鉴于酒店行业在线评价体系的复杂性及其对目标市场定位的重要性,本文通过分析在线评论、优化酒店服务与潜在顾客之间的匹配度,创新性地提出了一种新的酒店推荐算法,旨在提高复杂情景下推荐结果的准确性,提升顾客满意度及酒店的市场竞争...鉴于酒店行业在线评价体系的复杂性及其对目标市场定位的重要性,本文通过分析在线评论、优化酒店服务与潜在顾客之间的匹配度,创新性地提出了一种新的酒店推荐算法,旨在提高复杂情景下推荐结果的准确性,提升顾客满意度及酒店的市场竞争力。首先,描述研究问题,突出筛选机制在电子商务交易匹配系统中的重要性。其次,为尽可能地保留原始评论数据,引入复杂信息表征工具,将文本形式的在线评论转化为概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets,PLTSs)信息。再次,考虑海量的评论主体通常具有不同犹豫程度的偏好,考虑悲观和乐观偏好,提出一种基于不完全模糊关系的双极偏好权重分配方法。接着,结合高斯混合聚类算法,提出概率语言环境下的分布熵惩罚-高斯混合(DEPGMM)聚类算法,并获取在线评论隶属于不同类别的条件概率,进而获得聚类等价类。进一步,引入三支决策理论方法,给出面向智能推荐的概率语言三支决策过程。最后,通过对三家酒店筛选排序,结合参数分析和对比分析验证所提出方法的有效性和可行性。展开更多
多准则决策理论与方法的应用能否达到预期的经济效益与社会效益,逐步成为该研究领域关注的核心议题。近年来,基于概率语言术语集(Probabilistic Language Term Set,PLTS)的决策理论与方法受到广泛关注,PLTS既能够反映决策者对方案或准...多准则决策理论与方法的应用能否达到预期的经济效益与社会效益,逐步成为该研究领域关注的核心议题。近年来,基于概率语言术语集(Probabilistic Language Term Set,PLTS)的决策理论与方法受到广泛关注,PLTS既能够反映决策者对方案或准则的犹豫模糊语言评价或比较偏好,又能体现各语言术语的概率信息,较为贴近决策者的思维认知过程,已广泛应用于投资项目风险评估、模式识别、医疗诊断等领域,产生了良好的应用效果。从PLTS的信息融合理论、测度理论、偏好关系理论、基于PLTS的多准则决策方法这四方面系统回顾PLTS的研究现状,分析现有研究存在的不足,指出采用概率不确定语言术语集(Probabilistic Uncertain Linguistic Term Set,PULTS)即能更为高效、精准地反映定性决策信息的模糊不确定性。阐述该领域后续研究应当重点关注PULTS的信息融合、测度理论框架、偏好关系的一致性-共识达成过程、多准则群决策方法及其应用研究等核心问题,并给出相应的研究思路,为该领域后续研究提供可行性借鉴。展开更多
作为模糊语言集的一种,概率语言集能够反映决策问题中评价准则权重重要程度及其概率,这在决策问题中较为实用。本文运用实验设计(Design of Experiment,DOE)的方法,对权重信息以概率语言给出的多准则决策问题进行研究:通过多次模拟权重...作为模糊语言集的一种,概率语言集能够反映决策问题中评价准则权重重要程度及其概率,这在决策问题中较为实用。本文运用实验设计(Design of Experiment,DOE)的方法,对权重信息以概率语言给出的多准则决策问题进行研究:通过多次模拟权重重要程度及其概率,设计出多组实验权重,并用GRA法求得每组实验数据的得分,获得描述该决策问题准则值与评价结果相互影响关系的最适用回归方程,将决策问题的实际数据带入方程进行运算,得出方案排序结果。通过快速成型过程、柔性制造系统过程两个案例,进行对比验证。结果表明所提出的方法能较好地处理基于概率语言权重信息的多准则决策问题,计算简单且速度快,可重复性强且颇为实用。展开更多
