【摘 要】
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条件偏好网(Conditional Preference networks,CP nets)是描述属性间条件偏好的图模型,多值无环CP nets学习是重要的研究方向之一.区别于传统的CP nets学习方法,提出基于贝叶
【基金项目】
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山东省重点研发计划(2015GSF115009),国家自然科学基金(61403328,61572419)
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条件偏好网(Conditional Preference networks,CP nets)是描述属性间条件偏好的图模型,多值无环CP nets学习是重要的研究方向之一.区别于传统的CP nets学习方法,提出基于贝叶斯方法和遗传算法的多值无环CP nets学习.在偏好处理上以多值属性的完整偏序关系作为条件偏好,进行相关性关系判定.随后,基于贝叶斯方法,以单一父属性推出多父属性下的相关性关系,进行CP nets结构学习.采用遗传算法在CP nets结构搜索空间中进行搜索,求解最优结构.通过Delink算法
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