陕西师范大学学报(自然科学版)

作者：刘盾, 高璐玥

单位：西南交通大学经济管理学院,四川成都610031,服务科学与创新四川省重点实验室,四川成都610031

关键词：三支决策,机器学习,三支聚类,三支分类,三支推荐

基金：国家自然科学基金(62276217),国家自然科学基金(61876157),四川省杰出青年科学基金(2022JDJQ0034),成都市哲学社会科学规划项目(2023CS124),中央高校基本科研业务费专项资金(2682024ZTPY021)

三支决策是粒计算领域一个重要研究方向,其符合人类思维和认知特点,能有效处理实际决策过程中的不确定性问题。三支决策通过引入延迟决策,可以有效降低决策成本和代价,增强对不确定性决策过程的控制并提高模型的可解释性。因此,融合三支决策思想的机器学习方法值得深入研究和探讨。首先,介绍了三支决策基本模型;其次,运用CiteSpace和VOSviewer软件分析了国内外基于机器学习的三支决策领域的研究现状;再者,从研究问题、模型方法和应用背景等角度出发,聚焦于三支决策与聚类模型、分类模型、推荐系统、深度学习模型的融合,整理并总结了现有的研究方法与成果;最后,对基于机器学习的三支决策发展趋势作出了展望。

来源：2024年第3期

《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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