基于Nearest-Biclusters协作过滤技术的效用图结构学习算法

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：johnlzh0

【摘要】

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在多议题协商研究中,议题之间的依赖关系增加了协商Agent效用函数的复杂性,从而使得多议题协商变得更加困难.基于效用图的多议题依赖协商模型是体现议题间依赖关系的多议题协

【作者】

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王黎明李琨

【机构】

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郑州大学信息工程学院,河南职工医学院

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2010年12期

【关键词】

：

效用图多议题协商协作过滤双向聚类 utility graph multi-issue negotiation collaborative filter

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在多议题协商研究中,议题之间的依赖关系增加了协商Agent效用函数的复杂性,从而使得多议题协商变得更加困难.基于效用图的多议题依赖协商模型是体现议题间依赖关系的多议题协商模型.在该协商模型中,协商双方仅需要较少的协商步数就能够找到满足Pareto效率的协商结局.如何有效地学习买方Agent的效用图结构是该协商模型的关键.文中基于Nearest-Biclusters协作过滤技术的思想提出了一种新的效用图结构学习算法（NBCFL算法）.该算法首先利用Nearest-Biclusters协作过滤技术发现买方偏好

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