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摘要:
随着人工智能的发展,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的学习和表示被广泛研究.此前的研究工作主要集中于从静态数据库中挖掘用户的条件偏好,而在许多新兴应用中,数据通过互联网或传感器网络流动,偏好也会随之发生变化.将挖掘偏好的方法扩展到动态环境是一个挑战,遇到的问题主要包括对连续数据进行的快速处理、庞大的数据量以及有限的内存资源等.针对偏好数据流,提出一种基于时间敏感的滑动窗口模型来挖掘条件偏好关系和学习CP-nets结构的方法,该方法包括一个用来获取所有可能偏好关系的存储结构以及一个对偏好关系进行累积计数的数据结构,并提出基于时间敏感滑动窗口的条件偏好关系挖掘算法,根据输入的偏好数据流比较基本块与滑动窗口的大小对条件偏好关系进行插入和更新.实验结果表明,与其他学习CP-nets结构的方法相比,该方法所需的运行时间少,得到的CP-nets的结构更准确.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于时间敏感滑动窗口的CP-nets结构学习
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 CP-nets 滑动窗口 数据流 频繁项集
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 175-185
页数 11页 分类号 TP181
字数 8514字 语种 中文
DOI 10.13232/j.cnki.jnju.2020.02.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘兆伟 烟台大学计算机与控制工程学院 11 12 3.0 3.0
2 王卫星 烟台大学计算机与控制工程学院 1 0 0.0 0.0
3 石敬华 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
CP-nets
滑动窗口
数据流
频繁项集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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