基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法

摘要：

针对支持消费者购买决策,提出了一种基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法.在该方法中,首先将消费者关注的备选商品各属性在线评价信息转化为关于属性评价标度的概率分布,并确定备选商品各属性在线评价结果的累积分布函数,进而构建加权累积分布函数决策矩阵;然后,依据该决策矩阵,确定正、负理想商品加权累积分布向量,并计算各备选商品与正、负理想商品的加权累积分布向量的距离以及相应的贴近度;进一步地,依据贴近度的大小,可确定备选商品的推荐排序结果.最后,以一个支持消费者购买轿车决策为例说明了该方法的可行性和有效性.

关键词：商品购买决策、在线评价信息、概率分布、TOPSIS、推荐排序

所属期刊栏目：40

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71571039

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：138-143