作者：赵大良

　　【原文】基于 CP-nets, 在用户定性偏好描述中引入概率，量化用户偏好的不确定程度 , 提出新的模型 PCPN 并将其用于 Web 服务选择中大规模结果集的情形。首先根据给出的 PCPN 距离公式寻找相似意图用户簇，并利用相似意图用户来修正和补充当前用户偏好描述，最后根据修改后的当前用户信息来进行 Web 服务选择，并和 CP-nets 加以对比。经过实验数据验证，证明利用该模型建模进行服务选择更高效。

　　【修改】在条件偏好网（ Conditional preference networks,CP-nets ）的基础上，将概率引入用户定性偏好描述之中，来量化用户偏好的不确定程度 , 提出了一个新的定性偏好模型 —— 条件偏好概率网络（ Probability of Conditional Preference Network ， PCPN) ，并将其用于 Web 服务选择中大规模结果集的情形。根据给出的 PCPN 距离公式寻找相似意图用户簇，并利用相似意图用户来修正和补充当前用户偏好描述。根据概率论中的链式规则、全概率公式以及贝叶斯定理提出了服务选择模式概率的计算方法；根据修改后的当前用户信息来进行 Web 服务选择；运用数据挖掘和概率统计的方法来获得历史用户的使用记录；最后与 CP-nets 进行了对比分析。实验数据验证：采用两种建模方式进行服务选择后的结果相似度很高，引入概率模块后选出的服务数目更精准，更能符合用户的需要。

　　【点评】
　　（ 1 ）缩写词，我很烦缩写词。我以前讲过多遍，论文是写给新手、外行看的，这种缩写词十分不利于读者的理解。直接给出全称，无疑方便读者的深入理解。为了简洁起见，英文全称也可以省略。
　　（ 2 ）语言表达 “ 基于 CP-nets, 在用户定性偏好描述中引入概率 ” 与 “ 在 CP-nets 基础上 , 将概率引入在用户定性偏好描述之中 ” ，我感觉更顺畅。
　　（ 3 ）指示性摘要的作用，远远不如报道性摘要，即使是 “ 方法性 ” 论文，也应该尽量写出创新的内容。
　　（ 4 ）结论，仅仅一句证明有效，这等于什么都没说，无效是不可能的！应尽力描述为什么说正确和有效。

　　【作者确认后】在条件偏好网（ CP-nets ）的基础上，将概率引入用户定性偏好描述之中，来量化用户偏好的不确定程度 , 提出了一个新的定性偏好模型 —— 条件偏好概率网络（ PCPN) ，并将其用于 Web 服务选择中大规模结果集的情形。运用数据挖掘和概率统计的方法来获得历史用户的使用记录 , 根据给出的 PCPN 距离公式寻找相似意图用户簇，并利用相似意图用户来修正和补充当前用户偏好描述。根据概率论中的链式规则、全概率公式以及贝叶斯定理提出了服务选择模式概率的计算方法；根据修改后的当前用户信息来进行 Web 服务选择；最后与 CP-nets 进行了对比分析。实验数据验证：采用两种建模方式进行服务选择后的结果相似度很高，引入概率模块后选出的服务数目更精准，更能符合用户的需要。

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