针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法。首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic linguistic term set,PLTS)刻画属性指标...针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法。首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic linguistic term set,PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息。同时,从认知科学的角度考虑由部门跨领域及专业偏好等特点造成的证据不确信问题,对证据折扣系数表达式进行改进,构建基于概率语言赋权交叉熵的Mass函数。然后,利用递归算法对多部门多指标形成的证据信息进行合成,得到各方案的综合评估信息。最后,通过算例分析验证了方法的有效性和实用性。展开更多
文摘鉴于酒店行业在线评价体系的复杂性及其对目标市场定位的重要性,本文通过分析在线评论、优化酒店服务与潜在顾客之间的匹配度,创新性地提出了一种新的酒店推荐算法,旨在提高复杂情景下推荐结果的准确性,提升顾客满意度及酒店的市场竞争力。首先,描述研究问题,突出筛选机制在电子商务交易匹配系统中的重要性。其次,为尽可能地保留原始评论数据,引入复杂信息表征工具,将文本形式的在线评论转化为概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets,PLTSs)信息。再次,考虑海量的评论主体通常具有不同犹豫程度的偏好,考虑悲观和乐观偏好,提出一种基于不完全模糊关系的双极偏好权重分配方法。接着,结合高斯混合聚类算法,提出概率语言环境下的分布熵惩罚-高斯混合(DEPGMM)聚类算法,并获取在线评论隶属于不同类别的条件概率,进而获得聚类等价类。进一步,引入三支决策理论方法,给出面向智能推荐的概率语言三支决策过程。最后,通过对三家酒店筛选排序,结合参数分析和对比分析验证所提出方法的有效性和可行性。
文摘多准则决策理论与方法的应用能否达到预期的经济效益与社会效益,逐步成为该研究领域关注的核心议题。近年来,基于概率语言术语集(Probabilistic Language Term Set,PLTS)的决策理论与方法受到广泛关注,PLTS既能够反映决策者对方案或准则的犹豫模糊语言评价或比较偏好,又能体现各语言术语的概率信息,较为贴近决策者的思维认知过程,已广泛应用于投资项目风险评估、模式识别、医疗诊断等领域,产生了良好的应用效果。从PLTS的信息融合理论、测度理论、偏好关系理论、基于PLTS的多准则决策方法这四方面系统回顾PLTS的研究现状,分析现有研究存在的不足,指出采用概率不确定语言术语集(Probabilistic Uncertain Linguistic Term Set,PULTS)即能更为高效、精准地反映定性决策信息的模糊不确定性。阐述该领域后续研究应当重点关注PULTS的信息融合、测度理论框架、偏好关系的一致性-共识达成过程、多准则群决策方法及其应用研究等核心问题,并给出相应的研究思路,为该领域后续研究提供可行性借鉴。
文摘作为模糊语言集的一种,概率语言集能够反映决策问题中评价准则权重重要程度及其概率,这在决策问题中较为实用。本文运用实验设计(Design of Experiment,DOE)的方法,对权重信息以概率语言给出的多准则决策问题进行研究:通过多次模拟权重重要程度及其概率,设计出多组实验权重,并用GRA法求得每组实验数据的得分,获得描述该决策问题准则值与评价结果相互影响关系的最适用回归方程,将决策问题的实际数据带入方程进行运算,得出方案排序结果。通过快速成型过程、柔性制造系统过程两个案例,进行对比验证。结果表明所提出的方法能较好地处理基于概率语言权重信息的多准则决策问题,计算简单且速度快,可重复性强且颇为实用。
文摘针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法。首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic linguistic term set,PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息。同时,从认知科学的角度考虑由部门跨领域及专业偏好等特点造成的证据不确信问题,对证据折扣系数表达式进行改进,构建基于概率语言赋权交叉熵的Mass函数。然后,利用递归算法对多部门多指标形成的证据信息进行合成,得到各方案的综合评估信息。最后,通过算例分析验证了方法的有效性和实用性。
