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文檔簡(jiǎn)介
1、為了能夠更好的做出決策,必須能夠評(píng)估和比較不同的待選事物。比較有時(shí)隱含進(jìn)行,更常用的,需要顯式獲取決策者的偏好信息。偏好信息的獲得是一個(gè)復(fù)雜的過程,特別是獲取的過程涉及到普通的非專家用戶。在經(jīng)典的決策理論和決策分析中,經(jīng)常使用效用函數(shù)用來表示用戶的偏好。產(chǎn)生良好的效用函數(shù)需要獲取一定的信息。然而,獲取信息的過程耗時(shí)費(fèi)力,需要部分用戶堅(jiān)持不懈的努力。當(dāng)效用函數(shù)難以獲取時(shí),需要應(yīng)用定性的偏好表示模型。
采用定性的偏好模型時(shí),獲取的
2、偏好經(jīng)常會(huì)遇到偏好不完整,偏好沖突的問題。由于存在偏好不完整,最優(yōu)結(jié)果包含的元素?cái)?shù)目過多,以至于得到的候選事物過多。用戶的偏好存在沖突,對(duì)同一情況下做出的決策就有可能前后不一致,甚至是矛盾的。在實(shí)際應(yīng)用中帶來很多的問題。本文以條件偏好表示工具CP-net建模用戶的偏好,總結(jié)了CP-net中出現(xiàn)的偏好不完整和偏好沖突,定義了偏好不完整,偏好沖突。提出了檢測(cè)CP-net表述的偏好是否完整的三種方法:拓?fù)渑判蚍椒?,最小提升翻轉(zhuǎn)方法,可達(dá)圖方法
3、。
解決CP-net中的偏好不完整和偏好沖突時(shí),采取了兩種思路。在第一種方思路基于CP-net現(xiàn)有的偏好模型,采用了兩種方法。第一種方法基于協(xié)同過濾思想,提出了CP-net對(duì)應(yīng)的結(jié)果集合上的最優(yōu)關(guān)系與弱化的最優(yōu)關(guān)系,通過CP-net與對(duì)應(yīng)最優(yōu)關(guān)系的分析,提出了CP-net交、補(bǔ)運(yùn)算。然后提出了基于協(xié)同過濾的方法解決CP-net中的偏好不完整和偏好沖突。根據(jù)CP-net表述偏好的性質(zhì),采用矩陣表示屬性上取值的偏好,改進(jìn)相似偏好的
4、計(jì)算過程,對(duì)于某些情況,能夠快速計(jì)算出相同偏好的數(shù)量。
第二種采用學(xué)習(xí)的方法,通過詢問用戶關(guān)于偏好的特定問題或者挖掘用戶的使用記錄,逐步獲取用戶真實(shí)的偏好。
基于CP-net的解決方法,必須遵循CP-net表示偏好的語義,并不能徹底的解決不確定的問題。因此,在第二種方案中,對(duì)現(xiàn)有的偏好模型進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于屬性關(guān)系分析的一種新的偏好模型,通過獲取更多屬性關(guān)系的信息,解決偏好不完整和偏好沖突。在定義模型的基礎(chǔ)上,分
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