融合粗糙集与GRA的异构信息多准则三支推荐及其在医疗推荐中的应用

摘要：

在临床实践中,医疗推荐可能存在数据多源异构和推荐项目多准则的问题,考虑到医疗推荐的这些特征,定义了异构信息系统上不同数据类型的距离测度,实现多源异构数据的有效处理.首先,根据两个对象之间的混合距离得到异构信息系统中的二元关系,并构建异构信息粗糙集模型;然后,将多准则推荐与多准则决策方法(MCDM)相结合,运用灰色关联分析(GRA)聚合每个项目下多准则评分将其转化为单评分推荐;最后,在异构信息粗糙集模型的基础上引入三支决策,同时基于协同过滤方法实现三支推荐,考虑了推荐过程中的决策成本.在医疗应用部分采用临床数据实验,验证了所提出的模型能够为临床诊断提供知识支持,有效降低推荐决策成本,提高推荐的准确性.

关键词：多准则推荐、医疗推荐、三支推荐、灰色关联分析、粗糙集、异构信息

所属期刊栏目：37

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;西安市科技计划软科学研究项目;陕西省高校青年创新团队项目;广东省教育厅基金项目

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1883-1893