Gruvanvändarpreferenser spelar en avgörande roll i många viktiga applikationer såsom kundrelationshantering (CRM), produkt- och tjänsterekommendation och marknadsföringskampanjer. I detta dokument identifierar vi ett intressant och praktiskt problem med gruvanvändarpreferenser: i ett flerdimensionellt utrymme där användarens preferenser på vissa kategoriska attribut är okända, från några överlägsna och underlägsna exempel som tillhandahålls av en användare, kan vi lära oss om användarens preferenser på dessa kategoriska attribut? Vi modellerar problemet systematiskt och visar att gruvanvändarens preferenser från överlägsna och underlägsna exempel är utmanande. Även om problemet har stor potential i praktiken, så vitt vi vet, har det inte undersökts systematiskt tidigare. Som första försök att ta itu med problemet föreslår vi en girig metod och visar att vår metod är praktisk med hjälp av verkliga datamängder och syntetiska datamängder.
Senast studerade REF problemet med gruvanvändarpreferenser med hjälp av skyline och icke-skyline exempel som tillhandahålls av användarens feedback.
Mining preferences from superior and inferior examples
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}