提升Top-k检索效率：CP-net在多属性偏好建模中的应用

本文主要探讨了"论文研究-采用cp-net进行Top-k检索"这一主题，该研究由中国科技论文在线发表，由陈武进、王红兵和孙文龙三位作者合作完成。陈武进专注于偏好建模和Web服务选择，而王红兵则是一位经验丰富的教授，同时也是博士生导师，他的研究领域包括Web服务应用、服务匹配、服务组合以及服务计算的理论基础，邮箱地址为hbw@seu.edu.cn，他们所在的机构是东南大学计算机科学与工程学院。 CP-net是一种先进的偏好模型，特别适用于表示用户在多个相关属性上的复杂喜好，对于决策支持系统具有显著的优势。然而，尽管CP-net模型在偏好表达上表现出色，但在实际的数据检索应用中，如何有效地利用CP-net进行高效的Top-k检索却是一个尚未充分研究的问题。Top-k检索是指从大量数据中找出与用户兴趣最匹配的前k个结果，其目的是提高搜索效率和准确性。 本文的核心贡献在于提出了一种基于用户CP-net的Top-k检索方法，该方法包括一个优化的Top-k算法以及两个改进的索引机制——Bitmap和Split-list。通过与传统的顺序扫描Top-k算法进行大量实验对比，研究结果显示，当特定条件满足时，这种方法在数据检索的效率和性能上优于传统的顺序扫描策略。 关键词：CP-net、Top-k、偏好、数据检索、索引机制，表明了这篇论文的研究重点和技术路径。论文的分类号为TP301，进一步强调了其在信息检索和偏好计算领域的学术价值。这项研究对于提升基于CP-net的决策支持系统在实际场景中的检索性能具有重要的理论和实践意义。