基于总体距离最小的多用户偏好信息融合算法的研究  

Research on User Preference Information Merging Based on Total Distance Minimization

作　　者：郝彦彬[1] 谷建华[2] 关文天[3] 於志文[2] 

机构地区：[1]西北工业大学管理学院,西安710072 [2]西北工业大学计算机学院,西安710072 [3]西北工业大学机电学院,西安710072

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第16期29-31,54,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(编号:60073054);Philips公司国际高校合作项目;西北工业大学研究生创业种子基金项目的资助(编号:Z20030062)

摘　　要：信息融合是人工智能和知识库领域的一个关键问题。文章根据Dalal提出的距离概念犤1犦定义了多用户偏好信息的融合,提出并证明了一组相关定理,以这些定理为基础可以简洁地得到融合的结果,并在Dalal定义的距离的基础上将距离的定义一般化,提出了不对称距离的概念。现实表明,对于多用户偏好信息的融合,利用不对称距离可以得到更合理的融合结果,这个结果更加符合人们的通常心理。Information merging is a key problem that must be resolved on AI and knowledge bases.This paper defines merging result of multi-user preferences according to distance brought forward by Dalal1,and proves a set of theorems.Merging result can briefly be gotten by these theorems.It also defines asymmetry-distance based on distance that Dalal defined and illuminate that asymmetry-distance is fit to human being's common mentalities,by which it can gain more proper merging result of multi-user preferences.

关 键 词：信息融合 Dalal距离 不对称距离 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]