基于启发式算法的CP-nets学习研究

• 作者: 仲兆琳 信统昌
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 条件偏好网(CP-nets) 启发式算法 结构学习
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 100-102
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.03.022

摘要

CP-nets(条件偏好网)是定性表达偏好关系的一种图形工具,作为一种表达能力的工具,CP-nets功能强大,能直观、自然地表达用户的偏好信息.但是对于CP-nets学习的研究还不够深入,在实际应用中,由于用户行为或者观测误差的随机性,可能导致数据集中存在噪声数据,使得许多传统的学习方法无法得到最优的CP-nets结构.本文提出基于启发式算法的学习方法来解决CP-nets的结构学习问题.与传统方法中直接学习CP-nets结构不同,本文将CP-nets的结构学习问题转化为寻找最短路径问题,利用启发式算法的能力来寻找最优的CP-nets.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲兆琳	烟台大学计算机与控制工程学院	2	2	1.0	1.0
2	信统昌	烟台大学计算机与控制工程学院	2	1	1.0	1.0