A novel method based on probabilistic linguistic term sets and its application in ranking products through online ratings
Notice bibliographique
Résumé
In practical decision-making problems, the coexistence of several complex situations increases the difficulty for decision makers to make reasonable decision, such as attributes outnumber alternatives, heterogeneous relationships among multiple attributes, and individual risk tendency of decision maker. In view of the advantage of probabilistic linguistic term sets (PLTSs) in presenting qualitative information, a novel decision-making approach with PLTSs is constructed to deal with the above special situations simultaneously. To realize this goal, some basic models have been proposed. First of all, to truly reflect the importance of attributes from the heterogeneous relationships, a weight determination model with generalized Banzhaf values is developed to analyze the interaction between combinations of attributes. Then, for analyzing the individual risk tendency of decision maker, the generalized Banzhaf TODIM method with PLTSs is constructed. Moreover, based on the above research results, the generalized Banzhaf TODIM-QUALIFLEX method with PLTSs is developed to solve decision-making problems where the number of attributes exceeds the number of alternatives, the combinations of attributes are interacted with each other, and decision maker is affected by individual risk propensity. Lastly, smartphones selection through online ratings is a typical case of decision-making problems with the above situations, which is designed to illustrate the performance of the proposed method. And its rationality and advantages are further demonstrated through some comparative analyses with other methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».