AI 詞彙表
人工智能完整詞典
多标准协同过滤
经典协同过滤的扩展，它同时考虑多个评估维度来预测用户偏好，并提高个性化推荐的准确性。
偏好聚合
一种数学过程，将用户在不同标准上的多个评估组合起来，产生一个用于推荐排序的整体偏好分数。
多维效用矩阵
一种数据结构，根据多个偏好轴表示用户评估，允许对超越简单满意度分数的复杂品味进行精细建模。
标准加权
一种为每个评估维度分配相对重要性系数的技术，以反映个人偏好的层次结构并影响推荐算法。
多目标效用函数
一种数学模型，将多个标准上的评估转换为单一效用值，整合了不同偏好维度之间的权衡和取舍。
偏好空间
一种多维向量表示，其中每个轴对应一个评估标准，允许可视化和计算复杂用户画像之间的相似性。
向量用户画像
用户偏好的复合数学表示，形式为多维向量，其中每个分量编码了对特定标准的偏好强度。
帕累托最优推荐
指一组项目，在某个标准上无法改进而不降低至少另一个标准上的性能，构成多目标背景下的最佳解决方案。
Système hybride multi-critères
一种结合多种推荐技术（协同过滤、基于内容、基于知识）的架构，同时显式地管理用户偏好的多个维度。
Analyse de sensibilité des critères
一种评估各标准相对重要性变化对最终推荐影响的方法，用以识别最具影响力的维度。
Normalisation de préférences
将不同标准的评估尺度进行标准化的过程，以便在一致的多维框架内进行比较和数学处理。
Modèle de préférence additif
一种方法，其中项目的总体效用被计算为每个标准上部分效用的加权和，假设偏好维度相互独立。
Rétroaction implicite multi-critères
从观察到的行为（点击、浏览时间、购买）中自动推断用户在多个维度上的偏好，无需直接显式评分。
Découpage de critères
一种将偏好维度细分为更精细子类别的技术，以细化个性化并捕捉用户品味中的细微差别。
Cartographie des préférences
在多标准空间中用户与项目之间关系的图形化可视化，揭示偏好集群和复杂的行为模式。
Élicitation de préférences
从用户处获取不同标准权重和相对重要性的交互式过程，通常通过比较性问题或分析方法进行。
综合评分函数
一种数学算法，将每个标准的个人评分组合成一个单一的相关性指标，整合个性化参数和领域约束。
偏好分歧
一种量化用户多标准偏好与推荐项目特征之间差异的度量，用于优化整体匹配度。