多粒度犹豫模糊语言信息下的群推荐方法

发布时间：2017-10-09 12:15

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【摘要】：针对群推荐系统的偏好信息来自不同的网络平台,被推荐项目具有多粒度性、犹豫模糊性和多属性等问题.本文首先定义了多粒度犹豫模糊语言术语集的概念,定义了多粒度犹豫模糊语言术语集的广义距离公式、广义豪斯多夫距离公式和广义混合距离公式;其次,考虑被推荐项目属性的权值问题,定义了相应的广义加权距离公式距离、广义加权豪斯多夫距离公式和广义混合加权距离公式等.研究了这些公式的性质,讨论了公式之间的关系;最后,将这些距离公式结合满意度公式用于群体推荐问题,并进一步分析了公式的参数对满意度及电影排序的影响情况.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;安徽新华学院信息工程学院;
【关键词】： 多粒度语言 犹豫模糊语言集合 距离公式 群推荐方法
【基金】：国家自然科学基金重大项目(71490725);国家自然科学基金(71371062) 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329603) 安徽省教育厅重点自然科学项目(KJ2015A300)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： i引言随着网络信息量的迅猛增加,个性化推荐技术在信息过滤和推荐方面取得了很大的成功.由于人类具有群体活动的天性,许多社会活动,不管是在线社区还是传统的活动,都涉及群体的参与.当面对不同群体用户 形形色色的需求时,传统的个性化推荐系统就无法适合群推荐的需要.例如群

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1 刘明;张鲲;王鸿绪;;Vague集之间的新的距离公式[J];琼州大学学报;2006年05期

2 石玉强;;Vague集之间的距离公式[J];软件导刊;2009年05期

3 ;[J];;年期

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本文编号：1000149