基于Nearest-Biclusters协作过滤技术的效用图结构学习算法

李琨1王黎明2

1.郑州大学; 2.河南医学高等专科学校;

摘要：

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的局部匹配特性,提取与当前买方Agent类型相同的买方Agent所产生的协商历史记录,然后通过计算…展开v

关键词：效用图、多议题协商、协作过滤、双向聚类

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2011-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2291-2299