A Spanning Tree-Induced Method to Derive Weights From Fuzzy Preference Relations: A Monte Carlo Simulation-Based Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Deriving the priority weights from fuzzy preference relations (FPRs) forms an interesting, promising, and practically oriented research topic. Using the spanning tree tool present in graph theory, we develop a spanning tree-induced method (SPIM) to induce the weight vectors from preference information. The essence of this method is to extract all possible “key combinations” from an FPR and then compute all possible weight vectors. The arithmetic mean (AM) and geometric mean (GM) of these weight vectors are the overall weight vectors of the FPR. Based on the accumulation of squared deviations between the overall weight vector and all possible weight vectors, we define a new measure of inconsistency. The SPIM exhibits three essential characteristics; this method not only produces all possible weight vectors but also identifies their sources. Consequently, this approach can further facilitate the inconsistency analysis, and this method can be directly applied to incomplete FPRs without estimating missing elements. Additionally, we prove the mathematical equivalence of the GM of weight vectors derived from all spanning trees to that of the logarithmic least-squares method (LLSM). Without loss of generality, we adopt the Monte Carlo simulations and report a comparison analysis to provide strong evidence for the advantages and effectiveness of our proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».