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作者：刘盾;高璐玥;
单位：西南交通大学经济管理学院;服务科学与创新四川省重点实验室;
摘要：三支决策是粒计算领域一个重要研究方向，其符合人类思维和认知特点，能有效处理实际决策过程中的不确定性问题。三支决策通过引入延迟决策，可以有效降低决策成本和代价，增强对不确定性决策过程的控制并提高模型的可解释性。因此，融合三支决策思想的机器学习方法值得深入研究和探讨。首先，介绍了三支决策基本模型；其次，运用CiteSpace和VOSviewer软件分析了国内外基于机器学习的三支决策领域的研究现状；再者，从研究问题、模型方法和应用背景等角度出发，聚焦于三支决策与聚类模型、分类模型、推荐系统、深度学习模型的融合，整理并总结了现有的研究方法与成果；最后，对基于机器学习的三支决策发展趋势作出了展望。
关键词：三支决策;;机器学习;;三支聚类;;三支分类;;三支推荐
基金资助：国家自然科学基金(62276217,61876157);; 四川省杰出青年科学基金(2022JDJQ0034);; 成都市哲学社会科学规划项目(2023CS124);; 中央高校基本科研业务费专项资金(2682024ZTPY021)
