PSS Evaluation Based on Vague Assessment Big Data: Hybrid Model of Multi-Weight Combination and Improved TOPSIS by Relative Entropy

Lianhui Li

doi:10.3745/JIPS.04.0309

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lianhui Li (Wenzhou Polytechnic)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.3

발행연도: 2024.6

수록면: 285 - 295 (11page)

DOI: 10.3745/JIPS.04.0309

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Driven by the vague assessment big data, a product service system (PSS) evaluation method is developed basedon a hybrid model of multi-weight combination and improved TOPSIS by relative entropy. The index valuesof PSS alternatives are solved by the integration of the stakeholders’ vague assessment comments presented inthe form of trapezoidal fuzzy numbers. Multi-weight combination method is proposed for index weight solvingof PSS evaluation decision-making. An improved TOPSIS by relative entropy (RE) is presented to overcomethe shortcomings of traditional TOPSIS and related modified TOPSIS and then PSS alternatives are evaluated. A PSS evaluation case in a printer company is given to test and verify the proposed model. The RE closenessof seven PSS alternatives are 0.3940, 0.5147, 0.7913, 0.3719, 0.2403, 0.4959, and 0.6332 and the one with thehighest RE closeness is selected as the best alternative. The results of comparison examples show that thepresented model can compensate for the shortcomings of existing traditional methods.

#Big Data #E Product-Service System #Evaluation Decision-Making #Index System #Multi-Weight Combination #Relative Entropy #TOPSIS

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