联结剖析法的优缺陷 (联结结论)

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• 联结剖析法的优缺陷
• 灰色关联剖析的优缺陷
• 中文消息检索的技术简介

联结剖析法的优缺陷

联结剖析是对人们购置决策的一种事实模拟。

由于在实践的抉择环节中，由于多少钱等要素，人们要对产品的多个特色启动综合思考，往往要在满足一些要求的前提下，就义局部其余个性，是一种对特色的掂量与折衷(Trade-off)。

经过联结剖析，咱们可以模拟出人们的抉择行为，可以预测不同类型的人群抉择的结果。

因此，经过联结剖析，咱们可以了解生产者对产品各特色的注重水平，并应用这些消息开收回具备竞争力的产品。

联结剖析目前曾经宽泛运行于生产品、工业品、金融以及其它服务等畛域。

在现代市场钻研的各个方面，如新产品的概念挑选、开发，竞争剖析，产品定价，市场细分，广告，分销，品牌等畛域，都可见到联结剖析的运行。

在市场营销中，联结剖析可用于不同的用途，关键有：

确定生产者选用环节中不同属性的相对关键性。

联结剖析可以直接推导出导致产品的一切属性的相对关键性权重的预计值，这些权重示意哪些属性对生产者的选用有关键影响。

依据不同属性水平偏好的相似度启动市场细分。

属性的成效函数可作为考查对象聚类的依据， 以便获取偏好相反的细分市场。

预计具备不同属性水平的品牌的市场份额。

联结剖析所预算的成效可作为模拟选项的输入，以 便确定不同选项的份额，并由此预算不同品牌的市场份额。

确定最受欢迎产品的属性导致。

可以经过属性水平的调整，扭转品牌特色并预计相应的成效。

发生最高成效的品牌特色代表最受欢迎的品牌的导致。

灰色关联剖析的优缺陷

灰色关联剖析法的好处

它是一种定性的剖析法，关键是依据事物的开展趋向来判定要素关联水平的一种剖析方法。

经过系统剖析，明白开展趋向。

依据必定的数据和要素剖析，经常使用起来繁难，须要的数据不太多。

依据其高度分歧的关联剖析，趋向和走向普通不易偏离轨道，比拟准确。

灰色关联剖析法的缺陷

在判别最优数值时，团体客观性较强，不足必定客观性基础，不适宜宽泛运行，自身存在必定局限性，它关键剖析两个要素变动态势能否分歧的状况。

它的数据为了求最优值，普通取平均值，有些以偏概全的性质，并不适宜普遍运行。

灰色剖析法的概念解释补充，来自网络秒懂百科

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中文消息检索的技术简介

总体上，系统可分为四个局部：1. 数据预解决，2.索引生成，3. 查问解决，4. 检索。

上方咱们区分对各个局部驳回的技术加以引见。

最繁难的检索系统只有要依照查问词之间的逻辑相关前往相应的文档就可以了，但这种做法显然不能表白结果与查问之间的深层相关。

为了把最合乎用户需求的结果显示在前面，还须要应用各种消息对结果启动重排序。

目前有两大干流技术用于剖析结果和查问的相关性：链接剖析和基于内容的计算。

许多钻研者发现，WWW 上超链结构是个十分丰盛和关键的资源，假设能够充沛应用的话，可以极大地提高检索结果的品质。

基于这种链接剖析的思维，Sergey Brin 和Larry Page 在1998 年提出了PageRank 算法，同年 提出了HITS 算法，其它一些学者也相继提出了另外的链接剖析算法，如SALSA，PHITS，Bayesian等算法。

这些算法有的曾经在实践的系统中成功和经常使用，并且取得了良好的成果。

而基于内容的计算则沿用传统的文本分类方法，多驳回向量空间模型、概率模型等方法来逐个计算用户查问和结果的相似度（相关性）。

两者各有优缺陷，而且恰恰互补。

链接剖析充沛应用了Web 上丰盛的链接结构消息，但它很少思考网页自身的内容，而直观上看，基于内容的计算则较为深化地提醒了查问和结果之间的语义相关，但疏忽了不同网页之间的指向相关，因此当初很多系统尝试把两者结合起来，以到达更好的功能。