基于改进TFN-AHP的微博用户属性特征向量提取算法研究

• 作者: 方伟欣 王新 黎吾鑫
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 层次分析法 三角模糊数 模糊判断矩阵 模糊精度矩阵 迭代精度
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 354-360
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 4396字
• 语种: 中文
• DOI: 12.3969/j.issn.1672-8513.2016.04.013

摘要

在对传统TFN-AHP算法进行研究的基础上,针对其中判断矩阵标度选择不合理、计算过程中会出现错误以及各属性评价指标权重差异小不易区分和排序的问题,提出了改进的TFN-AHP算法,该算法通过构造模糊精度矩阵和采用闭区间[0,1]的实数作为模糊判断矩阵标度值,避免了传统TFN-AHP算法中将某一属性特征权重武断判定为0的错误,同时使用可控迭代精度的迭代方法计算特征向量,使各属性权重间有较好的区分性,有利于各属性的重要性排序,并基于该算法提取了微博用户属性特征向量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新	云南民族大学数学与计算机科学学院	33	131	6.0	10.0
2	方伟欣	云南民族大学数学与计算机科学学院	3	4	1.0	1.0
3	黎吾鑫	云南民族大学数学与计算机科学学院	2	2	1.0	1.0