BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-22T00:00:00Z 基于数据驱动的多标准排序与时间标准的偏好学习方法 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种解决多准则排序问题的新偏好学习方法，使用凸二次规划模型和集成学习算法，并引入了单调循环神经网络(mRNN)。研究结果表明，该模型相比多种基准方法实现了显著的性能改进。 🏷️ 标签 偏好学习 凸二次规划模型 单调循环神经网络 多准则排序 集成学习算法 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
