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[学位论文] 作者：刘惊雷,
来源：天津大学 年份：2017
CP-nets是一种表示定性偏好的图模型，它能有效地表示并处理用户偏好，近些年受到人工智能领域的广泛关注。目前关于CP-nets的表示、CP-nets的推理、CP-nets的学习研究的还不多，本文基于推理方法来研究CP-nets的学习，具体工作包括： （1）基于CP-nets的表达能力和紧凑性，......
[期刊论文] 作者：雷恒鑫,刘惊雷,
来源：模式识别与人工智能 年份：2017
针对奇异值分解（SVD）分析偏好特征不够准确，有时出现不可解释的情况，文中提出利用行列联合选择（CUR）矩阵分解方法获取原始矩阵M（用户对产品的偏好）的低秩近似，提取用户和产品的潜在偏......
[期刊论文] 作者：辛冠琳,刘惊雷,,
来源：南京大学学报(自然科学) 年份：2017
作为一种简单直观的图形表示工具,条件偏好网（conditional preference networks,CP-nets）可表示ceteris paribus（其他条件都不变）的偏好关系.学习无环CP-nets是人工智能领域中的...
[期刊论文] 作者：雷恒鑫,刘惊雷,,
来源：计算机应用 年份：2017
针对在规模庞大的数据中不能快速准确地选择用户和产品的特征以及不能准确预测用户行为偏好的问题,提出一种CUR矩阵分解方法。该方法是从原始矩阵中选取少量列构成C矩阵,选取少量行构成R矩阵,然后利用正交三角分解(QR)构造U矩阵。分解后的C矩阵和R矩阵分别是用......
[期刊论文] 作者：谭征,刘惊雷,余航,,
来源：计算机应用 年份：2017
针对在数据库的个性化查询中条件约束(或上下文约束)没有被充分考虑的问题,首先提出了条件约束模型i~+>i~-|X,它表示在上下文X的约束下,相对于i~-,用户更偏好i~+。在此模型的基础上,采用最大团(MaxClique)关联规则算法挖掘获得用户偏好;随后又提出了条件偏好挖......
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