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HNLOWA集成算法应用于推荐系统评估
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作者 梁玉英 向志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第22期179-185,共7页
针对复杂决策环境下的决策者倾向于使用定性评价数据和现实环境中数据信息通常存在正态分布规律的问题,构建了基于犹豫正态语言有序加权平均(hesitant normal linguistic ordered weighted average,HNLOWA)算子的决策模型。将正态模糊... 针对复杂决策环境下的决策者倾向于使用定性评价数据和现实环境中数据信息通常存在正态分布规律的问题,构建了基于犹豫正态语言有序加权平均(hesitant normal linguistic ordered weighted average,HNLOWA)算子的决策模型。将正态模糊数和犹豫模糊语言元相结合,引入了犹豫正态语言元(hesitant normal linguistic element,HNLE)的概念,其不仅能够运用语言变量来描述决策信息,还能传递出语言决策信息的分布情况;定义了HNLE之间的基本运算法则和大小判别准则,并设计HNLOWA算子用于对HNLE进行信息融合,同时探究了HNLOWA算子的相关性质;构建了基于HNLOWA集成算子的多属性决策方法,并运用推荐系统选择评估案例进行了模型的验证分析。 展开更多
关键词 多属性群决策 犹豫正态语言元 信息集成算子 推荐系统评估
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