智能决策支持系统中定量特征规则的挖掘方法研究

定量特征规则通过将定量信息与规则相结合定量地反映了概念的主要特征和次要特征,面向属性的归纳学习算法是在数据库中挖掘定量特征规则的一个重要手段,但直接采用这种方法往往会使同一个概念有不同的特征描述,这种现象必然降低规则对决策的参考价值.本文提出了一个测量定量特征规律有效性的计算指标,并结合该指标设计出一个新的面向属性的归纳算法,该算法使定量特征规则在有效性上达到最优,避免了同一概念有不同的特征规则的现象.     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。     

A Study to Improve the Method of Ascertaining Attribute Weight Based on Rough Sets Theory

There are some shortages to ascertain attribute weight based on rough set in current studies. In this paper, attrib- ute importance represented by rough set is studied deeply. Aiming at the existing problems, algebra presentation of rough sets is proved to be more comprehensive than its information presentation, then a new method of ascertaining attribute weigh is put forward based on rough set conditional entropy. Finally, it is shown that the new method is more reasonable than the old one by an example.     

基于可辨识矩阵的不完备模糊目标信息系统的属性约简

粗糙集理论是用来解决不确定性的新的数学工具,其中属性的约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题.J.W.Guan等提出了信息系统下的矩阵算法.本文则是把这种算法推广到信息不完备并且目标是模糊的领域.通过容差关系的上近似集和下近似集重新设计了算法,最后用实例验证算法了算法的可行性.     

基于改进直觉模糊熵的混合多属性决策方法研究

针对属性值以区间数、语言值、直觉模糊数呈现时,提出了基于改进的直觉模糊熵和熵权法结合的方法确定属性的客观权重,通过建立主观偏好值与客观权重的总偏差最小的规划模型得到主观权重,组合赋权后建立可能度矩阵对方案排序,最后给出算例,验证方案的可行性和有效性。     

直觉模糊多属性决策在医院评估中的应用

本文通过直觉模糊多属性决策的模糊结构元分析技术,建立了一套完善的医院评估体系。从医院管理工作的实际情况出发,通过专家调查分析对医院进行评估,对医院管理工作提供指导,促进医院管理水平的提高。最后,作为应用实例给出了某医学院附属医院的基于结构元理论的直觉模糊多属性决策的评价与排序,为各医院的排名提供了理论依据。     

不同排队方式顾客感知服务公平性对满意感的影响

以广州快餐店顾客为对象进行问卷调查,采用主成分分析、回归分析、方差分析等统计方法,探讨不同排队方式下顾客感知服务公平性是否存在差异以及对满意感的影响.数据分析结果表明,服务公平性包括结果公平性、程序公平性、交往公平性和信息公平性4个属性;不同排队方式下顾客感知公平性存在差异;顾客感知服务公平性各个属性对顾客满意感有不同的影响,结果公平性对满意感的影响最大,程序公平性的影响次之,信息公平性和交往公平性的影响最小.     

人格特质、组织承诺与离职意图关系的实证研究

通过对中国联通安徽分公司131名雇员进行实证分析,考察了个人属性、内外控型人格特质、组织承诺与雇员离职意图的关系。结果发现组织承诺、内外控人格特质对离职意图有显著影响,个人属性中除婚否外,其他属性对离职意图也有显著影响。推测组织承诺将极有可能是个人属性与离职意图间的中介变量,并且对内外控人格特质与离职意图之间的关系具有调节作用。     

基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘

随着经济水平的提高和物质生活的丰富,消费者的需求变化也越来越快。能否迎合市场需求的变化是企业产品成功的关键。随着社交媒体的发展,消费者为了分享购物体验发表了许多在线评论信息,其中蕴含着消费者的需求变化。本文在产品特征提取和属性情感分析的基础上,构建了垃圾评论识别模型。然后,利用时间序列分析模型预测下阶段的产品属性关注度和情感计算。最后结合历史数据的变化趋势,分析产品属性的重要性和市场满意情况。利用汽车论坛上的汽车评论数据对本文提出的研究模型进行了验证。研究结果可以为企业制定营销策略以及产品改进与创新提供决策支持。     

产品与赠品的契合度对不确定赠品促销的影响

 互联网技术的发展使不确定促销的实施变得更加有效和实用,但是已有研究或者聚焦于不确定性的消极作用,或者聚焦于不确定性的积极作用。为了掌握不确定促销的本质,构建一个影响消费者不确定促销评价的关键变量间关系的模型,重点刻画产品属性、赠品形式和产品与赠品间的契合度。        研究产品属性与赠品形式的交互作用对促销评价的影响,特别是基于产品与赠品间的契合度分析高一致不确定赠品和低一致不确定赠品对促销评价的影响,验证消费者的感知价值作为产品属性与赠品形式的交互作用对促销评价影响的中介变量。        采用情景实验的方式,通过两个2×3组间实验验证研究假设。自变量为产品属性和赠品形式,因变量为促销评价,实验1设计为产品属性(实用性vs.享乐性)与赠品形式(高契合赠品A vs. 高契合赠品B vs. 高一致不确定赠品)的2×3组间设计。实验2设计为产品属性(实用性vs.享乐性)与赠品形式(高契合赠品vs.低契合赠品vs.低一致不确定赠品)的2×3组间设计。        研究结果表明,高一致不确定赠品的情况下,享乐性产品的高一致不确定赠品的促销评价好于高契合赠品的促销评价,实用性产品的高一致不确定赠品与高契合赠品的促销评价没有显著性差异。低一致不确定赠品的情况下,实用性产品的高契合赠品的促销评价好于低一致不确定赠品的促销评价,享乐性产品的高契合赠品与低一致不确定赠品的促销评价没有显著性差异。        从产品属性和契合度的角度,协调了不确定促销冲突的论点,进一步揭示了不确定赠品和确定性赠品在赠品促销中的适用场景,丰富了赠品促销的应用范围。