模糊量詞在理論分析（計(jì)算機(jī)科學(xué)特別是人工智能）及實(shí)際應(yīng)用中具有重要作用。個(gè)性化模糊量詞,具有較強(qiáng)的個(gè)體針對(duì)性,能夠很好地反映用戶的主觀偏好、決策態(tài)度等個(gè)性特征,近年來逐漸成為眾多研究者關(guān)注的焦點(diǎn)內(nèi)容。本論文以提高個(gè)性化模糊量詞的性能為目標(biāo),采取期望值提取→個(gè)性化模糊量詞建�！鷤�(gè)性化產(chǎn)品推薦的分析思路,旨在提出一種新穎精巧的期望值提取模型,據(jù)此建立基于用戶偏好的個(gè)性化模糊量詞,并將其應(yīng)用于個(gè)性化產(chǎn)品推薦中。本文具體研究?jī)?nèi)容如下:（1）基于偏好誘導(dǎo)量詞的個(gè)性化推薦模型。為得到更加有效的個(gè)性化模糊量詞,以便提高個(gè)性化模糊量詞的性能,應(yīng)用OWA（ordered weighted averaging）思想及TOPSIS（technique for order preference by similarity to ideal solution）方法,提出一種新穎精巧的用戶期望值提取模型,據(jù)此建立基于用戶偏好的個(gè)性化模糊量詞,并將其應(yīng)用于個(gè)性化產(chǎn)品推薦中。所提模型及方法能夠很好地反映出用戶的偏好/態(tài)度等個(gè)性特征,對(duì)用戶的能力水平、專業(yè)知識(shí)、經(jīng)歷經(jīng)驗(yàn)等差異性特質(zhì)無特殊要求。（2）在前景理論的拓展研究... 

【文章來源】：遼寧大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 問題的提出與研究意義
        1.2.1 問題的提出
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究方法
    1.4 研究?jī)?nèi)容與本文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)工作
    2.1 模糊量詞理論
    2.2 個(gè)性化推薦
        2.2.1 基于內(nèi)容(CB)的推薦算法
        2.2.2 基于協(xié)同過濾(CF)的推薦算法
        2.2.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法
        2.2.4 基于知識(shí)的推薦算法
        2.2.5 混合推薦算法
        2.2.6 推薦算法區(qū)別
    2.3 參照點(diǎn)理論
        2.3.1 參照點(diǎn)的產(chǎn)生機(jī)制與分類
        2.3.2 參照點(diǎn)與前景理論
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于偏好誘導(dǎo)量詞的個(gè)性化推薦模型
    3.1 理論基礎(chǔ)
        3.1.1 OWA算子
        3.1.2 TOPSIS方法
    3.2 用戶偏好誘導(dǎo)的模糊量詞
        3.2.1 樣本數(shù)據(jù)的指標(biāo)權(quán)重
        3.2.2 基于偏好的用戶期望值
        3.2.3 個(gè)性化模糊量詞建模
        3.2.4 偏好誘導(dǎo)量詞建模方法
    3.3 在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用
        3.3.1 實(shí)例分析
        3.3.2 進(jìn)一步討論
    3.4 本章小結(jié)
第4章 在前景理論的拓展研究
    4.1 相關(guān)分析及討論
        4.1.1 參照點(diǎn)獲取方法
        4.1.2 本文方法及優(yōu)勢(shì)
    4.2 在前景理論中的應(yīng)用
        4.2.1 S-HARA效用函數(shù)
        4.2.2 模型構(gòu)建及步驟
        4.2.3 算例分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 主要研究工作
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合顯式反饋與隱式反饋的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 陳碧毅,黃玲,王昌棟,景麗萍.  軟件學(xué)報(bào). 2020(03)
[2]基于粗糙集規(guī)則提取的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 任永功,張?jiān)迄i,張志鵬.  通信學(xué)報(bào). 2020(01)
[3]基于增量協(xié)同過濾和潛在語義分析的混合推薦算法[J]. 劉輝,萬程峰,吳曉浩.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2019(11)
[4]一種面向移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)的第三方庫混合推薦方法[J]. 任其,李兵,王健,趙玉琦,熊燚銘.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2019(09)
[5]面向知識(shí)推薦服務(wù)的選課決策[J]. 張維國.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(S1)
[6]基于多屬性在線評(píng)價(jià)信息的商品購買推薦排序方法[J]. 張瑾,尤天慧,樊治平.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[7]關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦的高效分布式計(jì)算框架[J]. 李昌盛,伍之昂,張璐,曹杰.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2019(06)
[8]一種知識(shí)圖譜的排序?qū)W習(xí)個(gè)性化推薦算法[J]. 楊晉吉,胡波,王欣明,伍昱燊,趙淦森.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2018(11)
[9]基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的個(gè)性化商品推薦[J]. 李宇琦,陳維政,閆宏飛,李曉明.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2019(08)
[10]基于時(shí)間因子的個(gè)性化新聞混合推薦研究[J]. 陶永才,火昊,石磊,衛(wèi)琳.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2018(08)

博士論文
[1]基于前景理論的不確定猶豫模糊多屬性決策方法研究[D]. 李興江.燕山大學(xué) 2018
[2]S型效用函數(shù)下的模糊多屬性決策方法研究[D]. 劉慧暉.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[3]二型模糊決策方法及其在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用[D]. 秦晉棟.東南大學(xué) 2016
[4]幾類廣義信息集成算子及其在多屬性決策中的應(yīng)用[D]. 周禮剛.安徽大學(xué) 2013
[5]基于參照點(diǎn)的區(qū)間數(shù)TOPSIS方法研究[D]. 裴鳳.合肥工業(yè)大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于前景理論的模糊多準(zhǔn)則決策方法及應(yīng)用研究[D]. 尚優(yōu).南京理工大學(xué) 2017
[2]結(jié)合模糊數(shù)學(xué)與多目標(biāo)決策方法的混合多準(zhǔn)則推薦系統(tǒng)[D]. 張文力.電子科技大學(xué) 2013
[3]面向用戶偏好的MADM方法在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用[D]. 李微娜.黑龍江大學(xué) 2011
[4]模糊量詞理論的研究及其在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[D]. 馮祥勝.南昌大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3319786