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IEEE access, 2018, Vol.6, p.56716-56726
2018
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Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Learning CP-Nets Structure From Preference Data Streams
Ist Teil von
  • IEEE access, 2018, Vol.6, p.56716-56726
Ort / Verlag
Piscataway: IEEE
Erscheinungsjahr
2018
Quelle
EZB Electronic Journals Library
Beschreibungen/Notizen
  • With the sharp increase of digital data emerging at present, the data in new applications are generated fast. Continuous cumulative data have gradually become massive and difficult to be handled due to limited workspace and limited amount of time. The conventional learning conditional preference networks' algorithm cannot successfully process the data streams. In this paper, we introduce the model of learning CP-nets from preference data streams and formalize the question. Then, an incremental approach is presented through which we can learn the CP-nets with gradually increasing data streams. The proposed method is verified on simulated data and real data, and it is also compared with other works.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 2169-3536
eISSN: 2169-3536
DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2873087
Titel-ID: cdi_proquest_journals_2455890152

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