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基于混合数据类型的多crtieria替代排序
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<p>我正在建立一个推荐系统,做多标准的汽车替代品排名。我只需要以一种有意义的方式对备选方案进行排名。我可以通过表格向用户提问。在</p> <p>每辆车将根据以下标准进行评判:价格、尺寸、电动/非电动、距离等。你可以看到它混合了各种数据类型,包括序数、基数(计数)和定量数据。在</p> <p>我的问题如下:</p> <ol> <li><p>我应该使用哪种技术将所有模型合并到一个我可以排名的单一分数中。我看了标准化加权和模型,但我很难给顺序(排名)数据分配权重。我试着用更聪明的方法给序数数据赋值,但我不确定它是否合适。请帮忙!</p></li> <li><p>在有人能帮我找出找到最佳排名方法的答案后,如果最佳排名的备选方案在绝对量表上不够好怎么办?我该如何检查,以便进一步扩大备选方案集?</p></li> </ol> <p>3.由于上述标准(价格等)都是基于不同的单位,是否有一个好的方法来规范化属于不同尺度的混合数据类型?考虑到数据属于许多不同的类型,这样做是否有意义?在</p> <p>对于这些问题的任何帮助都将不胜感激!谢谢您!在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我很高兴看到你愿意使用多准则决策工具。您可以使用层次分析法(AHP)、网络分析法(ANP)、TOPSIS、VIKOR等。请参阅相关论文。你也可以参考我的论文。在</p> <p>克莉什南杜慕克吉</p>
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