發(fā)布時間：2017-04-30 10:15

  本文關(guān)鍵詞：基于軟集合的不完備不一致數(shù)據(jù)分析及決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大數(shù)據(jù)時代下，雖然數(shù)據(jù)量巨大，但是大量有價值的信息卻很少被挖掘出來加以利用。數(shù)據(jù)量的增加并不會給企業(yè)帶來利益，只有對數(shù)據(jù)進行有效適當(dāng)?shù)姆治�，對潛藏在�?shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律和知識進行挖掘并加以利用，才能發(fā)揮數(shù)據(jù)的真正作用。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性（Volume），多樣性（Variety），高速性（Velocity）和低價值性（Value）的4V特征。其中，多樣性和低價值性的特點會導(dǎo)致數(shù)據(jù)集更加容易出現(xiàn)質(zhì)量問題。不完備和不一致是兩種常見的質(zhì)量問題，而大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點，更加加劇了數(shù)據(jù)不完備和不一致的程度�；谝陨显颍瑪�(shù)據(jù)分析技術(shù)面臨前所未有的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的分析技術(shù)對于數(shù)據(jù)質(zhì)量較為敏感，在分析具有不完備和不一致數(shù)據(jù)的時候不能得到可靠結(jié)果；同時由于分析手段、分析能力限制，無法實時快速的分析數(shù)據(jù)量過大、類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)。因此，迫切需要新的數(shù)據(jù)分析方法，可以對不完備不一致數(shù)據(jù)進行快速有效的分析，發(fā)現(xiàn)有價值的知識或信息。 軟集合是一種新的處理不確定問題的數(shù)學(xué)工具，可以克服傳統(tǒng)方法參數(shù)化工具不足的缺點。因此在分析不確定信息的兩個重要表現(xiàn)形式——不完備和不一致數(shù)據(jù)上具有較大的優(yōu)勢。另外，由于軟集合具有不同于傳統(tǒng)方法的一些特點，使其在大數(shù)據(jù)分析中具有巨大潛能。首先，軟集合理論對分析對象的類型以及描述對象的形式?jīng)]有限制，這些對象可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；可以是確定的數(shù)據(jù)也可以是不確定的低價值數(shù)據(jù)。其次，軟集合可以直接建立近似模型并求近似解，而不用像傳統(tǒng)分析方法需要建立精確模型求解精確解，當(dāng)無法求得精確解時再通過近似解替代精確解。所以軟集合比傳統(tǒng)方法具有更好的魯棒性和更低的時間空間復(fù)雜度。因此，本文基于軟集合及其擴展理論提出了不完備和不一致數(shù)據(jù)分析方法，并著重關(guān)注了數(shù)據(jù)分析中的分類決策問題，這些方法不僅擴展了軟集合理論的應(yīng)用范圍，而且豐富了不完備不一致數(shù)據(jù)分析方法，對大數(shù)據(jù)環(huán)境下具體數(shù)據(jù)分析技術(shù)也有一定借鑒意義。 本文首先闡述了研究背景和意義，分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下不完備不一致數(shù)據(jù)的來源，在對不完備和不一致數(shù)據(jù)分析方法的相關(guān)文獻的整理，詳細的理論綜述基礎(chǔ)上，提出了基于軟集合的不完備和不一致數(shù)據(jù)分析及決策方法。本文主要進行了以下幾個方面的研究： ①針對已有的基于軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析方法存在的計算復(fù)雜和分析結(jié)果不可靠的缺點，提出了新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)——占優(yōu)方法。該方法采取的是直接分析策略，可以無需對未知數(shù)據(jù)進行填充，直接對原始數(shù)據(jù)集進行分析并得到?jīng)Q策結(jié)果。通過將占優(yōu)方法與已有的基于軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析方法進行對比分析，結(jié)果表明該方法避免了已有方法在同一參數(shù)下存在大量未知數(shù)據(jù)時，決策結(jié)果不可靠的缺點。另外，從決策結(jié)果可以看出，占優(yōu)方法比已有的基于軟集合的分析方法更加符合軟集合的定義。 ②大數(shù)據(jù)中有眾多不確定和描述性數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無法用確定的數(shù)值型數(shù)據(jù)描述，只能引入模糊數(shù)據(jù)，因此有必要對不完備模糊數(shù)據(jù)的分析方法進行研究。為了克服已有基于模糊軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析方法的限制，本文提出證據(jù)-模糊軟集合的概念。另外還定義兩個證據(jù)-模糊軟集合的FUSE運算，研究了證據(jù)-模糊軟集合同不完備模糊軟集合的關(guān)系。根據(jù)證據(jù)-模糊軟集合和證據(jù)理論的定義和相關(guān)運算，可以對不完備模糊數(shù)據(jù)進行分析，并提出不完備模糊數(shù)據(jù)集下的決策算法。該算法無需對未知數(shù)據(jù)進行填充，而是在決策層面對不完備模糊數(shù)據(jù)進行融合后，直接得到?jīng)Q策結(jié)果。最后，將該方法應(yīng)用于一個互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的決策問題的算例中，證明該方法的有效性。 ③數(shù)據(jù)來源多樣決定了大數(shù)據(jù)中廣泛存在不一致數(shù)據(jù)。針對已有不一致數(shù)據(jù)分析方法存在計算較為復(fù)雜和低效的不足，本文從邏輯推理的角度出發(fā)，將次協(xié)調(diào)推理引入軟集合，定義了次協(xié)調(diào)軟集合概念和相關(guān)運算。