【摘 要】
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为了减少偏好度量过程中的人为干预,同时提高偏好度量算法的效率和准确性,提出一种基于信任系统的偏好协同度量框架。首先,提出了规则间的距离和规则集的内部距离等概念来具
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572419,61773331,61703360),山东省高校科学技术计划项目(J17K091)
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为了减少偏好度量过程中的人为干预,同时提高偏好度量算法的效率和准确性,提出一种基于信任系统的偏好协同度量框架。首先,提出了规则间的距离和规则集的内部距离等概念来具体化规则之间的关系。在此基础上,提出了基于规则集平均内部距离的规则集聚合算法PRA,旨在保证损失最少信息的情况下筛选出最具代表性的全体用户的共同偏好,即共识偏好。之后,提出Common belief的概念和一种改进的信任系统,使用共识偏好作为信任系统的证据,在考虑用户一致性的同时还允许用户保留个性化信息。在信任系统下,提出了基于信任系统的有趣度度
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