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基于增量偏好引导的多标准排序中学习潜在非单调偏好的方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于增量偏好引导的方法，解决了多标准排序中学习潜在非单调偏好的问题。该方法在信用评级问题上表现优异，对决策支持具有潜在的重要影响。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于增量偏好引导的方法。
- 该方法解决了多标准排序中学习潜在非单调偏好的问题。
- 研究旨在帮助决策者逐步提供偏好信息。
- 通过构建最大边际优化模型，设计信息量测量和问题选择策略。
- 每次迭代中识别最具信息量的替代方案。
- 所提方法在信用评级问题上表现优异。
- 该方法对决策支持具有潜在的重要影响。
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