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針對傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)需要用戶給出明確的偏好矩陣（U-I矩陣），進(jìn)而使用自動化技術(shù)來獲取用戶偏好的問題，提出了一種從偏好數(shù)據(jù)庫中挖掘出Agent的偏好信息的方法。從知識發(fā)現(xiàn)的角度，通過Ceteris Paribus規(guī)則（CP規(guī)則），提出了K階偏好挖掘算法（kPreM）。在算法中，利用七階CP規(guī)則對偏好數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行剪枝處理，減少了數(shù)據(jù)庫掃描次數(shù)，從而提高了偏好信息的挖掘效率。隨后以一種通用的圖模型——條件偏好網(wǎng)（ CP-nets）為工具，揭示了用戶的偏好可近似表達(dá)為CP-nets的定性條件偏好網(wǎng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用戶的偏好都是帶有條件的偏好。另外，通過挖掘得出的CP-nets偏好模型，為設(shè)計(jì)個(gè)性化的推薦系統(tǒng)提供了理論基礎(chǔ)。
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