基于启发式算法的CP-nets学习研究

作者：仲兆琳; 信统昌

来源：智能计算机与应用, 2019, 9(03): 100-102.

• 条件偏好网(CP-nets)
• 启发式算法
• 结构学习

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。