基于复合幂函数修正G1法的商户综合评价
本文关键词：基于复合幂函数修正G1法的商户综合评价 出处：《计算机应用》2016年09期 论文类型：期刊论文
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【摘要】：针对多指标综合评价问题中主客观权重相悖时客观权重淹没主观权重的问题,以G1法和客观赋权法为基础,提出了复合幂函数修正G1法的组合赋权模型。首先,建立指标体系并通过G1法确定各指标主观排序和主观初始向量;然后,利用客观赋权法计算各指标客观向量;其次,在不改变主观排序的情况下利用复合幂函数算出主客观结合的综合权重;最后,利用各指标标准化后的值和综合权重计算综合评价值。采用大众点评网的商户数据进行综合评价实验:该模型的均方根误差(RMSE)为3.891,均低于G1-熵权法的8.818和标准差修正G1法的4.752,且覆盖率优于两种对比方法;分别修改主观初始向量和主观排序进行对比实验,修改主观排序的均方根误差为5.430,高于修改主观初始向量的1.17。实验结果表明,该模型得到的评价值与大众点评网官方的评分的一致性较高,且该模型弱化了主观初值对评分结果的影响,体现了主观排序的基础作用。
[Abstract]:In order to solve the problem that subjective weight is submerged when objective weight is contrary to subjective weight in multi-index comprehensive evaluation problem, G1 method and objective weighting method are used as the foundation. The combined weighting model of compound power function modified G1 method is proposed. Firstly, the index system is established and the subjective ordering and initial vector of each index are determined by G1 method. Then, the objective vector of each index is calculated by objective weighting method. Secondly, the composite power function is used to calculate the comprehensive weight of the combination of subjective and objective without changing the subjective ranking. Finally, the comprehensive evaluation value is calculated by using the standardized values of each index and the comprehensive weight. The comprehensive evaluation experiment is carried out by using the commercial data of Dianping net: the RMSE of the model is 3.891. It is lower than the G1-entropy weight method 8.818 and the standard deviation modified G1 method 4.752, and the coverage is better than the two comparison methods. The root-mean-square error of the modified subjective ordering is 5.430, which is higher than that of the modified subjective initial vector 1.17. the experimental results show that. The evaluation value obtained by this model is in good agreement with the official score of Dianping net, and the model weakens the influence of subjective initial value on the score result and reflects the basic function of subjective ranking.
【作者单位】： 电子科技大学计算机科学与工程学院;中国银联股份有限公司电子支付研究院;电子科技大学大数据研究中心;
【分类号】：F724.6;O213;F719
【正文快照】： 0引言随着电子商务的飞速发展,利用大量数据对商户进行全面评价的系统被运用到了各类电商网站当中,对评价结果的准确性和合理性的要求也越来越高,精确合理地评价模型对电商网站发展和推广有着重要的作用[1]。对商户进行评价受到多种评价因素的影响,因此可以利用多指标综合评价
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，本文编号：1388102
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