大规模混合信息下的群体评价方法及应用

• 作者: 张发明 杨杰 王伟明
• 来源期刊: 模糊系统与数学
• 学科: 社会科学
• 关键词: 大规模 混合信息 语言信息 群体评价
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 模糊集理论
• 页码范围: 96-102
• 页数: 7页
• 分类号: C934
• 语种: 中文

摘要

针对目前大规模群体评价研究较少且大多基于单一评价信息的不足,提出了一种包含精确值,区间数,语言信息三种不同偏好信息的大规模群体评价方法.本文首先给出了几种不同的转换函数,将混合信息一致化为语言信息形式;其次提出了一种简单有效的语言信息系统聚类方法,对评价群体进行划分;然后选取每类中的一个有效评价信息,并运用语言密度加权平均(LDWA)算子对其进行集结;最后给出方案的排序结果.该方法使得大规模数据计算简化且避免了类内集结的过程.算例验证了方法的有效性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张发明		50	330	10.0	15.0
2	杨杰		4	2	1.0	1.0
3	王伟明		7	22	3.0	4.0