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  • 主要介绍了Java实现的权重算法(按权重展现广告),本文讲解了算法实现原理和实现代码,需要的朋友可以参考下
  • 背景: ...这个时候就引入了评分机制,人为的为数据打分,然而不同类型的数据是无法互相影响的,这个时候我们就引入了权重这个概念. 评分: 什么是评分? 以城市的GDP为例,2015年广东的GDP有7.2万...

    背景:

    大数据火热的背景下,数据的深层次挖掘成了一个热门的话题,单一类型的数据.只需要看不同年份数值,即可以明白其含义,然而很多时候研究方向是多维度,多类型的数据,这个时候,无法在一张图表上更好的展示.这个时候就引入了评分机制,人为的为数据打分,然而不同类型的数据是无法互相影响的,这个时候我们就引入了权重这个概念.

    评分:

    什么是评分?

    以城市的GDP为例,2015年广东的GDP有7.2万亿(全国最高),2015年西藏的GDP有0.1万亿(全国最低),这个时候我们就需要确定好最高得分例如10分,最低得分1分,并确定好具体GDP与得分之间的关系,自定义算法(不一定是等比关系,但一定是正比关系),算出其他省份的得分,以此类推,可以计算例如人均GDP,GDP增速,人数,人口增长等一系列的数据评分.

    注:得分的对比需要是同一纬度,例如省与省之间的对比,不要省与市之间进行对比

    综合评分和权重:

    什么是权重和综合评分?

    以广州为例,假如其GDP的评分为9.5分,GDP增速评分为8分,人口增长评分为9分

    这个时候我们需要知道其综合评分,我们给GDP 权重占比50%  GDP增速 权重占比30% 人口增长 权重占比20%

    注意,权重比之和最好是100%

    我们可以计算出其综合评分为9.5*50%+8*30%+9*20%=8.95分

    分类和指标:

    在数据研究当中,数据类型繁华多样,但是在研究当中,我们往往会把具有同一共性的数据类型打上同一属性的标签

    例如:土地总量,土地人均供应量,工业用地,商业用地,住宅用地都可以划分为 土地数据 这一个分类

            常住人口数,人口流出数量,人口流入数量,人口密度  都可以化作 人口数据这一个分类

    分类可以不止一级,只是最后一级就是我们的具体指标:如常住人口数,土地总量这样具有具体意义的数据

    分类下综合评分的计算:

    例:土地数据  下有  商业用地,住宅用地两个指标项 其中商业用地 权重占比为30% 住宅用地 权重占比为70%

         人口数据  下有   常住人口数,人口密度两个指标项 其中常住人口数 权重占比为60% 人口密度权重占比为30%

       对于综合评分来说  土地数据 权重占比40%  人口数据 权重占比60%

    其综合评分=(商业用地评分*30%+住宅用地评分*70%)*40%+(常住人口数评分*60%+人口密度评分*30%)*60%

    如果有更多级的分类,其算法也是一致的,但是需要注意的是每一级具体分类下的子指标(或分类)的权重占比之和为100%

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  • 基于标签权重评分的推荐模型及算法研究.pdf
  • 在之前的经历里遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题,例如用户游戏偏好得分的计算、用户价值模型的构建以及贡献度的计算等,所以这篇博客就讲讲如何确定权重~ 权重计算方法 权重是指某因素在整体评价中...
    前言

    在之前的经历里遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题,例如用户游戏偏好得分的计算、用户价值模型的构建以及贡献度的计算等,所以这篇博客就讲讲如何确定权重~

    权重计算方法

    权重是指某因素在整体评价中的相对重要程度。权重越高,则该因素越重要。权重有两个特点:

    • 每个因素的权重在0-1之间
    • 所有因素的权重和为1

    权重的确定方法有很多,主要分为以下两大类:

    主观赋权法客观赋权法
    思路与优缺点由专家根据经验进行主观判断得到权数,然后对指标进行综合评价。这是一种定性方法,易操作,但主观性强根据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估 结果的关系来进行综合评价。这是定量研究, 没有考虑决策者的主观意愿和业务经验,同时计算方法较繁琐
    常用方法层次分析法主成分分析法(或因子分析法)
    其他方法权值因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项系数法、环比评分法、最小平方法、序关系分析法变异系数法、最大熵计数法、均方差法、神经网络、回归分析法等
    常用方法