次協(xié)調(diào)軟集合擴展了經(jīng)典軟集合參數(shù)表達能力，其參數(shù)除了可以表達經(jīng)典軟集中“近似具有”、“近似不具有”的參數(shù)含義外，還可以表達參數(shù)值“未知”和“不一致”。因此，次協(xié)調(diào)軟集合可以同時分析具有不完備和不一致特征的數(shù)據(jù)集。根據(jù)次協(xié)調(diào)軟集合的定義以及相關(guān)運算，本文提出了次協(xié)調(diào)軟決策系統(tǒng)及決策算法，運用該算法可以通過對不完備不一致數(shù)據(jù)進行分析并得到分類決策結(jié)果。為了說明該算法的有效性，，還將其應(yīng)用于一個存在不完備不一致數(shù)據(jù)的商業(yè)投資決策的算例中。最后，本文還將次協(xié)調(diào)軟集合應(yīng)用于解決推薦系統(tǒng)多源混合輸入問題，提出可以同時考慮多種來源和輸入類型的基于次協(xié)調(diào)軟集合混合推薦輸入算法，進一步說明次協(xié)調(diào)軟集合的實用性。
【關(guān)鍵詞】：軟集合 不完備數(shù)據(jù) 不一致數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 決策支持
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-22
• 1.1 研究背景和意義10-15
• 1.2 研究思路及研究內(nèi)容15-17
• 1.2.1 研究思路15-16
• 1.2.2 研究內(nèi)容16-17
• 1.3 本文創(chuàng)新之處17-22
• 2 相關(guān)基礎(chǔ)理論及文獻綜述22-42
• 2.1 不完備數(shù)據(jù)分析方法研究現(xiàn)狀22-27
• 2.1.1 不完備數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因22-23
• 2.1.2 不完備數(shù)據(jù)分析方法綜述23-27
• 2.2 不一致數(shù)據(jù)分析方法研究現(xiàn)狀27-32
• 2.2.1 不一致數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因27-28
• 2.2.2 不一致數(shù)據(jù)分析方法綜述28-32
• 2.3 軟集合理論及應(yīng)用研究現(xiàn)狀32-40
• 2.3.1 軟集合理論研究現(xiàn)狀33-34
• 2.3.2 軟集合應(yīng)用研究現(xiàn)狀34-36
• 2.3.3 軟集合基本概念36-38
• 2.3.4 軟集合與部分數(shù)據(jù)分析方法對比38-40
• 2.4 本章小結(jié)40-42
• 3 基于軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析及決策方法研究42-56
• 3.1 引言42-43
• 3.2 基于軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析方法43-47
• 3.2.1 平均權(quán)重方法43-44
• 3.2.2 對象-參數(shù)方法44-46
• 3.2.3 方法有效性及其限制46-47
• 3.3 基于軟集合的占優(yōu)方法47-50
• 3.3.1 占優(yōu)方法的基本概念47-49
• 3.3.2 決策算法步驟49
• 3.3.3 算例分析49-50
• 3.4 實例計算和結(jié)果分析50-54
• 3.4.1 信息系統(tǒng)質(zhì)量評價問題50-53
• 3.4.2 互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的決策問題53-54
• 3.5 本章小結(jié)54-56
• 4 基于證據(jù)-模糊軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析及決策方法研究56-66
• 4.1 引言56-57
• 4.2 證據(jù)-模糊軟集合57-62
• 4.2.1 證據(jù)理論58-60
• 4.2.2 證據(jù)-模糊軟集合的基本概念60-61
• 4.2.3 證據(jù)-模糊軟集合和不完備模糊軟集合的關(guān)系61-62
• 4.3 基于證據(jù)-模糊軟集合的不完備數(shù)據(jù)分析及決策方法62-65
• 4.3.1 決策算法步驟62-63
• 4.3.2 模擬計算和結(jié)果分析63-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 5 基于次協(xié)調(diào)軟集合的不完備不一致數(shù)據(jù)分析及決策方法研究66-92
• 5.1 引言66-67
• 5.2 次協(xié)調(diào)軟集合67-73
• 5.2.1 次協(xié)調(diào)邏輯67-68
• 5.2.2 次協(xié)調(diào)軟集合的定義68-71
• 5.2.3 次協(xié)調(diào)軟集合的運算71-73
• 5.3 基于協(xié)調(diào)軟集合的不完備不一致數(shù)據(jù)分析及決策方法73-79
• 5.3.1 次協(xié)調(diào)軟決策系統(tǒng)73-75
• 5.3.2 決策算法步驟75
• 5.3.3 模擬計算和結(jié)果分析75-79
• 5.4 基于次協(xié)調(diào)軟集合的不一致混合輸入推薦算法79-90
• 5.4.1 基于次協(xié)調(diào)軟集合的混合輸入算法80-83
• 5.4.2 基于不一致混合輸入的 Soft-HeatS+ProbS 推薦算法研究83-86
• 5.4.3 模擬計算和結(jié)果分析86-90
• 5.5 本章小結(jié)90-92
• 6 主要結(jié)論與進一步研究方向92-96
• 6.1 主要結(jié)論92-93
• 6.2 進一步研究方向93-96
• 致謝96-98
• 參考文獻98-112
• 附錄112
• A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄112
• B.目前外審稿件112
• C.攻讀博士期間參加的主要科研項目112

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