支持條件偏好的Top-k檢索技術研究.pdf

1、近十年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)蓬勃發(fā)展，各行各業(yè)紛紛實現(xiàn)信息化，我們能得到的信息越來越多，處在一個“信息爆炸”的時代，如何從繁雜的信息中得到對自身有意義、能滿足自身偏好的信息成為一個熱點問題。雖然Google、Baidu這些搜索引擎巨頭都在信息搜索方面做出了很多提升用戶搜索效率的工作，也極大地改變了我們的生活，但是離“個性化搜索”這一階段還有很大一段距離。
　　本文研究了用條件偏好網(wǎng)絡(Conditional Preference Netwo

2、rks，CP-net)建立用戶偏好模型，并以之作為選取標準進行Top-k檢索的相關問題。CP-net是一個在多個相互關聯(lián)的屬性上表達用戶偏好的模型，具有豐富的語義信息和推導功能，對決策系統(tǒng)有著極大的作用。但是，目前在根據(jù)CP-net進行有效的Top-k檢索這一工作上還未有大量的研究。本文提出了兩個以CP-net描述的用戶偏好為篩選條件進行有效的Top-k檢索的方法，第一個方法是基于效用函數(shù)計算Top-k，本文首先針對CP-net設計了一

3、個能夠保持其Ordering性質(zhì)的效用函數(shù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)集中各個數(shù)據(jù)項的得分篩選出得分最高的k個數(shù)據(jù)。另一個方法是根據(jù)CP-net固有的推導性質(zhì)進行的一個深度優(yōu)先算法，該算法計算Top-k時無需掃描整個數(shù)據(jù)集。第二種算法在做可滿足性測試時需要與一種索引機制協(xié)作，事實上本文采用了三種可互相替換索引機制：Bitmap，倒排索引和層次化的Bitmap(H-Bitmap)。H-Bitmap。可以改善Bitmap的IO開銷和查詢效率。為了進一步提