面向广义正交模糊分级匹配的服务群推荐研究

发布时间：2022-02-22 23:48

　　针对不确定情景下的服务群推荐问题,以广义正交模糊信息处理为底层技术支撑,运用分级匹配思想建立服务群推荐模型。首先由双边推荐主体给出广义正交模糊偏好信息,构成匹配矩阵;然后提出广义正交模糊相关系数,将偏好信息转化为满意度;进一步以满意度最大化为目标建立分级匹配模型,通过模型求解最优匹配方案,以此作为最优推荐列表。 

【文章来源】：中国集体经济. 2020,(17)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、引言
二、面向广义正交模糊分级匹配的服务群推荐模型
三、实例应用
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于联合概率矩阵分解的群推荐方法研究[J]. 王刚,蒋军,王含茹,杨善林.  计算机学报. 2019(01)
[2]基于社会选择和社会影响的社交网络社群分类与群推荐策略研究[J]. 何军,刘业政,王锦坤.  现代情报. 2018(01)
[3]基于领域本体的数字文献资源聚合及服务推荐方法研究[J]. 毕强,刘健.  情报学报. 2017(05)
[4]基于服务网络的服务组合推荐方法[J]. 潘伟丰,李兵,姜波,琚春华.  系统工程理论与实践. 2014(S1)



本文编号：3640430