[发明专利]一种互联网用户传播正能量评估方法

摘要

本发明涉及一种互联网用户传播正能量评估方法，属于评估技术领域。本发明首先针对互联网用户传播正能量这一目标，构建评价体系；根据所构建的评价体系，建立递级结构；建立评语论域；建立一级指标的评价矩阵；构造判断矩阵，再确定指标的权向量；对判断矩阵进行一致性检验；再确定评价指标的评价向量；最后进行综合量化评估。本发明针对互联网用户传播正能量这一抽象整体，通过构建评价体系，建立数学模型，实现了对互联网用户传播正能量的等级量化评估，从而有利于警示并提升广大互联网用户的正能量，维护互联网环境。

主权项

1.一种互联网用户传播正能量评估方法，其特征在于：首先针对互联网用户传播正能量这一目标，构建评价体系；根据所构建的评价体系，建立递级结构；建立评语论域；建立一级指标的评价矩阵；构造判断矩阵，再确定指标的权向量；对判断矩阵进行一致性检验；再确定评价指标的评价向量；最后进行综合量化评估；所述互联网用户传播正能量评估方法的具体步骤如下：Step1、针对互联网用户传播正能量这一目标，构建评价体系；Step2、根据所构建的评价体系，建立递级结构；其中，在所建立的递级结构中，最高级为目标X；中间级为一级指标Xi；最低级为二级指标Xij；将一级指标Xi作为目标X的评价因素，记为X＝{X1,X2,···,Xi}；将二级指标Xij作为一级指标Xi的评价因素，记为X1＝{X11,X12,···,X1j}，X2＝{X21,X22,···,X2j}，……，Xi＝{Xi1,Xi2,···,Xij}；Step3、建立评语论域V；采用语义学标度的方法将评语论域V划分为m个等级，记为：V＝{V1,V2,...,Vm}；Step4、建立一级指标X_i的评价矩阵R_i；采用专家评估法计算一级指标X_i所对应的二级指标X_ij对评语论域V中第m个等级的隶属度，即计算属于评语论域V中第m个等级的一级指标X_i所对应的二级指标X_ij的专家数占专家总数的比值r_jm，再建立一级指标X_i的评价矩阵R_i；其中，评价矩阵Ri是一级指标Xi到评语论域V中第m个等级Vm的一个模糊映射所确定的一个模糊关系，即Ri(Xi,Vm)＝F(Xi)(Vm)，rjm表示评价矩阵Ri中一级指标Xi所对应的二级指标Xij对评语论域V中第m个等级的隶属度，0≤rjm≤1，Vm表示评语论域V中第m个等级；Step5、首先构造判断矩阵，再确定指标的权向量；采用1—9标度法，对目标X的评价因素及一级指标X_i的评价因素分别进行两两比较，即对一级指标X_i及二级指标X_ij分别进行两两比较，确定各评价因素之间的比例标度，分别构造判断矩阵S，S_i；根据判断矩阵得出相对应的最大特征值λ_max，λ_maxi，及其得出最大特征根所对应的特征向量；再对相对应的特征向量进行归一化处理得到指标权向量其中，S表示目标X的评价因素所构造的判断矩阵，S_i表示一级指标X_i的评价因素所构造的判断矩阵，表示一级指标X_i的权向量，a_i表示一级指标X_i的权向量的分向量，表示二级指标X_ij的权向量，a_ij表示二级指标X_ij的权向量的分向量；Step6、对判断矩阵进行一致性检验；通过计算一致性比率来实现对判断矩阵的一致性检验；如果一致性校验不合格，则重新执行步骤Step5，构造判断矩阵，然后再执行Step6进行一致性校验；如果一致性校验合格，则进行Step7步骤；其中CI、CI_i表示一致性指标，RI、RI_i为随机一致性指标，λ_max、λ_maxi为判断矩阵S、S_i相对应的最大特征值，n，n_i为相对应的判断矩阵的维数；Step7、确定评价指标的评价向量；由于评价因素的评价向量求解应全面考虑所有因素的影响，在计算的过程中针对所建立的递级结构进行逐级模糊综合评判，得到各被评价因素的模糊评价向量；Step7.1、首先构建一级指标Xi的评价因素的评价向量Bi计算模型，即构建二级指标Xij的评价向量Bi计算模型：Step7.2、构建目标X的评价因素的评价向量B计算模型，即构建一级指标X_i的评价向量B计算模型：其中b_m是由目标X的权向量与一级指标X_i评价因素的评价向量B_i的矩阵运算得到的，它表示目标X的评价因素X_i从整体上看对评语论域V中第m个等级的隶属度；Step8、综合量化评估；构建综合量化评估表，并对评语论域V所划分的m个等级V₁,V₂,...,V_m依次赋值1、2、…、m‑1、m；再构建量化评估计算模型：将量化评估的计算结果E与综合量化评估表比对，确定评价目标的评语等级。