23、偏好推理与说服对话：基于帕累托模型和概率论证的研究

偏好推理与说服对话：基于帕累托模型和概率论证的研究

在当今的软件系统与用户交互中，偏好推理和说服对话是两个重要的研究领域。偏好推理有助于系统更好地理解用户的需求和喜好，而说服对话则能让系统引导用户改变行为或接受特定观点。本文将深入探讨基于帕累托模型的偏好推理以及使用概率论证的说服对话。

基于帕累托模型的偏好推理

在偏好推理中，帕累托模型是一种重要的工具。研究人员对偏好演绎问题（PDP）和偏好一致性问题（PCP）进行了深入研究，并基于帕累托模型给出了一致性和演绎（严格和非严格）的特征描述，这为设计解决 PCP 和 PDP 的算法提供了基础。

然而，需要注意的是，PCP 和 PDP 分别是 NP 完全问题和 coNP 完全问题。不过，在单例模型的特殊情况下，一致性和演绎的特征描述可以导出多项式算法，能够在 $O(|Γ||C|)$ 的时间复杂度内解决 PCP 和 PDP，其中 $Γ$ 是给定的偏好，$C$ 是评估。

为了更好地理解不同模型之间的关系，下面通过具体例子进行说明：
- 示例 5 ：考虑偏好结构 $\langle A, C, \oplus\rangle$，其中 $\oplus$ 是 $Q_{\geq0}$ 上的标准加法。给定评估函数 $C = {c_1, c_2}$ 在备选方案 $A = {\alpha, \beta, \gamma}$ 上的值如下表所示：
| | $\alpha$ | $\beta$ | $\gamma$ |
| — | — | — | — |
| $c_1$ | 2 | 1 | 1 |
| $c_2$ | 0 | 2 | 3 |