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针对传统的推荐系统需要用户给出明确的偏好矩阵（U-I矩阵）,进而使用自动化技术来获取用户偏好的问题,提出了一种从偏好数据库中挖掘出Agent的偏好信息的方法。从知识发现的角度,通过Ceteris Paribus规则（CP规则）,提出了k阶偏好挖掘算法（k Pre M）。在算法中,利用k阶CP规则对偏好数据库中的信息进行剪枝处理,减少了数据库扫描次数,从而提高了偏好信息的挖掘效率。随后以一种通用的图模型——条件偏好网（CP-nets）为工具,揭示了用户的偏好可近似表达为CP-nets的定性条件偏好网。实验结