Preference elicitation
http://dbpedia.org/resource/Preference_elicitation an entity of type: Artifact100021939
توجيه الاختيار يشير المصطلح إلى مشكلة وضع نظام دعم للقرار قادر على طرح توصيات للمستخدم، وبالتالي مساعدته في اتخاذ القرار. ومن الضروري لمثل هذا النظام أن يصمم نموذجًا لتفضيلات المستخدم يتسم بالدقة، وأن يعثر على التفضيلات الخفية ويتجنب التكرار. ويتم دراسة هذه المشكلة في بعض الأحيان بوصفها مشكلة تتعلق بنظرية التعلم الحوسبية. كما يوجد نهج آخر لصياغة هذه المشكلة ويعرف بـ POMDP وهو اختصار يشير إلى عملية ماركوف لاتخاذ القرار التي يمكن ملاحظتها جزئيًا. وتعتمد صياغة هذه المشكلة أيضًا على سياق المجال الذي يتم دراسته من خلالها.
rdf:langString
Preference elicitation refers to the problem of developing a decision support system capable of generating recommendations to a user, thus assisting in decision making. It is important for such a system to model user's preferences accurately, find hidden preferences and avoid redundancy. This problem is sometimes studied as a computational learning theory problem. Another approach for formulating this problem is a partially observable Markov decision process. The formulation of this problem is also dependent upon the context of the area in which it is studied.
rdf:langString
rdf:langString
توجيه الاختيار
rdf:langString
Preference elicitation
xsd:integer
2596491
xsd:integer
916601656
rdf:langString
توجيه الاختيار يشير المصطلح إلى مشكلة وضع نظام دعم للقرار قادر على طرح توصيات للمستخدم، وبالتالي مساعدته في اتخاذ القرار. ومن الضروري لمثل هذا النظام أن يصمم نموذجًا لتفضيلات المستخدم يتسم بالدقة، وأن يعثر على التفضيلات الخفية ويتجنب التكرار. ويتم دراسة هذه المشكلة في بعض الأحيان بوصفها مشكلة تتعلق بنظرية التعلم الحوسبية. كما يوجد نهج آخر لصياغة هذه المشكلة ويعرف بـ POMDP وهو اختصار يشير إلى عملية ماركوف لاتخاذ القرار التي يمكن ملاحظتها جزئيًا. وتعتمد صياغة هذه المشكلة أيضًا على سياق المجال الذي يتم دراسته من خلالها.
rdf:langString
Preference elicitation refers to the problem of developing a decision support system capable of generating recommendations to a user, thus assisting in decision making. It is important for such a system to model user's preferences accurately, find hidden preferences and avoid redundancy. This problem is sometimes studied as a computational learning theory problem. Another approach for formulating this problem is a partially observable Markov decision process. The formulation of this problem is also dependent upon the context of the area in which it is studied.
xsd:nonNegativeInteger
1671