近年來,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�；ヂ�(lián)網(wǎng)中存在大量功能相同或相似的在線服務(wù),用戶需要花費(fèi)大量的時(shí)間在眾多服務(wù)中選擇滿意的在線服務(wù),通過在線服務(wù)評價(jià)方法可以幫助用戶更好地選擇在線服務(wù)。現(xiàn)有研究方法假設(shè)用戶具有相同的評價(jià)準(zhǔn)則,但是用戶的消費(fèi)愛好和消費(fèi)習(xí)慣都不相同,這導(dǎo)致每位用戶對在線服務(wù)的評價(jià)準(zhǔn)則在實(shí)際中是不同的。在不同評價(jià)準(zhǔn)則下得到的同一服務(wù)的用戶評分是不具備可比較性的,根據(jù)不可比較的在線服務(wù)評分獲取的在線服務(wù)評價(jià)結(jié)果無法反映在線服務(wù)的真實(shí)性能,會出現(xiàn)誤導(dǎo)用戶選擇在線服務(wù)的情況。為解決上述問題,本文采用了一種基于Plackett-Luce模型的在線服務(wù)評價(jià)方法。該方法基于用戶評價(jià)準(zhǔn)則不一致的情況,通過概率的方法將不可比較的在線服務(wù)評分轉(zhuǎn)化為最終的在線服務(wù)評價(jià)結(jié)果。首先通過Plackett-Luce模型基于用戶服務(wù)評分獲取每位用戶對不同在線服務(wù)的偏好值;其次在同一用戶評價(jià)準(zhǔn)則下,根據(jù)偏好值獲取每位用戶對所有的服務(wù)的偏好關(guān)系;然后通過偏好關(guān)系獲取在所有用戶偏好下每個在線服務(wù)的占優(yōu)次數(shù)并將其標(biāo)準(zhǔn)化;最后建立Plackett-Luce模型的對數(shù)似然函數(shù)以及排名概率迭代函數(shù),... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2964455