[发明专利]基于偏好的数据表示框架

权利要求书

1.一种数据表示的方法，包括：

由处理器从用户获取偏好信息；

由处理器至少部分地基于偏好信息生成对象的等级得分；

由处理器基于等级得分将对象分组到一个或多个对象簇中；

将一个或多个对象簇投影到一个或多个平面；

将所述一个或多个平面中的至少一个分解到多个平行平面，其中每个平行平面对应于不同的得分范围；以及

由处理器生成所述一个或多个对象簇的可视化。

2.一种数据表示的方法，包括：

由处理器从用户获取偏好信息；

由处理器至少部分地基于偏好信息生成对象的等级得分，其中生成等级得分包括基于偏好信息确定成对偏好度，基于成对偏好度确定单一标准得分，以及基于单一标准得分确定等级得分；

由处理器基于等级得分将对象分组到一个或多个对象簇中；

将一个或多个对象簇投影到一个或多个平面；

将所述一个或多个平面中的至少一个分解到多个平行平面，其中每个平行平面对应于不同的得分范围；以及

由处理器生成一个或多个对象簇的可视化。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述偏好信息还包括一个或多个比较阈值。

4.如权利要求2所述的方法，其中，所述偏好信息包括搜索标准信息以及指示搜索标准的用户感知的相对重要性的类别值或数字值。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述类别值包括指示单一类别内的搜索标准的用户感知的相对重要性的子类别值。

6.如权利要求2所述的方法，其中，所述偏好信息包括搜索标准信息和成对比较值，其中，成对比较值与一对搜索标准的用户感知的相对重要性相关联。

7.如权利要求4所述的方法，还包括将类别值变换为数字值。

8.如权利要求7所述的方法，其中，将类别值变换为数字值包括：

基于类别值计算成对比较矩阵；以及

基于成对比较矩阵确定数字值。

9.如权利要求5所述的方法，还包括将子类别值变换为数字值。

10.如权利要求2所述的方法，其中，基于偏好信息确定成对偏好度包括：基于从偏好信息导出的冷漠和偏好阈值来确定成对偏好度。

11.如权利要求2所述的方法，其中，将对象分组到一个或多个对象簇中包括执行K-均值聚类方法。

12.如权利要求2所述的方法，其中，将所述一个或多个对象簇投影到一个或多个平面包括执行径向坐标可视化投影方法。

13.如权利要求2所述的方法，其中，所述平行平面之间的距离对应于平行平面的平均得分之间的差。

14.如权利要求2所述的方法，还包括优化所述一个或多个投影的对象簇的可视化特征，并且基于优化的可视化特征生成可视化。

15.如权利要求14所述的方法，其中，优化一个或多个可视化特征包括在一个或多个平面中生成对象的图形表示。

16.如权利要求15所述的方法，还包括重新定位或重新调整图形表示以最小化图形表示之间的重叠。