面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在的不足,本文充分考虑用户对项目相关属性特征的偏好,将用户对项目的评价转化为用户对项目属性偏好的评分分布;在此基础上,对传统的协同过滤算法的相似性度量方法进行改进,并采用修正的用户偏好数学期望预测模型,提出一种面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法可有效解决传统过滤算法存在的问题,推荐精度显著提高,使推荐服务更好地满足用户的偏好需求.     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。     

群决策中模糊偏好关系矩阵一致性的调整方法

针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。     

群决策的一致性寻求方法

针对群决策中决策者创建的方案不一致调整问题,定义了决策者的个性函数(划分为四种类型:个性偏执型、个性随和型、个性顽固型、无主见型),分析了个性函数在方案不一致性调整中的影响,给出了基于决策者个性函数的有效性分析模型,依据群对方案的接受的有效性程度和拒绝的有效性程度来筛选方案。该模型能有效避免群决策中的群体思维现象,扩大群决策方案的范围,提高群决策结果的可行性,算例说明了上述方法的实施过程。     

基于过程挖掘的服务治理平台研究

针对设计时服务治理不能很好适应服务运行时的动态调整以及运行时服务治理缺乏对服务间关系的监控管理等问题,论文基于过程挖掘技术提出了融合业务需求、业务过程及服务运行信息的服务治理平台. 首先,论文建立了覆盖过程挖掘处理全过程、业务数据的服务治理元模型,包括日志记录、过程挖掘处理、服务治理反馈子模型;然后,论文建立了包含过程挖掘实例视图和控制视图的服务治理方法,以生成包含业务及服务运行信息的服务治理策略;最后,结合某交通物流云服务平台进行了应用验证. 结果表明,本平台提供了有效的综合业务与服务运行时分析的持续治理方式.     

具有模糊联盟值的带偏好合作对策的Shapley值

针对联盟中各局中人存在不同偏好信息的合作n人对策问题,提出了一个基于模糊数偏好均值的模糊联盟值合作对策的Shapley值求解公式。给出了广义模糊数偏好均值的定义,研究了偏好均值具有的特殊性质。通过定义带偏好特征函数,给出了合作n人对策的带偏好优超、带偏好核心、带偏好零元等系列概念,并由此提出一个满足公理体系的带偏好Shapley值公式。分别考虑局中人偏好的权重和偏好方差,给出了带偏好Shapley值的两种延拓方法。最后,通过一个实例,说明了带偏好Shapley值公式的可行性和有效性。     

决策要素动态变化的群体决策偏好演化过程

研究交互式动态群体决策偏好收敛自适应过程的内在机制和规律,发现和控制影响群体一致度和偏好收敛时间的关键因素,以改善群体决策时间绩效. 应用计算实验方法,基于Deffuant有界自信假设的妥协策略,在微观层面上构建偏好演化动力 学模型,模型符合群体决策共识过程原则要求;在模型基础上观察分析个体属性特征对一致性绩效、收敛时间绩效的作用. 论文在决策成员社会惰性、空间位置、决策偏好动态变化的决策情景中,研究决策者社会惰性对群体决策偏好收敛时间的影 响. 建立了动态群体决策的概念框架,分别针对惰性不变的偏好演化模型和惰性变化的偏好演化模型设计了两个计算实验. 实验1：比较不同社会惰性水平p^*和不同选择半径r组合下,决策偏好时间T_c的变化. 实验2：比较不同惰性 递增速率v和不同惰性递增上限ps组合下,决策偏好时间T_c的变化. 研究发现：1）社会惰性越大,对 偏好收敛的阻滞效应越显著;2） r越小,T_c随着p*递增的趋势更强;3）当扩大决策成员交互对象的 选择范围,T_c的波动减小,群体达成共识的时间更稳定;4）当社会惰性值随休眠持续期在一定范围内线性 递增时,T_c递增存在一个分界值.     

社会资本对团队知识冲突与组织学习关系的调节效应

在对团队知识冲突与组织学习之间关系进行分析的基础上,探讨社会资本的结构维度、关系维度和认知维度对团队知识冲突与组织学习之间关系的调节效应。采用多元层次回归模型对341份研发团队样本数据进行实证分析,结果表明:团队知识冲突对挖掘性学习和探索性学习均有着显著的正向影响;结构性社会资本正向调节团队知识冲突与挖掘性学习关系,反向调节团队知识冲突与探索性学习关系;一般信任和共同愿景对团队知识冲突与挖掘性学习关系间起正向调节作用;弹性信任和共同语言则对团队知识冲突与探索性学习关系间起正向调节作用。研发团队内部松散型的网络结构、广泛的弹性信任、丰富的共同语言可有效放大团队知识冲突对探索性学习的积极影响。     

复杂网络与数据挖掘:研究范式的比较和整合

在分析和对比复杂网络与数据挖掘两种范式的基础上,指出数据挖掘研究需要高度重视系统普适规律和内在机制的发现;复杂网络可以引入数据挖掘技术处理大数据,形成理论与数据的有机协同。进而探讨已有的复杂网络和数据挖掘交叉性探索工作,提出了范式整合的可能方向与途径。     

节能减排汽车驾驶技术探讨

实践证明在汽车行驶过程中,耗油增加很大程度是因为驾驶员不科学的驾驶习惯造成的。广大驾驶员在进行驾驶时,动作不规范,动作不科学,这样都导致节能减排驾驶目的难以实现。文章分析了节能减排汽车驾驶技术。