本文關(guān)鍵詞：區(qū)間二型多準則決策方法及其推薦系統(tǒng)應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：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(wù)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(guān)信息,使其輕松找到自已需要的物品,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(yīng)關(guān)系來代替用戶-項目評分。本文首先研究了區(qū)間二型模糊環(huán)境下的等價關(guān)系聚類算法。討論了模糊等價關(guān)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(jié)果。在區(qū)間二型模糊數(shù)相似度計算方法的基礎(chǔ)上詳細闡述了新聚類算法的計算步驟,并應(yīng)用語言變量環(huán)境下的電子商務(wù)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(guān)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)間二型網(wǎng)絡(luò)分析法在多準則決策中的應(yīng)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(chǔ)上,詳述了二型網(wǎng)絡(luò)分析法的計算步驟,并將新決策方法應(yīng)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(jié)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(guān)系的聚類算法和區(qū)間二型網(wǎng)絡(luò)分析法應(yīng)用到電子商務(wù)平臺上的社交網(wǎng)絡(luò)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(jié)果,通過對聚類結(jié)果的分析得到用戶與商品的對應(yīng)關(guān)系,驗證了區(qū)間二型多準則決策方法在個性化推薦系統(tǒng)應(yīng)用中的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：個性化推薦系統(tǒng) 電子商務(wù) 區(qū)間二型模糊集 語言變量 等價關(guān)系聚類 網(wǎng)絡(luò)分析法
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F713.55;F713.36
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 相關(guān)研究綜述12-16
• 1.2.1 個性化推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 多準則決策方法的發(fā)展與應(yīng)用14-15
• 1.2.3 二型模糊系統(tǒng)的發(fā)展與應(yīng)用15-16
• 1.3 研究思路及框架16-18
• 第二章 預備知識18-27
• 2.1 二型模糊系統(tǒng)18-24
• 2.1.1 二型模糊集的相關(guān)概念及表示方法18-21
• 2.1.2 語言變量和詞計算21-22
• 2.1.3 二型模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及應(yīng)用22-23
• 2.1.4 多準則決策方法的特點及分類23-24
• 2.2 個性化推薦系統(tǒng)24-27
• 2.2.1 個性化推薦系統(tǒng)的概念24
• 2.2.2 個性化推薦系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)24-27
• 第三章 基于區(qū)間二型模糊集的模糊等價關(guān)系聚類算法27-40
• 3.1 傳統(tǒng)模糊聚類算法27-28
• 3.2 區(qū)間二型模糊集相似性方法28-32
• 3.2.1 二型相似性方法必備條件28-29
• 3.2.2 區(qū)間二型模糊集距離方法29-30
• 3.2.3 區(qū)間二型模糊集相似性方法30-32
• 3.3 基于區(qū)間二型模糊集的模糊等價關(guān)系聚類算法32-39
• 3.3.1 算法的主要步驟32-33
• 3.3.2 聚類結(jié)果評價33-35
• 3.3.3 區(qū)間二型模糊等價關(guān)系聚類算法的特點分析35
• 3.3.4 實例分析35-39
• 3.4 小結(jié)39-40
• 第四章 基于區(qū)間二型模糊集的網(wǎng)絡(luò)分析法40-54
• 4.1 排序方法40-43
• 4.2 IT2 FANP的主要步驟43-45
• 4.3 實例分析45-53
• 4.3.1 實例描述45-46
• 4.3.2 實例應(yīng)用46-52
• 4.3.3 結(jié)果分析52-53
• 4.4 小結(jié)53-54
• 第五章 二型多準則決策方法在電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用54-71
• 5.1 個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展54-57
• 5.1.1 傳統(tǒng)個性化推薦系統(tǒng)瓶頸54-55
• 5.1.2 基于社會網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦系統(tǒng)55-56
• 5.1.3 改進的社會網(wǎng)絡(luò)個性化推薦系統(tǒng)56-57
• 5.2 區(qū)間二型模糊決策在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用57-69
• 5.2.1 問題背景57-58
• 5.2.2 IT2 FANP在個性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用58-62
• 5.2.3 基于二型模糊等價關(guān)系聚類算法的顧客聚類62-63
• 5.2.4 基于二型模糊等價關(guān)系聚類算法的商品聚類63-65
• 5.2.5 推薦結(jié)果分析65-69
• 5.3 小結(jié)69-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-74
• 致謝74-75
• 參考文獻75-79
• 作者簡介79
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文79

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  本文關(guān)鍵詞：區(qū)間二型多準則決策方法及其推薦系統(tǒng)應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：443835