基于约束分析的Skyline属性相对重要性发现算法

skyline查询广泛应用于多目标决策等应用领域.优先skyline关系通过引入属性相对重要性扩展了传统的skyline关系;并且应用优先skyline关系能够减小skyline查询的结果集.提出了基于约束分析的skyline属性相对重要性发现算法CABDA.CABDA算法直接分析构造优先skyline关系所必需满足的约束集合的特征,从而确定每个属性与其他属性之间的相对重要性,最终得到满足约束的优先skyline关系.实验表明,与已有方法相比,CABDA算法能够以更少的时间开销计算出能够有效减小skyline查询结果集的优先skyline关系.

基于条件粗糙熵的知识相对约简算法

本文提出了信息系统中两个互不相交属性集之间的条件粗糙熵的概念,得到了在知识约简中条件粗糙熵的变化规律是单调递减的,以此得到了知识约简过程中启发式搜索的条件,同时用知识的条件粗糙熵定义了属性的相对重要性.在此基础上提出了一种新的基于条件粗糙熵的知识相对约简算法CREBARK。该算法的时间复杂度为O(|C|3|U|2)。通过实例分析,表明该算法是有效的。

结合分析法在笔记本电脑市场中的应用

结合分析是市场研究中的一种统计方法,它可以分析消费者对单个产品或属性的偏好,通过对产品属性的有限组合,可以了解产品的哪些属性组合会影响消费者购买产品。电脑消费者在购买笔记本之前都会参考其各方面的属性,我们利用SPSS输出的正交设计文件生成市场调查问卷,对大学生、大学教师、电脑从业人员进行调查,并对调查收集的数据采用部分因子设计的结合分析法计算了笔记本电脑属性水平的效用值,模拟了笔记本电脑市场占有率以及对笔记本电脑市场进行了细分。

组合分析法在消费者产品属性偏好研究中的应用

组合分析法是一种用于测量和估计消费者对产品属性以及属性水平偏好结构的十分有效的市场分析技术。本文详细地讨论了属性相对重要性以及产品总效用函数的估计方法,并提出了一种新的基于定性和定量属性的消费者单属性边际效用函数回归模型,同时结合一个案例数据,介绍了该方法数据分析的实际应用。