提升搜索效率：基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法与个性化图书搜索

本文主要探讨的是"基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法及其个性化搜索"这一主题。在这个研究中，作者针对传统的交互式遗传算法（Interactive Genetic Algorithm, IGA）在依赖用户显式评价时可能会产生的用户疲劳问题提出了创新解决方案。显式评价是指用户直接给出对搜索结果的满意度评分，这在长时间使用过程中可能导致用户的参与度下降，从而影响搜索性能。 CP-nets（Conditional Preference Networks）是一种概率模型，它能够捕捉用户的行为模式和偏好之间的条件关系。作者构建了一个基于用户有限交互行为的CP-nets模型，通过学习用户在不同情境下的潜在偏好，实现对用户偏好的隐式评估。这种隐式评价方式可以减少用户的直接反馈负担，提高算法的可持续性和效率。 该研究的核心是提出了一种结合CP-nets的交互式遗传算法。在算法中，通过对用户交互行为的数据进行分析，模型能够动态地预测用户对搜索结果的潜在喜好，从而驱动遗传过程中的进化操作。这样，算法能够在搜索过程中更好地适应用户的需求，帮助用户更快地找到满意的解决方案，提升个性化搜索的效果。 应用实例方面，文章将这个算法应用到图书商品的个性化搜索中，结果显示，与传统IGA相比，基于CP-nets的算法在保持搜索性能的同时，有效减少了用户的参与负担，证明了其在实际场景中的有效性。 本文的研究对于理解和改进在线推荐系统、搜索引擎以及个性化营销等领域具有重要意义，因为它提供了一种更智能、更用户友好的搜索策略，有助于提升用户体验和搜索结果的质量。这篇论文通过对CP-nets和交互式遗传算法的结合，探索了一种新颖的个性化搜索方法，为解决用户疲劳问题提供了新的思路和技术支持。