用户群体满意度最大化的Top-k在线服务评价

赵时海付晓东岳昆刘骊冯勇刘利军

摘要：

考虑用户评价准则不一致的在线服务评价通常以服务的完整排序作为评价结果,而不是选择出使用户群体满意度最大的Top-k在线服务集合,使评价结果难以满足Top-k在线服务评价场景的合理性和公平性需求.为此,提出了一种用户群体满意度最大化的Top-k在线服务评价方法.该方法首先定义用户群体满意度指标,以衡量选择的k个在线服务的合理性;其次,考虑用户评价准则不一致及用户偏好信息不完整的情况,采用Borda规则将用户对在线服务的偏好关系构造为用户-服务满意度矩阵;然后借鉴Monroe比例代表思想,将Top-k在线服务评价问题建模为寻找最大化用户群体满意度的在线服务集合的优化问题;最后采用贪心算法对该优化问题进行求…展开v

关键词：在线服务;Top-k在线服务评价;用户偏好;Monroe规则;贪心算法

所属期刊栏目：32

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;NSFC-云南联合基金;云南省基础研究计划;云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划

在线出版日期：2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：3388-3403