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CP- and OCF-networks - a comparison

机译：CP和OCF网络-比较

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Network approaches are used to structure, partition and display formalisms in the area of knowledge representation as well as decision making. Known approaches are, for instance, OCF-networks, Bayesian style networks where every variable is annotated with a conditional ranking table, and CP-networks, directed acyclic networks with local preferences annotated at each vertex. The structures of these networks are similar, but their semantics seem to be quite different. In this paper we discuss if OCF-networks can be used to model the information of CP-networks and vice versa. To answer this question we investigate which restrictions and conditions have to be presupposed to either of the approaches such that one structure can be used to generate the other. (c) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：网络方法用于在知识表示以及决策领域构建，划分和显示形式主义。例如，已知的方法是OCF网络，贝叶斯风格的网络（其中每个变量都使用条件排名表进行注释）和CP网络（定向的非循环网络，每个顶点处都带有本地首选项）。这些网络的结构相似，但是它们的语义似乎完全不同。在本文中，我们讨论了是否可以使用OCF网络对CP网络的信息进行建模，反之亦然。为了回答这个问题，我们研究了哪种方法都必须预先设定哪些限制和条件，以便一个结构可以用来生成另一个。 （c）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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