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《基于属性分布信息的大规模群体评价方法及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第21卷第3期中国管理科学Vol.21,NO.32013年6月ChineseJournalofManagementSeieneeJun.,2013文章编号:1003一207(2013)03一0146一07基于属性分布信息的大规模群体评价方法及应用陈骥,2,苏为华2,张崇辉(1.浙江工商大学统计与数学学院,浙江杭州310018;2.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310018)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
2、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Madab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:C934文献标识码:A的重要性,Yage户一12)提出有序加权平均算子1引言(()WA),Xu和Da仁3一∀5]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(OWGA)等,并且在区间
3、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(UOWA)此类方法提供了一种群体评价技术!∀一8#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
4、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!6一8&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[9一#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
5、,在或褒奖的情况所导致的杠杆效应,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(WAA)加权几何平均算子(WGA)等,被广泛地应用于常规集2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2.1群体评价中的分布信息收稿日期:2011一09一14;修订日期:2012一06一28对于有限方案的群体评价问题,设方案集为O基金项目:国家社会科学基金资助项目(2ATJ1);浙江省自然一笼01,:,∋,,},评价群体集为
6、S={1,:,∋,},科学基金资助项目(Q12Go30068,Y6llo777)作者简介:陈骥(1981一),男(汉族),浙江乐清人,浙江工商大学属性集为U一{u,,u:,∋,u},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*(l镇k镇t)在属性u,(1簇j镇n)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3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5,将群体集S对方案*在属性u,表示为书一{[才,对∃],f(x乡)},称为分布型区间属性一厂L
7、kljJ.尸PmX值,其中,才一,望象(P,,z介一胆履羹(此),将属性u,的权数表示为心一{[衅,肆#,f(对)),称之为分在评价值矩阵尸中,序列{此}(1镇i蕊m)的不布型区间属性权重两者均可通过对群体的调查获同取值表明了评价群体集S对于属性u,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3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u,的取值分布以反映共识程度是较为有3.1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1对于序列{此}(l镇乞
