用戶不確定性偏好的圖形化模型研究的開題報告

用戶不確定性偏好的圖形化模型研究的開題報告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動設(shè)備的普及，越來越多的用戶需要面對在復(fù)雜的信息環(huán)境下作出決策的問題。而對于這些用戶而言，通常情況下他們并不能充分地理解和掌握所有的信息，這就導(dǎo)致了用戶在決策時會有很大的不確定性。不確定性在決策中是無法避免的，但是用戶的個體差異和偏好也會加劇這種不確定性的影響，這意味著需要采用基于用戶偏好的方法來幫助用戶作出更好的決策。在這樣的背景下，本研究將探討一種基于圖形化模型的方法，用于挖掘用戶的不確定性偏好，并幫助用戶在決策中更好地處理不確定性。二、研究目標(biāo)及意義1.研究目標(biāo)：（1）構(gòu)建一種基于圖形化模型的用戶不確定性偏好挖掘算法。（2）驗證該算法的有效性和準(zhǔn)確性。（3）將該算法應(yīng)用于實際的決策場景中，并評估其效果。2.研究意義：（1）該研究可以為用戶決策提供一種全新的思路，使用戶能夠更好地理解自己的偏好和不確定性，并能夠在決策中更好地處理不確定性的影響。（2）該研究可以為決策領(lǐng)域的相關(guān)研究提供一種新的解決思路和方法，具有較高的理論和實踐價值。三、研究方法本研究主要采用以下方法：1.數(shù)據(jù)采集本研究將采用在線問卷的方式收集用戶決策數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)用于用戶偏好挖掘和算法驗證。2.圖形化模型構(gòu)建本研究將使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等圖形化模型來描述用戶的偏好和不確定性，以及決策變量之間的關(guān)系，并將這些模型用于用戶偏好挖掘和算法驗證。3.算法設(shè)計本研究將設(shè)計一種基于圖形化模型的用戶不確定性偏好挖掘算法，該算法將通過分析用戶的偏好和不確定性，來幫助用戶更好地理解和應(yīng)對決策中的不確定性影響。4.算法驗證本研究將通過實驗驗證算法的有效性和準(zhǔn)確性，并通過與其他算法的比較來評估其性能。四、預(yù)期成果1.一種基于圖形化模型的用戶不確定性偏好挖掘算法。2.一份詳細(xì)的實驗報告和論文。3.一份能夠應(yīng)用于實際決策場景的算法代碼。五、研究計劃及進(jìn)度1.第一階段：數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理時間：2021年6月—2021年8月任務(wù)：利用在線問卷和數(shù)據(jù)采集工具，收集用戶決策數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。2.第二階段：圖形化模型構(gòu)建和算法設(shè)計時間：2021年8月—2022年2月任務(wù)：構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等圖形化模型，設(shè)計并實現(xiàn)基于圖形化模型的用戶不確定性偏好挖掘算法。3.第三階段：算法驗證和實驗報告時間：2022年2月—2022年8月任務(wù)：通過實驗驗證算法的有效性和準(zhǔn)確性，并編寫實驗報告和論文。4.第四階段：算法應(yīng)用和實現(xiàn)時間：2022年8月—2022年12月任務(wù)：將算法應(yīng)用到實際的決策場景中，并實現(xiàn)能夠應(yīng)用于實際場景的算法代碼。六、參考文獻(xiàn)1.Shukla,A.,&Bhatnagar,V.(2015).Asurveyofdecisionmakingmethodsbasedonuncertainpreferencerelations.JournalofIntelligent&FuzzySystems,28(6),2817-2830.2.Yang,K.,Li,J.,&Lv,L.(2018).Adecisionsupportsystemforcustomerpreferenceanalysisbasedonweightedbayesiannetwork.ElectronicCommerceResearch&Applications,29,156-162.3.Hossain,M.S.,Alam,M.W.,&Mahmud,M.A.(2019).Modelingofuserpreferencesusingbayesiannetworksfore-c