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在CBR推荐系统中，基于受限的信息（不完全信息）进行检索，得到可接受的产品是一个重要的、具有挑战性的问题。文章提出了一种发现推荐规则的方法：最优规则推荐算法用来检索事例库。该方法应用于不完全查询中，在发现的规则数量上与NN方法发现的规则基本相同，但这些规则有较高的事例覆盖率。跟决策树方法相比，该方法发现的规则数量少，更容易解释，而且有较高的事例覆盖率。