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針對傳統的推薦系統需要用戶給出明確的偏好矩陣（U-I矩陣），進而使用自動化技術來獲取用戶偏好的問題，提出了一種從偏好數據庫中挖掘出Agent的偏好信息的方法。從知識發現的角度，通過Ceteris Paribus規則（CP規則），提出了K階偏好挖掘算法（kPreM）。在算法中，利用七階CP規則對偏好數據庫中的信息進行剪枝處理，減少了數據庫掃描次數，從而提高了偏好信息的挖掘效率。隨后以一種通用的圖模型——條件偏好網（ CP-nets）為工具，揭示了用戶的偏好可近似表達為CP-nets的定性條件偏好網。實驗結果表明，用戶的偏好都是帶有條件的偏好。另外，通過挖掘得出的CP-nets偏好模型，為設計個性化的推薦系統提供了理論基礎。
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