    这里就简单说下两种方法:层次分析法和变异系数法

    1.层次分析法

    层次分析法简称AHP,是指将与整体决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,然后进行定性和定量分析的方法。根据总的目标,可以将问题分解为不同的因素,形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最低层相对于最高层的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
    主要步骤有以下几点:

    • 构建判断矩阵
      所谓的判断矩阵就是将任意两指标进行对比得出一个重要性结果,然后将这个结果以矩阵的形式进行呈现,其中重要程度差别等级如下:
      在这里插入图片描述
    • 计算权向量
      对于填写完的判断矩阵利用一定数学方法进行层次排序,计算权向量,指每一个矩阵各因素针对其准则的相对权重
    da = [
    [1,3,3,5,3,5,5],
    [0.33,1,1,3,1,3,3],
    [0.33,1,1,3,1,3,3],
    [0.20,0.33,0.33,1,0.33,1,1],
    [0.33,1,1,3,1,3,3],
    [0.20,0.33,0.33,1,0.33,1,1],
    [0.20,0.33,0.33,1,0.33,1,1]]
    sum = np.sum(da, axis=0)
    col_arv = da/sum
    w = np.sum(col_arv, axis=1)
    w_n = w/np.sum(w)
    for i in w_n:
        print i   # 权重
    print np.max(nplg.eig(da)[0])  # 最大特征根
    
    • 一致性检验
      确定权向量后,需要对判断矩阵进行一致性检验。比如A比B重要,B比C重要,但是最后结果显示C比A重要,这样即为不一致。可以利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过,归一化后的特征向量即为权向量,若不通过,需重新构造
      在这里插入图片描述

    2.变异系数法

    变异系数是刻画离中趋势的重要指标,反映取值的差异和波动,在数值上等于标准差除以均值。为什么变异系数可以用于确定权重呢?因为在评价体系中,若某因素的取值差异大,则说明该因素难以实现,是反映所评价对象差距的关键因素,因此要赋予更高的权重。
    主要步骤要有以下几点:

    • 计算均值
    • 计算标准差
    • 计算变异系数 = 标准差/均值
    • 计算权重 = 因子变异系数 / 各因子变异系数之和
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  • 评价得分计算:确立权重的方法

    万次阅读 2020-02-29 20:36:00
    在工作生活中,我们经常会遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题,例如商品的排序,可能需要考虑成交量、好评率、收藏量、转化率等因素;例如个人信用分,可能需要考虑身份特征、...

         在工作生活中,我们经常会遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题,例如商品的排序,可能需要考虑成交量、好评率、收藏量、转化率等因素;例如个人信用分,可能需要考虑身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、信用历史等因素,而其中每个因素,又可能需要多种指标来衡量。这就引入了权重的概念,那么如何确定每个因素对目标的权重以保证最终结果最合理呢?

    一、什么是权重

         权重是指某因素在整体评价中的相对重要程度。权重越高,则该因素越重要。权重有两个特点:1、每个因素的权重在0-1之间 2、所有因素的权重之和为1。

    二、权重的确定思路与方法

    主观赋权方法:主要由专家经验得到权数,然后对指标进行综合评价。是一种结合性方法,易操作,存在一定主观性。常用方法:层次分析法AHP、权值因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项系数法、环比评分法、最小平方法、序关系分析法等。

    客观赋权法:依据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的影响关系来综合评价。这是定量研究,无须考虑决策者主观意愿和业务经验,计算方法较为复杂。常用方法:主成分分析、因子分析、熵值法、变异系数法、均方差法、回归分析法等。

             三、常用权重计算方法(层次分析、变异系数法)        

    3.1层次分析法(AHP)

         层次分析法简称AHP,是指将与整体决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,然后进行定性和定量分析的方法。根据总的目标,可以将问题分解为不同的因素,形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最低层相对于最高层的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

         层次分析法可应用于权重确立的多种场景,例如:1、利用层次分析法对内容社区的原创作者进行创作者打分评级,然后针对不同评级的创作者制定不同策略,以刺激更多原创优质内容的生产;2、利用层次分析法对各流量来源的渠道进行渠道的打分评级,更加有效客观全面的评价一个渠道的综合价值;

    层次分析法具有系统性、实用性、简洁性的优点,一般步骤如下:

