数据集概述
本数据集包含构建神经模糊模型推荐系统所用的全部代码与数据，支撑《A two-stage location-sensitive and user preference-aware recommendation system》文章中的系统构建、报告及评估工作，覆盖模糊聚类、用户偏好分析等核心环节。
文件详解
- 目录结构：数据集含2个一级目录，分别为
FCA Codes and Data/和IANFRA Codes and Data/
- FCA Codes and Data/目录：
- 数据文件：包含
indexOfNullWSs.xlsx（数据文件）、User-RT matrix.xlsx（用户相关矩阵数据）、Result of KMeans.xls（KMeans聚类结果）、Result of subtractive clustering (SC).xls（减法聚类结果）、Results of FCA.xls（FCA方法结果）等，格式为.xlsx或.xls
- 代码文件：包含
ExprimentFCMUser301.m、ExprimentSubUser297.m等.m格式实验代码文件
- IANFRA Codes and Data/目录：
- 数据文件：
Data of IaaSinstances, location customers, and location providers.xlsx（实例、用户及提供者位置数据），格式为.xlsx
- 代码文件：包含
GenerateSurfaceforfisFCM2.m（模糊模型表面生成代码）、PlotResults.m（结果绘图代码）、FindElement.m（元素查找代码）、barDraw.m（柱状图绘制代码）、Instance100.m（实例生成代码）等36个.m格式代码文件
适用场景
- 推荐系统研究：用于构建位置敏感、用户偏好感知的两阶段神经模糊推荐系统
- 机器学习应用：支持模糊聚类（FCM）、减法聚类等算法的实验与结果分析
- 数据挖掘分析：可基于用户-项目矩阵数据开展用户偏好挖掘研究
- 智能系统开发：为神经模糊模型在推荐场景的工程实现提供代码参考
