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摘要
针对兼顾关联性及整体均衡性的多属性推荐问题,考虑到q-阶正交犹豫模糊数对于模糊偏好信息的表达优势,设计一种基于q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子的多属性推荐方法。首先,给出新的q-阶正交犹豫模糊距离测度、得分函数及精确函数;然后,联合幂平均算子和Muirhead平均算子,提出q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子;进而,引入各属性重要程度,运用加权q-阶正交犹豫模糊幂Muirhead平均算子集结推荐偏好信息,由此获得推荐列表;最后,通过算例分析表明该多属性推荐方法的有效性和优越性。
