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摘要修改一例
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【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。
【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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