多属性决策的推荐系统赋权方法

• 作者: 叶波 李秉展 谢伟
• 来源期刊: 四川建筑
• 学科: 工学
• 关键词: 多属性决策 人工智能 推荐系统 TOPSIS
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 经营与管理
• 页码范围: 324-326
• 页数: 3页
• 分类号: TU12
• 字数: 3475字
• 语种: 中文

摘要

传统决策模型缺乏灵活性,受人工智能技术广泛应用的启发,文章研究提出了一种多决策模型的权重调正推荐算子,能够根据决策者的反馈和协作能力提供连续学习和调整属性权重.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶波	西南交通大学土木工程学院	1	0	0.0	0.0
2	李秉展	西南交通大学土木工程学院	5	13	2.0	3.0
3	谢伟	西南交通大学土木工程学院	6	23	3.0	4.0