Medan beslutsteori ger en tilltalande normativ ram för att representera rika preferensstrukturer, framkalla nytta eller värde funktioner vanligtvis ådrar sig en stor kostnad. För många tillämpningar som involverar interaktiva system utesluter denna overhead användningen av för mal beslut-teoretiska modeller av preferens. I stället för att utföra framkallande i ett vakuum, skulle det vara användbart om vi kunde öka di rektly framkallade preferenser med vissa appro priate standardinformation. I detta dokument föreslår vi ett fallbaserat tillvägagångssätt för att minska den flaskhals som framkallar preferenser. Som en sammanfattning av förekomsten av en befolkning av användare som vi har lockat komplett eller i fullständig preferensstrukturer, föreslår vi att framkalla preferenser för en ny användare aktivt och gradvis, med hjälp av de närmaste befintliga preferensstrukturer som potentiella fel. Eftersom ett begrepp om närhet kräver ett mått på avstånd mellan preferensstrukturerna, tar detta dokument det första steget i att studera olika distansåtgärder framför helt och delvis specificerade preferensstrukturer. Vi undersöker användningen av Euclidean avstånd, Spear människans fotstyre, och definiera en ny åtgärd, det probabilistiska avståndet. Vi tillhandahåller kom pletterande tekniker för alla tre åtgärderna.
I REF antas att en uppsättning preferensstrukturer, fullständiga eller ofullständiga, har hämtats från en uppsättning användare. Målet är att få fram en ny användares preferenser stegvis med hjälp av de närmaste befintliga preferensstrukturerna som potentiella standard.
Towards Case-Based Preference Elicitation: Similarity Measures on Preference Structures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}