A study on preference extraction using interaction of structure and content based on object-oriented rough sets

基于面向对象粗糙集的结构与内容交互偏好提取研究

基本信息

  • 批准号:
    20700192
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.33万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2008
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2008 至 2009
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In this study, we proposed extraction methods of users' preferences from semi-structured data using object-oriented rough set models. As the results of this study, we developed a part of theoretical basis for interactive treatments of structures and contents of given semi-structured data based on object-oriented rough set models. Moreover, we also proposed refined preference extraction methods and evaluation methods of extracted results.
在本研究中,我们提出了使用面向对象的粗糙集模型从半结构化数据中提取用户偏好的方法。作为这项研究的结果,我们开发了基于面向对象粗糙集模型的给定半结构化数据的结构和内容的交互式处理的部分理论基础。此外,我们还提出了精细化的偏好提取方法和提取结果的评估方法。

项目成果

期刊论文数量(0)
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专利数量(0)
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    竹中毅;相澤祐一;鈴木晋太郎;吉澤信;Yasuo Kudo
  • 通讯作者:
    Yasuo Kudo
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T. Ogata;T. Takenaka;K. Ueda;吉澤信;Yasuo Kudo
  • 通讯作者:
    Yasuo Kudo
A granularity-based framework of deduction, induction, and abduction
  • DOI:
    10.1016/j.ijar.2009.06.002
  • 发表时间:
    2009-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Kudo;T. Murai;S. Akama
  • 通讯作者:
    Y. Kudo;T. Murai;S. Akama
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