【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及构建血糖仪选择推荐系统的方法、决策方法及其装置。
技术介绍
1、血糖仪在糖尿病患者的管理中起着至关重要的作用。它帮助患者监测血糖水平，制定治疗计划，预防并发症，并提供自我管理的工具。然而，血糖仪种类众多，在选择的过程中，大量的在线评论给消费者带来了信息过载的困扰。此外，血糖仪的性能涉及到多个属性，如价格、准确性、便携性等。同时，评论数据中可能存在情感偏差或虚假信息，也会影响消费者的决策。这些都会对血糖仪的选择构成了很大的挑战。
技术实现思路
1、针对上述血糖仪种类众多，在选择的过程中，大量的在线评论给消费者带来了信息过载的困扰的技术问题，本专利技术提供了构建血糖仪选择推荐系统的方法、决策方法及其装置，该方法用于处理实际的血糖仪购买中选择与属性关系中的不精确性、不一致性等问题，实现了将实际生活中的血糖仪的属性信息通过清晰的数字进行直观表示，降低了整理血糖仪属性信息的复杂性，提升了推荐效率，并能够帮助消费者选择到满足需求的血糖仪。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种构建血糖仪选择推荐系统的方法，包括下列步骤：
4、获取血糖仪的品牌集和属性集；
5、根据所述血糖仪的品牌集和属性集生成三角模糊关系集；
6、根据所述属性集和三角模糊关系集生成选择样本集；
7、根据血糖仪的品牌集、属性集、所述三角模糊关系集和选择样本集构建血糖仪选择推荐系统。
8、所
9、根据线性归一化公式将表示所述血糖仪的品牌集中的不同属性下的初始数据转化为三角模糊数中的隶属度，其中，线性归一化公式表示为：
10、
11、所述xl和xu分别为三角模糊数的上界和下界，所述xm是内部最大可能值，所述fx(a)表示三角模糊数x的隶属度，所述a是给定论域上的任意一个元素，这样元素a只要属于给定论域，就可以转化为一个[0,1]上的数来表示元素a属于给定论域的隶属度；
12、根据所述的隶属度，所述三角模糊集生成三角模糊关系集。
13、一种基于血糖仪选择推荐系统的决策方法所述决策方法包括：
14、获取待选择样本集；
15、将所述待选择样本集输入所述血糖仪选择推荐系统进行处理，处理后得到与待选择样本集匹配的三角模糊关系集；
16、根据与待选择样本集匹配的三角模糊关系集计算所述待选择样本集的属性指标权重集，并根据所述属性指标权重集计算决策者权重集；
17、计算所述待选择样本集中每类品牌的可调多粒度三角模糊数隶属度，并根据预设决策规则、得分函数和所述可调多粒度三角模糊隶属度，生成待选择血糖仪的决策信息。
18、所述计算待选择样本集每类品牌的可调多粒度三角模糊隶属度的方法为：
19、根据下式公式计算待选择样本集中每类品牌相对于待选择样本属性集匹配的三角模糊关系集的多粒度三角模糊隶属度，
20、
21、所述xj为品牌集中第j类品牌，所述uk为所述属性集中第k个属性的权重，ri(xj,yk)为第j类品牌与第k类属性的三角模糊关系，所述a(yk)为第k类属性的选择样本集，所述为第i个决策者的多粒度三角模糊隶属度；
22、根据所述多粒度三角模糊隶属度建立每种血糖仪的第一三角模糊矩阵，其中三角模糊矩阵表示为：
23、
24、所述p为第一三角模糊矩阵，所述为第j类血糖仪相对于第i个决策者的多粒度三角模糊隶属度；所述m表示品牌集的个数，所述f表示决策者个数；
25、根据所述第一三角模糊矩阵确定每类品牌相对于所述三角模糊信息系统的可调三角模糊隶属度。
26、所述根据决策规则、得分函数和所述可调多粒度三角模糊隶属度，生成所述待选择品牌的评估信息的方法为：
27、利用所述可调三角模糊隶属度建立第二三角模糊矩阵，其中，所述第二三角模糊矩阵表示为：
28、
29、所述z为第二三角模糊矩阵，所述为第j类血糖仪的单个三角模糊隶属度按照得分函数进行排序，所述rσ(i)代表按照得分函数排序后的的第i个决策者的三角模糊关系集；所述m表示品牌集的个数，所述f表示决策者个数；
30、根据所述第二三角模糊矩阵确定第二三角模糊的相对损失函数，并根据所述的相对损失函数确定每个决策者的第一评估阈值；
31、利用所述第一评估阈值，并根据所述预设决策规则和所述得分函数生成所述待选择血糖仪的评估信息。
32、根据所述预设决策规则、所述得分函数和所述第一评估阈值生成推荐血糖仪的评估信息的方法为：
33、利用多属性边界近似区域比较方法对所述第一评估阈值进行处理，处理后得到第二评估阈值；
34、根据所述第二评估阈值、所述预设决策规则和所述得分函数生成所述待选择血糖仪的评估信息，其中，所述预设决策规则为：
35、
36、
37、
38、所述分别代表正域、负域、边界域，
39、
40、
