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美國(guó)跨境電商亞馬遜涉及Vague集的黑啟動(dòng)方案優(yōu)選方法，包括步驟：根據(jù)電力系統(tǒng)中設(shè)備所處狀態(tài)和參數(shù)形成待評(píng)估的黑啟動(dòng)方案，選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，形成Vague值決策矩陣；根據(jù)備選方案的Vague指標(biāo)數(shù)據(jù)，選取理想方案；計(jì)算每個(gè)黑啟動(dòng)備選方案與理想方案的相似度；確定每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的Vague值權(quán)重；利用線性規(guī)劃模型求解求取最優(yōu)權(quán)重；計(jì)算每個(gè)方案的最終得分并進(jìn)行排序。提供的基于Vague值相似度的黑啟動(dòng)決策方法利用的主觀信息少，且充分利用了指標(biāo)間的客觀信息，并通過(guò)比較備選黑啟動(dòng)方案和理想方案的相似性快速得到各方案的優(yōu)劣排序，從而可為在線黑啟動(dòng)決策提供支持。美國(guó)跨境電商亞馬遜提供了大數(shù)據(jù)的車(chē)貨匹配方法及系統(tǒng)，其方法包括：首先，利用司機(jī)歷史交易記錄，分析得到車(chē)貨匹配算法中的各指標(biāo)的得分情況；然后，進(jìn)行權(quán)重的計(jì)算，即根據(jù)司機(jī)過(guò)去喜歡什么樣的貨源來(lái)產(chǎn)生刻畫(huà)此用戶喜好的特征向量；最后，計(jì)算貨源在這些指標(biāo)下的匹配度，并將匹配度較高的前N個(gè)貨源推薦給司機(jī)。的有益效果是：通過(guò)推薦系統(tǒng)優(yōu)選匹配度高的司機(jī)進(jìn)行通知，以此提高成單率和叫車(chē)效率。

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