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1、DOI:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2013.03.023第卷第期中国管理科学,年月,文章编号一一一基于属性分布信息的大规模群体评价方法及应用陈骥`,,苏为华,张崇辉`浙江工商大学统计与数学学院,浙江杭州浙江财经学院社会经济综合指数与综合评价研究中心,浙江杭州摘要针对大规模群体评价中如何实现群体意见的有效集结,如何体现群体共识度对评价活动的影响等问题,本文提出了一种基于属性分布信息的群体评价方法。首先,利用群体评价信息构建各属性的分布,以体现群体对属性的共识程度,并结合属性取值区间,采
2、用分布型区间数对群体评价信息进行描述在定义分布型区间数运算规则的基础上,提出了属性权重也为分布型区间数的加权集结算子然后,设计了基于分布型区间综合评价值的方案排序方法最后,利用软件,给出了应用算例,结果表明方法具有可操作性和有效性。关键词群体评价属性分布分布型区间数频数分布中图分类号文献标识码的重要性,户`一提出有序加权平均算子引言,和仁`一'提出有序加权几何算子在面对具有结构化、系统化和复杂化特征的评等,并且在区间数据的情形下提出了不确价问题时,往往需要通过构建群组开展评价,即采用定有序加权算子。此类方法提供了一种
3、群体评价技术〔'一」。从诸多群体评价活动来看,经通过数据排序与位置权重的设置来实现“柔性集成”常需要凸显评价结论的权威性或代表性,需要体现的模式。然而,在大规模的群体评价中,更多的需要“社会”层面的认识而非个人认识,需要采用“社会”体现群体的“共识”特征,但有序加权体现了一种数的综合视角而非单纯的个人视角。特别是,当一项值与其权重分配间的相关性思路,故有序加权算子评价活动具有较广的涉及面时如生活质量评价、幸及其扩展算子,难以满足此方面的要求。部分研究福感评价、和谐社会评价、公共服务满意度评价等,则在考虑属性疏密程度的
4、基础上,借助加权密度算只有取得社会的广泛认同,才能体现其评价的科学子开展信息集结〔`一`〕。由于考虑属性的疏密程度,性。因此,此类评价活动的群组规模较大,且多采用加权密度算子体现了群体评价的“达成共识”的特大规模调查的方式来获取评价数据一`。」。征。但加权密度算子是以对有序数据的聚类为前提的,而聚类结果受类别数选择的影响,如类别数为四在大规模的群体评价中,如何对评价信息进行类与两类的聚类结果显然是不一致的。本文则从属有效的集结,以避免评价过程中可能出现故意贬低性分布信息的角度考察个体评价信息的差异性,在或褒奖的情况所
5、导致的杠杆效应,已引起理论界的利用分布型区间数对属性的分布信息进行描述的基广泛重视。大量的文献从信息集结算子的角度进行础上,提出了基于属性分布信息的群体评价方法。了研究,常规算子如加权算术平均算子、加权几何平均算子等,被广泛地应用于常规集分布信息的形成与数据描述成。为了体现数据的相对位置在信息集结过程中群体评价中的分布信息收稿日期一一修订日期一一对于有限方案的群体评价问题,设方案集为基金项目国家社会科学基金资助项目。。浙江省自然一笼,。,…,。,,评价群体集为、,、,…,、。,科学基金资助项目,作者简介陈骥一,男汉族
6、,浙江乐清人,浙江工商大学属性集为一,,,…,。,评价者、,以评分方式统计与数学学院副教授,博士,硕导,研究方向综合给出方案。镇镇在属性,簇镇的评价评价理论与决策技术值,采用无反馈的单轮次评价过程,则记方案。的评价值矩阵为第期陈骥等基于属性分布信息的大规模群体评价方法及应用户沪曰浓对班风…几风·根据定义,将群体集对方案。在属性,表示为书一才,对“,乡,称为分布型区间属性一厂︸﹁尸值,其中,才一,望象,,介一胆履羹此,将属性,的权数表示为心一衅,肆」,对,称之为分在评价值矩阵尸`中,序列此镇蕊的不布型区间属性权重。两者
7、均可通过对群体的调查获同取值表明了评价群体集对于属性,的评价具得,构造过程同对,符号意义同理。有差异性差异性越大,则群体共识程度越低。共识属性信息集结算子与运算程度的高低直接影响群体信息集结的效果。而通过观测属性,的取值分布以反映共识程度是较为有属性信息集结算子效的途径。由于分布信息体现了群体对属性值或属性权重定义对于序列此镇乞簇按其取值合并的判断,且保留了每一位个体的评价信息,因此,分相同数值,按由小到大排列,并记为序列对一对,,布型区间数的构建,相当于是对群体信息的集结过对,…,瑞,称之为属性讨的取值序列。程。此
8、时群体评价中的信息集结问题主要针对属性定义假设卜,,,…,兔是按属性信息的集结。讨的取值序列对评价群体集一,孔,一,的在类似的研究中,在属性值为区间数的情形下,类划分,称负蕊蕊妇为属性讨的评价群体子和川一`〕提出了口少、算子。但与本文的研群,乡则为其子群集。究区别有两点一是,其针对的是一般型区间数,即定义假设叱是子群务镇镇妇的群规模由取值上、下