41、所述a代表选择样本集，所述f代表共有f个决策者，所述ri代表第i个决策者的三角模糊关系集，所述ξ、ζ代表最终阈值，所述η代表第i个决策者的风险系数，所述u代表品牌集，所述代表可调三角模糊概率粗糙集的下近似，所述代表可调三角模糊概率粗糙集的上近似。
42、计算所述待选择样本集的属性指标权重集的公式表示为：
43、
44、所述代表第i个决策者针对第k个属性的权重，所述k代表第k类属性，所述n代表共有n类属性，所述j代表第j类血糖仪，所述l代表第l类血糖仪，所述m代表共有m种血糖仪，所述ri(xj,yk)代表为第j类品牌与第k类属性的三角模糊关系，所述d(ri(xj,yk),ri(xl,yk))代表ri(xj,yk)和ri(xl,yk)之间的离差；
45、根据所述属性指标权重集计算所述决策者权重集的公式表示为：
46、
47、所述j代表第j类属性，所述o代表第o类属性，所述i代表第i个决策者，所述n代表共有n类属性，所述f代表共有f个决策者，所述代表和之间的离差，所述代表第i个决策者针对第j个属性的权重，所述ωi代表第i个决策者的权重。
48、一种构建血糖仪选择推荐系统的装置，所述装置包括：
49、第一获取模块，用于获取血糖仪的品牌集和属性集：
50、第一生成模块，用于根据所述血糖仪的品牌集和属性集生成三角模糊关系集；
51、第二生成模块，用于所述三角模糊关系集生成可调三角模糊关系集，并根据所述属性集和所述可调三角模糊关系集生成选择样本集；
52、构建模块，用于根据所述血糖仪的品牌集、属性集、所述可调三角模糊关系集和选择样本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种构建血糖仪选择推荐系统的方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种构建血糖仪选择推荐系统的方法，其特征在于：所述血糖仪的品牌集中的不同属性下的初始数据转化为三角模糊数后生成三角模糊集的方法为：
3.一种基于如权利要求1所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：所述决策方法包括：
4.根据权利要求3所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：所述计算待选择样本集每类品牌的可调多粒度三角模糊隶属度的方法为：
5.根据权利要求3所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：所述根据决策规则、得分函数和所述可调多粒度三角模糊隶属度，生成所述待选择品牌的评估信息的方法为：
6.根据权利要求5所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：根据所述预设决策规则、所述得分函数和所述第一评估阈值生成推荐血糖仪的评估信息的方法为：
7.根据权利要求3-6任一项所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：计算所述待选择样本集的属性指标权重集的公式表示为：
8.一种构建血糖仪选择推荐系统的
9.一种基于如权利要求1所述的血糖仪选择推荐系统的决策装置，其特征在于：所述决策装置包括：
10.一种计算机设备，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1或2所述的构建血糖仪选择推荐系统的方法，或者实现如权利要求3-7任一所述的决策方法。
...【技术特征摘要】
1.一种构建血糖仪选择推荐系统的方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种构建血糖仪选择推荐系统的方法，其特征在于：所述血糖仪的品牌集中的不同属性下的初始数据转化为三角模糊数后生成三角模糊集的方法为：
3.一种基于如权利要求1所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：所述决策方法包括：
4.根据权利要求3所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：所述计算待选择样本集每类品牌的可调多粒度三角模糊隶属度的方法为：
5.根据权利要求3所述的血糖仪选择推荐系统的决策方法，其特征在于：所述根据决策规则、得分函数和所述可调多粒度三角模糊隶属度，生成所述待选择品牌的评估信息的方法为：
6.根据权利要求5所述的血糖仪选择推...
【专利技术属性】
技术研发人员：张超，王安娜，上官学奎，马瑾男，陆文瑞，刘东航，王丽茵，程钰婷，范雪晴，
申请(专利权)人：山西省信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。