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针对传统推荐方法中的数据稀疏性问题,常用的方法通常受到数据量的制约,因此采用灰色关联预测法计算方案评分数据间的相关系数,以预测空缺的评分数据;针对面向新用户的冷启动问题,考虑用户兴趣特征相似度和基于信任云的用户对方案评分的相似性,计算用户间的综合相似度,将合适的方案推荐给新用户。最后,以汽车方案推荐为例进行方法验证,并通过与协同过滤,云模型等推荐算法进行对比,证明了该方法的有效性。 相似文献
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云制造环境下云资源种类丰富且服务制约因素多,导致云制造服务质量评价困难.针对专家决策与用户评价信息的不确定性,以及评价指标类型多样的问题,提出基于直觉模糊余弦相似度的服务质量评价方法.采用可表达隶属度信息与非隶属度信息的直觉模糊数对非可量化的服务质量进行评价,并采用不受指标类型与维数限制的余弦相似度计算各个云制造服务属... 相似文献
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现有差分隐私推荐算法在计算相似度时,直接根据用户—方案数据进行计算,而忽略了方案属性对用户偏好的影响,没有反映用户的真实偏好,不能进行准确推荐。针对此问题,提出考虑用户兴趣分析的差分隐私推荐方法。该方法首先收集用户对方案属性的兴趣评分,其次使用K-means++对用户—方案属性评分数据进行聚类,然后采用差分隐私算法选择近邻用户,并为目标用户推荐适合的方案。最后,以养老院方案推荐为例予以验证。实验结果显示:与KDPC、DPCF、PNCF相比,所提算法在相同隐私预算下,平均绝对误差下降约19.0%、34.0%、37.7%;在相同近邻集合尺寸下,平均绝对误差下降约10.4%、20.3%、21.4%。因此,该算法在保护了用户隐私的基础上,进一步提高了推荐精度。 相似文献
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顾客需求既是方案设计的起点也是方案设计的终点,因此考虑顾客需求信息确定方案评价指标的权重。为解决专家在多个语义评价术语间犹豫不定的问题,采用犹豫模糊语义术语集表达专家评价信息,基于犹豫模糊质量功能展开的思想计算指标权重。根据专家给出的方案评价信息,采用PROMETHEEⅡ进行方案排序。其中将犹豫模糊语言的可能度公式代替PROMETHEEⅡ中的优先函数,避免了犹豫模糊环境下优先函数的构造问题。基于群体一致性原则计算方案排序的妥协解,以所有专家排序结果与妥协解间的总距离最小化为目标函数,构造0-1线性规划模型计算妥协解。 相似文献
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为了能够充分考虑评产品功能需求配置优化过程中评价信息的模糊性和随机性,提出了基于云模型的配置优化方法。在此过程中,建立云模型语言评价标度。结合正态云处理质量功能展开评价信息,确定顾客需求以及功能需求重要度。同时,以信息公理为依据,选择信息量最小的功能需求配置方案。针对模糊信息公理计算过程中可能出现无穷大情况的缺点,运用正态云模型将定性功能需求定量化,再以信息公理计算。考虑到功能需求之间的补偿关系,基于非准确性计算方法以总信息量最小为目标建立0-1非线性规划模型。最后以某装载机功能需求优化为例,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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以顾客需求作为评价指标,提出了基于粗糙Choquet积分的产品服务系统(PSS)设计方案评价方法。针对传统模糊评价方法中隶属度函数确定的主观性和随机性问题,采用粗糙集理论处理评价信息。通过模糊测度刻画指标关联关系的类型和强弱,采用Choquet积分算子对各方案的评价值进行集结,并对方案进行优选。最后以某企业打印机PSS设计方案评价为例进行实例验证计算,结果表明:所提方法考虑了决策过程的不确定性和评价指标间的关联关系,可有效提高方案评价结果的准确性和合理性。 相似文献
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针对制造业和服务业深度融合下的产品服务系统方案设计日益关注用户体验的问题,提出考虑用户体验的产品服务系统模块重要度判定方法以支持模块的再设计。针对专家评价过程中语言术语的犹豫性和每个语言术语偏好程度的不同,采用概率语言术语集评价用户需求重要度和用户需求与模块的关联关系,基于质量功能展开确定面向需求的模块重要度;采用因子分析确定体验维度,根据粗糙集确定体验维度重要度,采用概率语言术语集评价体验维度与模块的关联关系,确定面向体验的模块重要度;最后根据面向需求的重要度和面向体验的模块重要度确定模块重要度,并以某企业改进智能机器人产品服务系统模块重要度研究分析为例,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对质量功能配置(Quality Function Deployment, QFD)评价信息中的模糊性和随机性问题,提出一种基于云模型的QFD中工程特性重要度确定方法。采用云模型处理语义评价信息,并基于正向云发生器算法提出云滴贡献值算法,用以将云模型间接转换成精确数值,进而计算工程特性重要度。根据技术竞争性评估矩阵,基于最大偏差法的思想构建数学模型确定工程特性重要度修正因子,进而确定工程特性的最终重要度。最后以某企业的一款装载机工程特性重要度计算为例,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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