不確定偏好的邏輯模型研究.pdf

1、為了能夠更好的做出決策，必須能夠評估和比較不同的待選事物。比較有時隱含進行，更常用的，需要顯式獲取決策者的偏好信息。偏好信息的獲得是一個復雜的過程，特別是獲取的過程涉及到普通的非專家用戶。在經(jīng)典的決策理論和決策分析中，經(jīng)常使用效用函數(shù)用來表示用戶的偏好。產(chǎn)生良好的效用函數(shù)需要獲取一定的信息。然而，獲取信息的過程耗時費力，需要部分用戶堅持不懈的努力。當效用函數(shù)難以獲取時，需要應用定性的偏好表示模型。
　　采用定性的偏好模型時，獲取的

2、偏好經(jīng)常會遇到偏好不完整，偏好沖突的問題。由于存在偏好不完整，最優(yōu)結果包含的元素數(shù)目過多，以至于得到的候選事物過多。用戶的偏好存在沖突，對同一情況下做出的決策就有可能前后不一致，甚至是矛盾的。在實際應用中帶來很多的問題。本文以條件偏好表示工具CP-net建模用戶的偏好，總結了CP-net中出現(xiàn)的偏好不完整和偏好沖突，定義了偏好不完整，偏好沖突。提出了檢測CP-net表述的偏好是否完整的三種方法：拓撲排序方法，最小提升翻轉方法，可達圖方法

3、。
　　解決CP-net中的偏好不完整和偏好沖突時，采取了兩種思路。在第一種方思路基于CP-net現(xiàn)有的偏好模型，采用了兩種方法。第一種方法基于協(xié)同過濾思想，提出了CP-net對應的結果集合上的最優(yōu)關系與弱化的最優(yōu)關系，通過CP-net與對應最優(yōu)關系的分析，提出了CP-net交、補運算。然后提出了基于協(xié)同過濾的方法解決CP-net中的偏好不完整和偏好沖突。根據(jù)CP-net表述偏好的性質，采用矩陣表示屬性上取值的偏好，改進相似偏好的

4、計算過程，對于某些情況，能夠快速計算出相同偏好的數(shù)量。
　　第二種采用學習的方法，通過詢問用戶關于偏好的特定問題或者挖掘用戶的使用記錄，逐步獲取用戶真實的偏好。
　　基于CP-net的解決方法，必須遵循CP-net表示偏好的語義，并不能徹底的解決不確定的問題。因此，在第二種方案中，對現(xiàn)有的偏好模型進行了改進，提出了基于屬性關系分析的一種新的偏好模型，通過獲取更多屬性關系的信息，解決偏好不完整和偏好沖突。在定義模型的基礎上，分