三支决策-基于粗糙集与粒计算研究视角

从三支决策3个历史发展阶段出发,通过粗糙集和粒计算两个研究视角对三支决策的发展踪迹和演化过程进行介绍。分析了三支决策与粗糙集理论的历史脉络、内在联系和相互关系,探讨了决策粗糙集、概率粗糙集、粗糙集和三支决策之间的包含关系;探讨了基于多层次粒计算和多视角粒计算下的三支决策方法;提出了一个基于三支决策的粒计算研究框架模型。最后,给出了三支决策的研究现状和未来发展方向。     

面向属性归纳下的多层次决策规则获取算法

针对信息系统中容错能力差、样本量小以及条件相同而决策结果不一致等问题,提出了一种在面向属性归纳下基于变精度粗糙集模型的多层次决策规则获取算法.首先,在条件属性的概念层次下分析高低层次决策表在变精度模型中下近似、正域、边界域和负域间关系.基于各层次决策表关系图,先由最高层决策表自顶向下按经典粗糙集模型获取确定性规则,然后再由最底层决策表自底向上获取更抽象的规则.实例分析说明了该算法的可行性.     

概念层次中基于粗糙集的优化可信规则获取

随着系统中数据量剧增,规则太多以及不同决策者对规则有不同层次需求等问题,概念层次提供了一种解决方法。讨论条件属性具有概念层次的情况下,利用粗糙集理论分析属性在不同层次组合下的正域和规则关系,自顶向下提出了概念层次中基于粗糙集的优化可信规则获取的算法。该算法改进了现有的属性约简策略,借助描述子实现属性约简并获取优化可信规则。考虑到层次上正域为空和正域没有新增对象的特殊情况,提高了规则获取的效率。最后通过实例分析说明该算法的可行性。     

基于协同过滤的三支粒推荐算法研究

为了降低传统协同过滤算法的推荐成本,并解决该算法评分信息单一的问题,提出了一种基于协同过滤的三支粒推荐算法。该算法在传统协同过滤的基础上,考虑项目特征对用户评分的影响,根据项目特征、粒化用户项目评分矩阵,形成用户对项目粒度的评分矩阵,并以此作为用户偏好的测度依据。同时,该算法在推荐过程中引入三支决策,考虑了推荐过程中产生的误分类成本和学习成本,并基于用户真实的评分偏好构建三支推荐。实验结果显示,基于协同过滤的三支粒推荐算法与传统协同过滤算法相比,不但提高了算法的推荐质量,而且降低了推荐成本。     

模糊数决策粗糙集

考虑到实际决策问题中损失函数的不确定性特征,从贝叶斯理论出发,将模糊数损失函数引入决策粗糙集,提出模糊数决策粗糙集模型。首先,讨论在贝叶斯期望风险最小决策的语义下模糊数决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析模糊数决策粗集理论的相关数学性质和准则。最后,通过一个企业信用评佑问题来阐明模糊数决策粗糙集模型的应用过程。     

三支决策的时空性

从三支决策发展历史和已有研究出发,在总结和分析三支决策近年来理论、方法、算法及应用的基础上,基于时间和空间两个维度,分别提出了时间三支决策模型和空间三支决策模型。时间三支决策注重在动态决策环境下对序贯决策进行诠释;空间三支决策主要基于“多层次”和“多视角”的粒计算思想对最优粒层和粒度进行选择。此外,对三支决策的时空性作了深入探讨和分析,厘清了三支决策发展过程和研究脉络。最后,对三支决策的研究现状进行总结,并给出未来发展方向。