Resumen

El experto es un papel vital en la toma de decisiones multicriterio, que proporciona opiniones de decisión fuente. En las actividades existentes de toma de decisiones en grupo, la selección de expertos generalmente se realiza de forma artificial, lo que depende de la experiencia subjetiva personal. Ha sido una demanda urgente la selección automática de expertos, que puede ayudar a determinar sus pesos para el cálculo de decisiones de seguimiento. En este documento, se propone un método de clasificación de expertos para resolver el problema. Primero, se mejora el algoritmo de clasificación CatBoost al integrar la lingüística de 2-tuplas, que puede extraer efectivamente las características de las muestras. Segundo, se diseña el marco de la clasificación de expertos. El flujo combina la recopilación de currículums de expertos, la clasificación de expertos y la actualización de la base de datos. Tercero, se analiza un caso de toma de decisiones para el problema de selección de expertos. El experimento y el resultado indican que el clasificador

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Experto; Toma de decisiones multicriterio; Selección; Automático; Método de clasificación; Expertos en decisiones
• Keywords:Expert; Multicriteria decision-making; Selection; Automatic; Classification method; Decision experts