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摘要:
针对支持消费者购买决策,提出了一种基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法.在该方法中,首先将消费者关注的备选商品各属性在线评价信息转化为关于属性评价标度的概率分布,并确定备选商品各属性在线评价结果的累积分布函数,进而构建加权累积分布函数决策矩阵;然后,依据该决策矩阵,确定正、负理想商品加权累积分布向量,并计算各备选商品与正、负理想商品的加权累积分布向量的距离以及相应的贴近度;进一步地,依据贴近度的大小,可确定备选商品的推荐排序结果.最后,以一个支持消费者购买轿车决策为例说明了该方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 社会科学
关键词 商品购买决策 在线评价信息 概率分布 TOPSIS 推荐排序
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 管理科学
研究方向 页码范围 138-143
页数 6页 分类号 C934
字数 4260字 语种 中文
DOI 10.12068/j.issn.1005-3026.2019.01.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 樊治平 东北大学工商管理学院 377 12207 57.0 89.0
2 尤天慧 东北大学工商管理学院 47 996 17.0 31.0
3 张瑾 东北大学工商管理学院 4 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
商品购买决策
在线评价信息
概率分布
TOPSIS
推荐排序
研究起点
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引文网络交叉学科
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大16开
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