基于谱聚类与改进WEB链接分析HITS算法的多属性群决策方法

发布时间：2021-09-03 11:01

　　文章针对专家权重完全未知多属性群决策问题,提出一种将谱聚类算法与改进的WEB链接分析HITS算法相结合形成的多属性群决策新方法。研究谱聚类算法应用于聚集专家偏好过程,以客观体现专家权重;将待选方案内容特征转换为HITS算法的专家对待选方案选择的初始权威值,避免了原HIST算法本身的缺陷,并在HITS算法迭代过程中充分体现专家的权重。 

【文章来源】：统计与决策. 2014,(19)北大核心CSSCI

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]谱图聚类算法研究进展[J]. 李建元,周脚根,关佶红,周水庚.  智能系统学报. 2011(05)
[2]初始化独立的谱聚类算法[J]. 施培蓓,郭玉堂,胡玉娟,俞骏.  计算机工程与应用. 2010(25)
[3]Web结构挖掘中HITS算法改进的研究[J]. 范聪贤,徐汀荣,范强贤.  微计算机信息. 2010(03)

博士论文
[1]基于模糊软集合的多属性决策方法研究[D]. 邝坦励.重庆大学 2013
[2]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
[3]基于模糊决策矩阵的多属性决策方法研究[D]. 高岩.南京航空航天大学 2010

硕士论文
[1]基于Hadoop的并行谱聚类算法实现[D]. 李志闯.华南理工大学 2012



本文编号：3380991