用户行为驱动的CP-nets偏好遗传算法在图书个性化搜索中的应用

本文主要探讨了在信息技术领域的一项创新研究——基于CP-nets（条件偏好网络）的偏好感知交互式遗传算法，以及其在图书商品个性化搜索中的应用。传统的交互式遗传算法依赖于用户的显式评价，这种频繁的反馈可能会导致用户疲劳，从而限制搜索的效率和性能。为了解决这个问题，研究者提出了一种新颖的方法，即通过用户的行为数据，尤其是他们的隐性喜好来构建CP-nets模型。 CP-nets是一种能够捕捉用户行为与他们潜在偏好的复杂网络结构，它允许从有限的用户交互行为中推断用户的深层次偏好。在本研究中，作者首先定义了用户交互行为的数学表示，以此为基础构建了一个条件偏好网络模型。这个模型能有效地处理用户在商品选择过程中的非线性和模糊性，使得算法能够更准确地模拟用户的偏好。 接下来，研究人员利用CP-nets模型来预测用户对遗传算法中的个体的满意度或评价值。这样，算法可以在没有直接用户反馈的情况下进行迭代，降低了用户的参与负担，提高了搜索的效率。在进化过程中，该算法会根据CP-nets的预测结果进行优化操作，旨在帮助用户更快地找到满意的图书商品。 个性化搜索是该算法的应用场景，它旨在根据每个用户的独特需求和喜好，提供定制化的搜索结果。通过在图书商品推荐系统中的实验，研究证明了基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法在减少用户疲劳的同时，显著提升了个性化搜索的性能和用户满意度。 总结来说，这项研究不仅创新了交互式遗传算法的评价模式，还展示了如何将机器学习技术如条件偏好网络应用于实际问题解决，特别是在个性化推荐系统中，以提升用户体验和搜索效果。这对于理解和优化现代信息技术服务，特别是推荐系统的设计具有重要意义。