【摘 要】
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将信息筛选描述为信息对象到用户偏好值的映射函数 ,利用多目标决策方法提出了一个信息筛选中多用户偏好聚合模型 .对信息筛选过程进行了分析 ,它包括定义用户偏好、接受信息
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,上海交通大学管理学院
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将信息筛选描述为信息对象到用户偏好值的映射函数 ,利用多目标决策方法提出了一个信息筛选中多用户偏好聚合模型 .对信息筛选过程进行了分析 ,它包括定义用户偏好、接受信息输入流、计算其用户偏好值以及用户偏好修正 .在此基础上 ,用偏好向量定义个体用户偏好 ,并通过例子进行演示 .系统研究了信息筛选中的群体用户偏好 ,建立了一个群体偏好聚合模型 ,计算了不考虑信息代价和考虑信息代价两种情况下的群体偏好值 .利用模型通过聚合个体偏好求取群体偏好 .在考虑信息代价时 ,对不同类别的信息代价进行归一化处理 .实例验证表明 ,该模型是有效的 .
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