18、区间二型模糊集扩展的DEMATEL方法与基于经验和信任的电子学习资源推荐框架

区间二型模糊集扩展的DEMATEL方法与基于经验和信任的电子学习资源推荐框架

在决策和电子学习资源推荐领域，有两种重要的方法值得深入探讨。一是区间二型模糊集扩展的DEMATEL方法，它能有效处理决策中的不确定性和标准间的相互关系；二是基于经验和信任的电子学习资源推荐框架，可提高电子学习资源推荐的准确性。

区间二型模糊集扩展的DEMATEL方法

相关定义

• FOU定义 ：FOU（模糊集的不确定域）是区间二型模糊集的重要概念。对于集合(\tilde{A})，其FOU可以表示为(FOU(\tilde{A}) = \bigcup_{x\in X}J_x={(x, u): u\in J_x\subseteq [0,1]})，也可表示为(FOU(\tilde{A}) = \bigcup_{x\in X}[\underline{\mu} {\tilde{A}}(x), \overline{\mu} {\tilde{A}}(x)])。FOU的大小直接与区间二型模糊集所传达的不确定性相关。
• 上下隶属函数 ：(\tilde{A})的上隶属函数（UMF）和下隶属函数（LMF）是两个一型隶属函数，界定了FOU。UMF与FOU的上界相关，记为(\overline{\mu} {\tilde{A}}(x))；LMF与FOU的下界相关，记为(\underline{\mu} {\tilde{A}}(x))。UMF包含四个参数，LMF包含五个参数，第五个参数是其高度。
• FOU运算 ：设(FOU(\tilde{