發(fā)布時(shí)間：2023-05-07 05:50

　　面對(duì)復(fù)雜的決策問題需要進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),由于單一決策者的自身經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)基礎(chǔ)存在一定的限制,一般情況下難以給出相對(duì)全面的評(píng)估,而三角直覺模糊集進(jìn)一步延伸了直覺模糊集的概念,能夠更準(zhǔn)確地描述決策的評(píng)價(jià)信息。另外,通過決策者對(duì)備選方案屬性的評(píng)價(jià)信息,來選擇合適的社交媒體軟件獲取新聞信息,這對(duì)于當(dāng)今網(wǎng)民具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此,本文將社交媒體軟件評(píng)價(jià)歸納為一類典型的三角直覺模糊多屬性群決策問題。三角直覺模糊集已經(jīng)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)際決策問題,相關(guān)的三角直覺模糊多屬性決策方法的研究也層出不窮。但目前關(guān)于三角直覺模糊多屬性決策方法的研究存在以下三點(diǎn)不足:一是關(guān)于三角直覺模糊數(shù)的相似測度的研究較少;二是許多研究中,決策者權(quán)重和屬性權(quán)重都是提前設(shè)定,存在一定的主觀隨意性,會(huì)影響到最終決策結(jié)果的真實(shí)性;三是關(guān)于三角直覺模糊數(shù)的排序方法研究不夠完善。為彌補(bǔ)現(xiàn)有三角直覺模糊多屬性決策方法的以上存在的三點(diǎn)不足,因此本文介紹了一種新的三角直覺模糊數(shù)的相似性測度的多屬性群決策方法,并應(yīng)用于社交媒體軟件評(píng)估案例中。本文主要內(nèi)容分為以下五個(gè)方面:1.提出了一個(gè)新的三角直覺模糊數(shù)的基于態(tài)度風(fēng)險(xiǎn)的排序方法。根據(jù)三角直覺模糊...

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)
        1.2.1 模糊多屬性群決策方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的決策方法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 社交媒體信息質(zhì)量評(píng)估研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
        1.3.3 組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本文的擬創(chuàng)新之處
第2章 相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)
    2.1 模糊集和直覺模糊集的相關(guān)概念
    2.2 三角直覺模糊集的相關(guān)概念
        2.2.1 三角直覺模糊集的定義
        2.2.2 三角直覺模糊數(shù)的Hausdorff距離
        2.2.3 三角直覺模糊數(shù)的可能均值與可能標(biāo)準(zhǔn)差
        2.2.4 三角直覺模糊數(shù)加權(quán)平均算子
    2.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)概念
    2.4 Tversky參數(shù)化模型
    2.5 本章小結(jié)
第3 章基于Tversky的三角直覺模糊數(shù)相似性測度
    3.1 直覺模糊數(shù)的相似性測度方法
    3.2 三角直覺模糊數(shù)Tversky相似性測度
    3.3 加權(quán)的三角直覺模糊數(shù)Tversky相似性測度
    3.4 相似性測度方法的對(duì)比分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 三角直覺模糊多屬性群決策方法
    4.1 三角直覺模糊多屬性群決策問題描述
    4.2 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法確定決策者權(quán)重
    4.3 基于雙目標(biāo)三角直覺模糊數(shù)的規(guī)劃模型確定屬性權(quán)重
    4.4 三角直覺模糊多屬性群決策方法的具體步驟
    4.5 本章小結(jié)
第5章 社交媒體軟件評(píng)估案例分析
    5.1 社交媒體軟件評(píng)估案例背景介紹
    5.2 求解過程
    5.3 與現(xiàn)有方法的比較分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
研究生期間的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3810406