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专利号: 2019102527159
申请人: 合肥学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种移动社交网络下动态小群体需求识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤①:根据每个群体成员对每个需求的感知状态,给出小群体的需求感知矩阵,得到小群体对每个需求的感知信息,构成小群体对每个需求的感知状态识别信息;

步骤②:依据每个群体成员所具备的可实现每个需求的资源条件,给出满足小群体需求的资源矩阵,得到小群体实现每个需求的总资源条件,构成小群体对实现每个需求的资源状态识别信息;

步骤③:基于已得到的小群体需求感知状态识别信息和需求资源状态识别信息,计算每个小群体需求的可行性,得到小群体可行性需求集合;

步骤④:基于每个群体成员对每个可行性群体需求的偏好程度,给出小群体的需求偏好矩阵;同时将每个成员在小群体中的重要性考虑在内,综合计算得出每个可行性小群体需求的可行性度;

步骤⑤:依据小群体需求可行性度大小对其进行降序排列,并将需求排序列表推荐给小群体选择执行,从而实现动态小群体的需求识别。

2.根据权利要求1所述的需求识别方法,其特征在于,步骤①的具体实现过程包括:步骤11:构造小群体的需求感知矩阵GRA:

其中graij表示第i(1≤i≤m)个成员对第j(1≤j≤n)个需求的感知状态;m和n分别表示小群体成员数量和需求的个数;

步骤12:依据下面所给公式,计算得到小群体对第j个需求的感知信息:步骤13:依据下面所给公式,计算得出小群体对第j个需求的感知状态识别信息:其中,ΔGRAj表示小群体对第j个需求的感知状态识别信息; 表示小群体对第j个需求的感知判断标准。

3.根据权利要求2所述的需求识别方法,其特征在于,当第i个群体成员感知到第j个需求时,graij=1;否则,graij;

4.根据权利要求2所述的需求识别方法,其特征在于,步骤②的具体实现过程包括:步骤21:给出小群体满足需求的资源矩阵GRR:

其中grrij表示第i个成员所具备的实现第j个需求的资源条件;m和n分别表示小群体成员数量和需求的个数;

步骤22:依据下面所给公式,计算得出群体所具有的实现第j个需求的总资源条件:步骤23:依据下面所给公式,计算得出群体所具有的实现第j个需求的资源条件识别信息:其中,ΔGRRj表示小群体对第j个需求的资源状态识别信息; 表示为实现第j个需求群体所必需具备的最低资源条件。

5.根据权利要求4所述的需求识别方法,其特征在于,步骤③的具体实现过程包括:判断群体需求的感知状态识别信息取值是否为0,同时群体需求的资源状态识别信息取值是否不小于0,如果二者同时满足,则与之对应的群体需求属于可行性需求集合F,并给出其状态向量Z=[1,0,0,0];如若二者不能同时满足,则与之对应的群体需求不属于可行性需求集合。

6.根据权利要求5所述的需求识别方法,其特征在于,步骤④的具体实现过程包括:步骤41:给出群体的需求偏好矩阵GRP:

其中grpij′表示群体成员i对第j′个可行性需求的偏好程度;n′表示小群体可行需求集合F中的可行性需求个数;

步骤42:依据下面所给公式,计算得出第i个成员在小群体中的权重大小:其中, 表示第i个成员对可行性需求的信息感知贡献程度大小, 表示第i个成员对可行性需求的资源数量贡献程度大小;

步骤43:依据下面所给公式,计算得出第j′个可行性需求的可行性度f(j′):