多粒度犹豫模糊语言熵权VIKOR群推荐算法

"该文提出了一种基于熵权的多粒度犹豫模糊语言VIKOR群推荐方法，旨在处理群推荐系统中项目属性的多维度、不确定性问题。文章首先介绍了多粒度犹豫模糊语言术语集，并在此基础上定义了熵的概念和计算公式，以此来确定被推荐项目的属性权重。随后，文章将经典的VIKOR（多准则妥协解排序法）扩展到多粒度犹豫模糊领域，改进了其妥协解公式，将其应用于群推荐。最后，通过理论分析、数值计算和敏感性分析，比较了改进后的VIKOR方法与TOPSIS（逼近理想解排序法），证明了新方法在群推荐中的有效性和合理性。关键词包括：多粒度犹豫模糊语言术语集、VIKOR方法、群推荐方法、熵权法。" 在群推荐系统中，被推荐项目往往具有多种属性，这些属性可能具有多粒度性，即不同的用户对同一属性可能有不同的理解和评估标准。同时，用户在评价时可能出现犹豫，无法明确给出单一值，而是给出一个值的集合，这就涉及到模糊性。为了解决这些问题，本文引入了多粒度犹豫模糊语言，这是一种能够表达不确定性和犹豫的工具。 多粒度犹豫模糊语言术语集是表达这种复杂性的一种方式，它允许决策者使用不同粒度的语言描述和评价选项。文章提出了多粒度犹豫模糊语言的熵概念，熵在这里被用作衡量信息不确定性的指标，通过计算各属性的熵值，可以得到各个属性的相对重要性，即属性权重。 接着，文章扩展了VIKOR方法，这是一种多准则决策分析方法，旨在寻找最优的妥协解。在传统的VIKOR中，决策者需对所有准则进行统一的权重分配。然而，在多粒度犹豫模糊环境下，这个过程变得复杂。因此，作者改进了VIKOR的妥协解公式，利用前面计算出的熵权来确定属性的权重，使决策更符合实际情况。 改进后的VIKOR方法被应用于群推荐，可以更好地处理用户的多样性和不一致性。为了验证这种方法的有效性，文章进行了理论分析、数值计算以及敏感性分析，通过与TOPSIS方法的对比，显示了新方法在处理群推荐问题上的优势。 这篇文章提供了一个综合考虑多粒度、犹豫性和模糊性的群推荐方法，为处理复杂决策环境下的推荐问题提供了新的视角和工具。通过引入熵权，该方法提高了决策的准确性和可靠性，对于优化群推荐系统的性能具有实际意义。