發(fā)布時(shí)間：2021-01-08 10:45

　　近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,在線服務(wù)規(guī)模顯著增長(zhǎng)�；ヂ�(lián)網(wǎng)中存在大量功能相同或相似的在線服務(wù),用戶(hù)需要花費(fèi)大量的時(shí)間在眾多服務(wù)中選擇滿(mǎn)意的在線服務(wù),通過(guò)在線服務(wù)評(píng)價(jià)方法可以幫助用戶(hù)更好地選擇在線服務(wù)�，F(xiàn)有研究方法假設(shè)用戶(hù)具有相同的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,但是用戶(hù)的消費(fèi)愛(ài)好和消費(fèi)習(xí)慣都不相同,這導(dǎo)致每位用戶(hù)對(duì)在線服務(wù)的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則在實(shí)際中是不同的。在不同評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下得到的同一服務(wù)的用戶(hù)評(píng)分是不具備可比較性的,根據(jù)不可比較的在線服務(wù)評(píng)分獲取的在線服務(wù)評(píng)價(jià)結(jié)果無(wú)法反映在線服務(wù)的真實(shí)性能,會(huì)出現(xiàn)誤導(dǎo)用戶(hù)選擇在線服務(wù)的情況。為解決上述問(wèn)題,本文采用了一種基于Plackett-Luce模型的在線服務(wù)評(píng)價(jià)方法。該方法基于用戶(hù)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則不一致的情況,通過(guò)概率的方法將不可比較的在線服務(wù)評(píng)分轉(zhuǎn)化為最終的在線服務(wù)評(píng)價(jià)結(jié)果。首先通過(guò)Plackett-Luce模型基于用戶(hù)服務(wù)評(píng)分獲取每位用戶(hù)對(duì)不同在線服務(wù)的偏好值;其次在同一用戶(hù)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則下,根據(jù)偏好值獲取每位用戶(hù)對(duì)所有的服務(wù)的偏好關(guān)系;然后通過(guò)偏好關(guān)系獲取在所有用戶(hù)偏好下每個(gè)在線服務(wù)的占優(yōu)次數(shù)并將其標(biāo)準(zhǔn)化;最后建立Plackett-Luce模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)以及排名概率迭代函數(shù),... 

【文章來(lái)源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于排序?qū)ι鐣?huì)選擇函數(shù)的在線服務(wù)評(píng)價(jià)[J]. 付曉東,李俊,劉驪,岳昆,馮勇,劉利軍.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(08)
[2]利用Copeland社會(huì)選擇理論的在線商品群體評(píng)價(jià)[J]. 殷巖,付曉東,劉驪,岳昆,劉利軍,馮勇.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2018(06)
[3]一種考慮用戶(hù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)不一致性的在線商品評(píng)價(jià)方法[J]. 陳穎,付曉東,岳昆,劉驪,劉利軍.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(06)
[4]一種使用改進(jìn)熵權(quán)TOPSIS的Web服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)排序方法[J]. 孫若男,張斌,劉婷婷.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(06)
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[9]上下文感知的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)選擇機(jī)制研究[J]. 王玉祥,喬秀全,李曉峰,孟洛明.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2010(11)
[10]一種能力屬性增強(qiáng)的Web服務(wù)信任評(píng)估模型[J]. 李海華,杜小勇,田萱.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2008(08)



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