余
可行父亲集
偏好数据库上的互信息
特征选择
Keywords
CP-nets structure learning
maximal relevance minimal redundancy
feasible father set
mutual information on preference database
feature selection
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征选择的CP-nets结构学习
刘素
刘惊雷
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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