【摘要】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算法进行去环,完成无环CP-nets学习.在寿司数据集上验证算法的有效性,实验结果表明,基于贝叶斯-遗传算法的CP-nets学习算法能够在有限时间内学习得到局部最优无环CP-nets.
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《当代体育科技》 2015-07-08
《铁道运营技术》 2015-06-25
《数字家庭》 2015-07-06
《重庆高教研究》 2015-06-25
010-56259535
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