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艾萨·阿拉纳齐；马利克·穆胡布；桑德拉·齐勒斯

交换示例中非循环条件偏好网络精确学习的复杂性。 （英语） Zbl 1478.68107号

Artif公司。智力。 278，文章ID 103182，34 p.（2020）.
摘要：以条件偏好网络（CP-nets）为代表的用户偏好学习已经成为人工智能研究的核心问题。最近的研究调查了从随机选择的示例或从成员和等价查询中学习CP网络。为了评估学习算法的最佳性以及更好地理解CP网络类的组合结构，计算某些学习理论信息复杂性参数是有帮助的。本文重点介绍了从所谓的交换示例中进行精确学习的常见案例，交换示例表示仅在一个属性上不同的对象之间的偏好。对于非循环CP-net类，它给出了一些经过深入研究的信息复杂性参数的界或精确值，即VC维、教学维和递归教学维。我们进一步提供了从成员查询中准确学习树结构和一般非循环CP-net的算法。利用我们关于复杂度参数的结果，我们证明了我们的算法以及文献中提出的另一个针对非循环CP-net的查询学习算法是近最优的。

MSC公司：

68问题32 计算学习理论
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
91B08型 个人偏好

关键词：

条件偏好网络；从成员资格查询中学习；VC尺寸；教学维度；递归教学维；计算学习理论

软件：

CP网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Alanazi}等人，Artif。智力。278，文章ID 103182，34 p.（2020；Zbl 1478.68107）
全文： 内政部 arXiv公司

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