刘洁
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：南京航空航天大学经济与管理学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金江苏省教育科学“十二五”规划项目教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于改进TOPSIS法的物流云服务选择研究
- 2017年
- 针对传统TOPSIS法在物流云服务选择中主观指标权重的不确定性,以及不能完全反映出各方案优劣性的问题,提出基于熵值法和改进相对接近度算法的TOPSIS法.在分析传统TOPSIS法基本原理的基础上,构建出改进的TOPSIS法评价模型,并结合具体算例对此评价模型进行实验验证:A公司为了有效控制供应链成本、提高客户满意度,决定使传统TOPSIS法和改进TOPSIS法在服务质量(Qo S)指标参数相同的情况下,对相同物流云服务提供商选择进行比较.评价结果表明,改进的TOPSIS法可以消除主观因素对结果造成的影响,用于物流云服务提供商选择更具客观性与合理性,为物流云服务的选择提供了参考与借鉴.
- 宋波李珊姚叶慧刘洁
- 关键词：服务质量
- 基于ISA联合聚类的组推荐算法研究被引量：3
- 2019年
- 【目的】避免在组推荐群组划分阶段对群组个数k值的经验依赖,提高推荐算法的准确率及扩展性。【方法】应用ISA联合聚类算法,从用户、项目两个维度同时聚类,获取精准的重叠兴趣群组;在各群组内结合用户专业度构建出代表群组共同偏好的虚拟用户;最后基于虚拟用户进行协同过滤推荐。【结果】通过ISA联合聚类摆脱了k值依赖,基于ISA联合聚类的组推荐算法在FilmTrust数据集200和500群组规模的MAE值分别为0.697和0.693, MovieLens数据集上RMSE值为1.022,与其他算法相比准确率有所提升。【局限】基于ISA的群组划分算法具有一定的随机性,需多次重复实验。【结论】本文算法能够摆脱传统聚类算法对k值的经验依赖,有效提高协同过滤推荐算法的准确率及扩展性。
- 李珊姚叶慧厉浩刘洁嘎玛白姆
- 关键词：ISA联合聚类虚拟用户协同过滤
