Rough集理论与粒计算在航空票务推荐系统的应用

"该文档探讨了Rough集理论与粒计算在航空票务推荐系统中的应用，旨在解决传统推荐算法在处理海量信息时存在的效率低、推荐效果不佳的问题。研究中，作者采用了基于Rough集的粒度模型，对航空票务数据进行离散化、属性约简和值约简，提出新的离散化方法和属性重要度的约简策略，以发现隐藏的知识并构建决策规则。针对票务数据的增量特征，利用可辨识矩阵和多粒度原则进行分类分析，提取决策规则集。最后，设计出对应的票务推荐算法，为航空票务推荐系统提供了一种高效的数据处理方法和优化方案。" 文章深入研究了推荐系统在电子商务，尤其是航空票务领域的应用。推荐系统通常由推荐算法的设计和基于算法的推荐两部分组成，但其性能受限于特定领域的特性和数据集。在当前的电子商务环境下，信息量急剧增长，传统推荐算法面临挑战，如推荐效果不理想、处理速度慢。航空票务市场有其独特性，如机票的时效性和即时需求，以及购票过程中的匿名性，这使得传统推荐技术难以奏效。 为解决这些问题，论文提出将Rough集理论与粒计算相结合，通过粒度模型对航空票务数据进行精细化处理。Rough集理论是一种处理不确定性和不完整信息的数学工具，而粒计算则允许在不同层次上分析数据，从而揭示更深层次的模式。通过离散化和属性约简，可以减少数据复杂性，提高处理效率。提出的基于断点重要度的离散化方法和属性重要度的约简方法有助于发现数据中的关键特征。 对于动态变化的票务数据，论文采用可辨识矩阵和多粒度原则，能够适应数据的增量变化，持续更新决策规则集。这种方法能够更准确地捕捉到用户行为和市场趋势，从而提升推荐的精确度和实时性。 这篇研究通过创新的数据处理和推荐算法，为航空票务推荐系统提供了新的解决方案，有助于提高推荐的准确性和效率，同时也为其他类似领域的推荐系统优化提供了参考。