華中地區(qū)數學建模比賽一等獎(編輯修改稿)
2025-07-06 23:32 本頁面
【文章內容簡介】 ,（程序見附件二）.步驟如下：步驟一：確定所討論話題的關鍵詞及近義詞選定一個討論話題,使用google或者百度的模糊搜索功能確定出和所討論話題相關的關鍵詞及關鍵詞的近義詞,當選定游戲話題時,通過google模糊搜索找出的關鍵詞及關鍵詞的近義詞所組成的集合為{游戲,魔獸世界,DNF,…}.步驟二：對某一時間段內的主題帖標題進行檢索,找出包含所討論話題關鍵詞及近義詞的主貼,包含話題關鍵詞及近義詞的主貼的集合為, MATLAB編程如下：a=[39。關鍵詞39。]。b=[39。主題帖標題39。]。n=0。m=length(a)1。for j=1:(length(b)m)if a==b(j:j+m)n=n+1。endend n %為標題中出現關鍵詞的次數步驟三：對步驟二中所出現的用戶組成集合, 對確定出的主題帖中的用戶進行排序,取出現頻數的均值,高于均值的用戶即為可能的話題用戶.話題用戶的識別實例:利用步驟二對，暴雪終于確認《星際2》今年無望上市；2K攢機玩《星際2》！...面臨抉擇！大蝦、小蝦出來噴噴；玩《紅警3》《星際2》配置；紅警3 和 星際2 的官方推薦配置；，統(tǒng)計出現在五個主題帖的用戶次數排序如表9：表9 主題帖的跟帖用戶次數排序用戶名allankuangbailianggg菜鳥DIY襪子也重名小莒次數43222由此可以看出allankuang和bailianggg最可能關注星際2游戲的話題用戶.活躍用戶對于活躍用戶的確定,本文取定用戶論壇級別（簡稱級別）、活躍積分、在線時間和帖子數這幾個評價指標,建立模糊決策模型進行判定. 運用網絡神采軟件對論壇的所有用戶信息分析檢驗,但考慮到該模型計算過程的繁瑣與篇幅巨大,本文特此選定十六個用戶信息對模型進行闡述, 論壇用戶信息如表10所示： 表10 論壇用戶信息序號用戶名級別活躍積分在線時間(h)帖子1楚漢星魂45314341250139122黑之月11730663ludenbing34915796959534achange007118213115z484350124112937010096ley3333345247772118124447寺夾莊45603377977491428jacky_hong458455291345329我不會452881412622512710春子452951288042481211xt_xiaotian11811819122004georgia11763263913chenbaochang296523414592314xuezhengzhong1174362215kenovo973461016tr892533211033292179 對于定性指標值A,B,C,D,可以定義量化標準將這些定性指標進行量化,其具體的量化形式見表11.表11 定性指標量化標準評價指標等級ABCD量化模糊數(85,90,100)(75,80,85)（60,70,75）(50,55,60)其中A,B,C,D四個等級的評判如表12所示：表12 各等級的判斷標準ABCD級別30～21～3011～200～10活躍積分30000～10000～300001000～100000～1000在線時間(h)5000～1000～5000100～10000～100帖子40000～20000～400002000～200000～2000按照表11的評定標準,根據表10的定性指標量化標準,即可將表9中各數據轉化為三角模糊數. 由已知條件,將指標信息、權重信息化成三角形模糊數,得到矩陣和,在這里,我們認定四個指標權重相等. 在中對應有個模糊指標值,記為 ,.將進行歸一化的具體公式如下:設歸一化后的模糊指標矩陣. ,其中 (,)運用MATLAB軟件進行求解（程序見附件二）得： 設 , 其中分量 ()是模糊決策矩陣中指標的模糊指標值所對應的模糊極大集； （）是模糊決策矩陣中指標的模糊指標值所對應的模糊極小集,運用MATLAB軟件進行求解（程序見附件三）得： 確定評價對象與模糊正負理想、之間的距離、： , , . 模糊優(yōu)選決策設評價對象以隸屬度從屬于模糊正理想,則 ,.求出相應的,(),運用MATLAB軟件進行求解（程序見附件二）,結果如表13所示:表13 決策計算結果序號用戶名模糊正理想模糊負理想隸屬度1楚漢星魂2黑之月3ludenbing4achange0075z48435016ley333337寺夾莊018jacky_hong9我不會10春子11xt_xiaotian122004georgia13chenbaochang14xuezhengzhong15kenovo0016tr892533由以上結果可知,16
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