Abstrakt. Lärande preferenser är en användbar uppgift inom tillämpningsområden som samarbetsfiltrering, informationssökning, adaptiva assistenter eller analys av sensoriska data som tillhandahålls av paneler. SVMs, med hjälp av preferens bedömningar, kan inducera rankningsfunktioner som kartlägger objekt till reella tal, på ett sådant sätt att mer föredragna objekt uppnår högre värden. I den här artikeln presenterar vi en ny algoritm för att bygga kluster av människor med nära besläktade smaker, och därmed människor vars preferenser dömande uppsättningar kan slås samman för att lära sig mer tillförlitliga rankingfunktioner. Inom vissa tillämpningsområden kan dessa kluster ses som marknadssegment som kräver olika typer av produkter. Den föreslagna metoden börjar representera människors preferenser i ett metriska utrymme, där det är möjligt att definiera en kärnbaserad likhetsfunktion; slutligen upptäcker en klusteralgoritm betydande grupper med homogena smaker. Huvudpunkten i vårt förslag är att använda de rankningsfunktioner som följer av varje persons preferensbedömningar. Vi kommer att visa att dessa funktioner kodifierar de kriterier som varje person använder för att besluta om sina preferenser. För att illustrera resultatet av vårt tillvägagångssätt presenterar vi två experimentella fall. Den första handlar om den samarbetsbaserade filtreringsdatabasen EachMovie. Den andra databasen beskriver ett verkligt fall av konsumenter av nötkött.
Till exempel används i REF för att inducera rankning funktioner från preferens bedömningar av varje användare som ett tidigare steg till tillämpningen av en kluster algoritm som bygger grupper av människor med nära relaterade smaker.
Clustering people according to their preference criteria
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}