CP-nets驱动的交互式遗传算法在个性化搜索中的应用

"该文章是2015年中国矿业大学信息与电气工程学院的研究成果，主要探讨了如何解决用户在使用交互式遗传算法时因显式评价产生的疲劳问题，从而提高个性化搜索的效率。研究引入了条件偏好网络（CP-nets）的概念，以用户的隐式反馈来构建模型，优化搜索过程。" 文章详细介绍了基于CP-nets的偏好感知交互式遗传算法的设计与应用。传统交互式遗传算法依赖于用户频繁的显式评价，这可能导致用户疲劳，影响算法的搜索性能。为了解决这一问题，研究者提出了一个新颖的方法，通过分析用户的交互行为，数学化地描述这些行为，以此构建一个基于用户少量交互的CP-nets模型。 CP-nets是一种用于表示和推理条件偏好的工具，它可以捕捉用户在不同条件下的复杂偏好结构。在该研究中，CP-nets模型被用来估计用户对进化个体（搜索结果）的潜在评价，无需用户直接给出显式反馈。通过这种方法，算法能够更有效地执行进化操作，帮助用户更快地找到满足其个性化需求的商品，如图书。 实验部分展示了该算法在图书商品个性化搜索中的应用，证实了其在减少用户疲劳的同时，提高了搜索效率和满意度。关键词包括交互式遗传算法、偏好感知、条件偏好网络以及个性化搜索，表明该研究结合了人工智能、优化算法和用户行为分析等多个领域的知识。 该文对信息技术领域的贡献在于提供了一种新的、用户友好的优化方法，对于交互式系统设计和个性化推荐服务有着重要的参考价值。它不仅深化了我们对用户行为理解，还为如何更智能地利用这些行为来改进算法性能提供了理论支持。通过将CP-nets与遗传算法相结合，该研究开辟了未来在决策支持系统、智能推荐系统等领域进一步研究的新方向。