區(qū)間二型多準則決策方法及其推薦系統(tǒng)應用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及與運用，電腦、手機購物迅速流行開來，個性化推薦系統(tǒng)成為互聯(lián)網(wǎng)和電子商務發(fā)展的必需品。個性化推薦系統(tǒng)能夠在信息爆炸的時代為用戶過濾無關信息，使其輕松找到自己需要的物品，更可貴的是，個性化推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶信息為其推薦超乎其意料之外的物品。然而眾多的個性化推薦系統(tǒng)都面臨著用戶評分缺失這一現(xiàn)實性問題，并且個性化推薦系統(tǒng)中涉及的用戶信息多用語言形式來表述，因此需要尋求一種新的用戶與商品之間的對應關系來代替用戶-項目評分。

2、>　　本文首先研究了區(qū)間二型模糊環(huán)境下的等價關系聚類算法。討論了模糊等價關系聚類算法相對于模糊C-均值算法的優(yōu)勢，前者能夠彌補后者需要提前確定聚類數(shù)的缺陷，為決策者提供動態(tài)的聚類結果。在區(qū)間二型模糊數(shù)相似度計算方法的基礎上詳細闡述了新聚類算法的計算步驟，并應用語言變量環(huán)境下的電子商務推薦手機的案例驗證了算法的靈活性和優(yōu)越性。研究發(fā)現(xiàn)基于二型等價關系的聚類算法中對象之間相似度的計算有利于個性化推薦系統(tǒng)中鄰居用戶的發(fā)現(xiàn)。然后，本文研究了區(qū)間

3、二型網(wǎng)絡分析法在多準則決策中的應用。先是將一型模糊排序方法拓展到區(qū)間二型模糊集中，在此基礎上，詳述了二型網(wǎng)絡分析法的計算步驟，并將新決策方法應用到語言變量描述的企業(yè)創(chuàng)新能力評價的實例中，并對評價結果進行分析，驗證了新算法的可行性和有效性。最后，本文還把基于二型模糊等價關系的聚類算法和區(qū)間二型網(wǎng)絡分析法應用到電子商務平臺上的社交網(wǎng)絡個性化推薦系統(tǒng)中。通過計算得到用戶和商品的動態(tài)聚類結果，通過對聚類結果的分析得到用戶與商品的對應關系，驗證了