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Sanchez-Montanes, ManuelAutor o Coautor

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20 de marzo de 2025
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A Multi-Criteria Decision Support Model for Restaurant Selection Based on Users' Demand Level: The Case of Dianping.com

Publicado en: Information Processing & Management. 61 (3): 103650- - 2024-05-01 61(3), DOI: 10.1016/j.ipm.2024.103650

Autores:

Shu, Ziwei; Carrasco, Ramon Alberto; Sanchez-Montanes, Manuel; Garcia-Miguel, Javier Portela
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Afiliaciones

Univ Autonoma Madrid, Escuela Politecn Super, Dept Comp Sci, Madrid 28049, Spain - Autor o Coautor
Univ Complutense Madrid, Fac Stat, Dept Mkt, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
Univ Complutense Madrid, Fac Stat, Dept Stat & Data Sci, Madrid 28040, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

The Internet, by offering a variety of information sources such as online reviews, aids people in selecting restaurants. However, it also prolongs their decision-making process due to the need to integrate information across multiple criteria. Existing decision support models for choosing satisfactory restaurants overlook users' varying demand levels for each aspect of the restaurant, making the process less efficient. This paper aims to develop a multi-criteria decision support model for users to efficiently and accurately rank and select restaurants based on their demand level for various restaurant aspects. The 2-tuple linguistic ordered weighted averaging (2LOWA) aggregation operator is applied for the first time to aggregate user ratings, generating linguistic ratings that mirror the diverse levels of user demand for restaurant service, food, and environment. The importance weights (IW) method is introduced to calculate linguistic weights, thereby obtaining customized 2T-SFE composite scores under various user demand scenarios. The proposed model's applicability is demonstrated using a dataset comprising over 3.7 million reviews sourced from Dianping.com. The results show multiple personalized restaurant rankings with more linguistically understandable composite scores, enabling users to efficiently choose a suitable restaurant based on their preferences and requirements. Moreover, a list of restaurants satisfying most users with different demand levels can be generated by assessing their frequency of appearance in the top 10 restaurants across over 340 scenarios established by the proposed model. This contributes to offering more reliable and comprehensive restaurant recommendations and rankings, ultimately increasing customer satisfaction in the selection process.
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Palabras clave

2-tuple linguistic modelAggregationInformationMulti-criteria decision-makinMulti-criteria decision-makingOnline reviewsOperatorOrdered weighted averaging aggregationOrdered weighted averaging aggregation operatorOwa operatorsPerformancePersonalized restaurant rankingQualityRecommendationServicWord-of-mouth

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 9/166, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Information Science & Library Science. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • WoS: 16
  • Scopus: 6
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 33 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

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    Reconocimientos ligados al ítem

    The authors would like to acknowledge the financial support received from the Universidad Complutense de Madrid and Banco Santander (Project CT58/21-CT59/21) , the FEDER funds provided in the National Spanish project (PID2019-103880RB-I00) , and grants PID2021-127946OB-I00, PID2021-122347NB-I00, and PID2022-139297OB-I00 (funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by "ERDF A way of making Europe") . Furthermore, co-author Ramon Alberto Carrasco wishes to express gratitude for the financial support received from The Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) Grant-in-Aid for Scientific Research (C) "Cross-cultural study on AI ethics from a perspective of business" (23K01545) .
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