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鲁克萨纳·考萨尔；穆罕默德·里亚兹；亚辛、亚希尔；穆罕默德·德维西；德拉甘Pamucar

使用Schweizer-Sklar信息聚合测量检索算法的效率。 （英语） Zbl 1532.68014号

信息科学。 647，文章ID 119438，24 p.（2023）.
摘要：信息检索系统（IRS）的任务是从大型数据集中高效地检索相关信息。然而，为IRS选择最佳算法是一个复杂的决策支持系统（DSS）问题。提出了三次（m）极模糊集（C（m）PFS）模型来解决算法选择中的多极性问题，并在（m）模糊区间下表达多极性信息。在本研究中，我们引入了基于C（m）PFS的Schweizer-Sklar（SS）聚合算子，并利用C（m。基于SS t-范数和t-conorm定义了两个或多个三次（m）极模糊数（C（m）PFN）的加法、乘法和幂等新运算。我们还定义了得分和准确性函数，以确定备选方案的优先级。提出了四种算子：三次（m）-极模糊Schweizer-Sklar加权平均（C（m）PFSSWA）、三次（m\）-极fuzzy Schweizer-Sklar-有序加权平均（C\（m）POWA），三次（m-）-极fuzzy Schweizer-Sklar加权几何（C（m\PFSSOWG）。探讨了这些算子的期望性质，并将其用于基于C（m）PFS的DSS问题的求解。最后，给出了IRS的实际应用，以证明所提出的算子的有效性和可靠性。

MSC公司：

68第20页 信息存储和数据检索
68立方英寸35 信息系统的计算方法（超文本导航、接口、决策支持等）

关键词：

Schweizer-Sklar运算符；信息检索系统；决策支持系统；优化；最优算法选择
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\textit{R.Kausar}等人，《信息科学》。647，文章ID 119438，24 p.（2023；Zbl 1532.68014）
全文： 内政部
OA许可证

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