智能信息处理中偏好的表示和修正

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二元关系框架被证明可以应用在许多日常生活偏好关系处理中。本文提出使用二元关系框架来表示偏好的方法。这里的偏好指的是严格偏序的二元关系。偏好框架可以表示有限偏好关系和无限偏好关系。在偏好的表示和修正方面做了如下研究:首先,研究了偏好关系的严格偏序特性的保持。通过舍弃偏好关系的子集来修正偏好关系的操作被称为偏好收缩。本文所有得出的收缩操作满足偏好修正的共同属性,即在偏好改变中所有操作保持严格偏序特性。所以,偏好关系在偏好收缩操作下是闭合的。偏好收缩的基本原则是最小性。偏好关系对基本收缩的收缩操作中,偏好关系要舍弃与基本收缩相对应的一个最小全收缩。这个最小全收缩舍弃后的新偏好关系仍需满足严格偏序特性。其次,提出了偏好保护最小全收缩。为了使用户可以更详细定制偏好修正,偏好保护最小全收缩是一种带约束的偏好最小全收缩。偏好最小全收缩需指定一个原始偏好关系中需受保护一个子集P+。这个子集P+对用户来说是偏好关系最重要的偏好。再次,提出了交收缩。在一些情形下,为了指定详细的偏好保护或进行收缩集成,用户可能需知道偏好收缩操作中可能会被舍弃掉的子集。最后,研究了在收缩存在情况下的偏好查询优化技术,并且评估了给出的算法,给出了结论。
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