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将统计显著性与区分能力整合于模式发现
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出一种使用多准则决策制定方法学习模式排名功能的方法，通过聚合不同的趣味度度量成单个加权线性排名函数，使用交互式学习过程。实验结果表明，该方法在减少运行时间、返回精确模式排名和对用户误差具有鲁棒性方面优于现有技术。
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关键要点
- 提出了一种使用多准则决策制定方法学习模式排名功能的方法。
- 将不同的趣味度度量聚合成单个加权线性排名函数。
- 使用交互式学习过程构建偏好矩阵。
- 基于层次分析过程（AHP）和用户排名的模式进行比较。
- 实验结果表明，该方法显著减少运行时间。
- 该方法返回精确的模式排名。
- 对用户误差具有鲁棒性，优于现有技术。
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