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基于启发式算法的CP-nets学习研究 被引量：1
1
作者 仲兆琳 信统昌 《智能计算机与应用》 2019年第3期100-102,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 条件偏好网(CP-nets) 启发式算法 结构学习
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基于贝叶斯-遗传算法的多值无环CP-nets学习 被引量：1
2
作者 信统昌 刘兆伟 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期74-84,共11页
条件偏好网(Conditional Preference networks,CP⁃nets)是描述属性间条件偏好的图模型,多值无环CP⁃nets学习是重要的研究方向之一.区别于传统的CP⁃nets学习方法,提出基于贝叶斯方法和遗传算法的多值无环CP⁃nets学习.在偏好处理上以多值... 条件偏好网(Conditional Preference networks,CP⁃nets)是描述属性间条件偏好的图模型,多值无环CP⁃nets学习是重要的研究方向之一.区别于传统的CP⁃nets学习方法,提出基于贝叶斯方法和遗传算法的多值无环CP⁃nets学习.在偏好处理上以多值属性的完整偏序关系作为条件偏好,进行相关性关系判定.随后,基于贝叶斯方法,以单一父属性推出多父属性下的相关性关系,进行CP⁃nets结构学习.采用遗传算法在CP⁃nets结构搜索空间中进行搜索,求解最优结构.通过Delink算法进行去环,完成无环CP⁃nets学习.在寿司数据集上验证算法的有效性,实验结果表明,基于贝叶斯⁃遗传算法的CP⁃nets学习算法能够在有限时间内学习得到局部最优无环CP⁃nets. 展开更多
关键词 多值属性 贝叶斯方法 遗传算法 无环 CP⁃nets
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