数据挖掘中基于最小遗憾度的偏好感知算法

• 作者: 孙静
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 交互学习 效用 反馈 遗憾度 偏好感知 电影推荐 网络搜索
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 8199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.05.014

摘要

交互学习是数据挖掘的一种重要手段. 使用交互学习作为学习系统和用户的交互模型,以向用户提供最大效用结果为目标,通过对用户反馈质量进行定量描述,考察偏好反馈,提出一种基于最小遗憾度的偏好感知算法. 此外,还对偏好感知算法的期望遗憾度界限进行分析,并给出该算法的几个扩展版本. 最后利用电影推荐任务及网络搜索排名数据验证了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙静	新疆医科大学医学工程技术学院	32	66	5.0	7.0