基于粒计算的二型模糊决策方法及其在群体推荐中的应用

Type-2 fuzzy decision making is a hot and challenging problem in decision science under uncertainty. Current research mainly focuses on the decision making problem within the context of interval type-2 fuzzy information. In-depth and systematic study has yet to be conducted on general and data-driven type-2 fuzzy decision making problem. This project will begin with our study from the perspective of granular computing, mainly concentrate on the information granule transformation mechanism and its simplified operations, establish some data driven interval and general type-2 fuzzy decision models, study the aggregation and decision method with the aid of type-2 fuzzy information under the framework of granular computing. Based on which, take the e-commerce group recommender system as an important application object and take the full advantages of type-2 fuzzy set and granular computing technique, especially the powerful ability in semantic information and data mining area, to study the sparsity and preference aggregation problem in group recommendation. Then, further combine some related theories and approaches of social network analysis, behavior science and group decision making, one can study on the online commerce group recommendation model and solution based on type-2 fuzzy decision making, which can provide some new ideas and solutions for the big data-driven problems under complex, interaction, dynamic and incomplete information of the group recommendation problem..This project will further enrich and develop the type-2 fuzzy decision making theory, improve the efficiency of e-commerce group recommendation system, and also has a significance to explore the big data driven management decision-making theory and its application.

二型模糊决策是不确定决策科学中的热点和难点问题。现有研究主要关注区间二型模糊信息的决策问题，对广义和数据驱动的二型模糊决策问题缺乏深入的研究。本项目将从粒计算的视角出发，研究二型模糊集的信息粒转化机制和简化运算法则，建立数据驱动的区间和广义二型模糊决策模型，研究粒计算框架下的二型模糊信息集成与决策方法。在此基础上，以电子商务群体推荐系统为应用对象，借助二型模糊集和粒计算在语义提取和数据挖掘方面的强大能力，研究群体推荐中的稀疏性和偏好聚合问题。进一步结合社会网络分析、行为科学和群体决策的相关理论与方法，研究基于二型模糊决策方法的在线商务群体推荐模型及其求解方法，为大数据驱动下的复杂、交互、动态、信息不完全的群体推荐问题提供新的思路和解决方案。本项目对进一步丰富和完善二型模糊决策理论，提高电子商务群体推荐系统的效率，探索大数据驱动下的管理决策理论及其应用具有重要的意义。

二型模糊决策是不确定决策科学中的热点和难点问题。现有研究主要关注区间二型模糊信息的决策问题，对广义和数据驱动的二型模糊决策问题缺乏深入的研究。本项目从粒计算的视角出发，研究二型模糊集的信息粒转化机制和简化运算法则，建立数据驱动的区间和广义二型模糊决策模型，研究粒计算框架下的二型模糊信息集成与决策方法。在此基础上，以电子商务群体推荐系统为应用对象，借助二型模糊集和粒计算在语义提取和数据挖掘方面的强大能力，研究群体推荐中的稀疏性和偏好聚合问题。进一步结合社会网络分析、行为科学和群体决策的相关理论与方法，研究基于二型模糊决策方法的在线商务群体推荐模型及其求解方法，为大数据驱动下的复杂、交互、动态、信息不完全的群体推荐问题提供新的思路和解决方案。本项目对进一步丰富和完善二型模糊决策理论，提高电子商务群体推荐系统的效率，探索大数据驱动下的管理决策理论及其应用具有重要的意义。目前在一定程度上完善和补充了相关研究领域的薄弱环节和研究空白。本项目共发表SCI/SSCI收录国际期刊论文及国内管理科学高质量期刊24篇，出版学术专著2部，组织学术专辑1期，获省级社科优秀成果奖1项。项目负责人后续获批国家自然科学基金面上项目1项，产生了一定的国内外学术影响。