    1、建立递阶层次结构模型

         应用AHP解决实际问题,首先要明确需要分析决策的问题,把它条理化理出递阶层次结构。一般由三个层次组成:目标层(最高层),问题的预定目标、准则层(中间层),影响目标实现的准则、措施层(最低层),促使目标实现的措施。通过对复杂问题的分析,找出影响目标实现的准则,要详细分析各准则因素间的关系,有些是主要准则有些是次准则,然后根据这些关系将各元素分成不同的层次和组,上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用。最后分析为解决问题,在上述准则下,有哪些最终措施,将他们作为措施层因素,放在层次结构最底层。

         以上图作者评分模型为例,作者总分即为目标层;作品质量得分、发布得分等即为准则层;图文分享数、评论数等即为措施层。

    2、构造判断矩阵

         据递阶层次结构就能很容易地构造判断矩阵。构造判断矩阵的方法是:每一个准则因素作为判断矩阵的第一个元素,隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列。然后填写判断矩阵,大多采取的方法是根据专家(业务经验)来判断矩阵的准则,其中两个元素两两比较哪个重要,重要多少,对重要性程度按1-9赋值。在实际应用中,可用spss工具进行计算,简洁方便。

    3、计算权向量并做一致性检

         对于填写完的判断矩阵利用一定数学方法进行层次排序,计算权向量,指每一个矩阵各因素针对其准则的相对权重。计算权向量有特征根法、和法、幂法等,再次不做过多介绍。确定权向量后,需要对判断矩阵进行一致性检验。比如A比B重要,B比C重要,但是最后结果显示C比A重要,这样即为不一致。可以利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过,归一化后的特征向量即为权向量,若不通过,需重新构造成对比较阵。

    4、计算综合重要度

        以上分析只得出相对重要度,因此在层次分析中,还需计算同一层次所有要素对最高层次进行排序,从最上层开始,自上而下的求出各层要素关于总体的综合重要度,并进行一致性检验。

    评价:层次分析方法是把研究对象当作一个系统,按照拆解、比较的思维进行决策。其中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到最终结果,每个层次中每个因素对结果的影响均可量化。把定性与定量相结合,利用专家经验,对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。层次分析法适用于处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。

    3.2变异系数法

         变异系数是刻画离中趋势的重要指标,反映取值的差异和波动,在数值上等于标准差除以均值。为什么变异系数可以确定权重,因为在评价体系中,若某因素取值差异大,则说明该因素难以实现,是反应所评价对象差距的关键因素,所以要赋予更高权重。例如,在高考时我们经常会谈要把精力多放在数学上,而语文则是循序渐进,以保分为主。为什么呢?是因为数学成绩相比语文成绩,更能拉开总分差距,数学学的好,考130、140分的可能性很大,而语文全班分数则可能普遍分布在100-120分,付出很多努力却和别人拉不开什么差距。我们重视能拉开差距的科目,其实就是对取值差异大的因素,对其赋予了更高权重。

        尝试去用变异系数法综合评价北京某景区的各影响因素指出各因素在这些指标上的差距,并作为确定各项指标权重的依据。数据选取某一年的数据。计算这些影响因素的变异系数、标准差、平均数,反映出各因素在这些指标上的差距,并作为确定各项指标权重的依据。

    将各项指标的变异系数加总得12.05,然后计算构成评价指标体系的这5个因素指标的权重,超负荷的接待量及过多的人工建筑:

     其他指标的权重依次类推,最终求得各因素权重:

    评价:变异系数法直接利用各项指标所包含信息量,通过计算得到指标的权重,是一种客观的赋权方法。在评价中,指标取值差异越大的指标也就越能反应因素差异,这样的指标更能反应每个被评价目标之间的差距。

       以上,希望帮助到大家。


    欢迎关注我的公众号,给我留言数据方面问题。

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    权重评分:

    商品点击:(1)
    同用户对同商品点击为1分。第二次以上点击不计算。

    商品收藏(2)
    同用户对同商品收藏为2分。取消收藏或者第二次以上不计算。

    商品加购物车(3)
    同用户对同商品加入购物为3分。取消加入购物车或者第二次以上不计算。

    商品下单(4)
    同用户对同商品下单为4分。取消订单或者第二次以上不计算。

    商品支付(5)
    同用户对同商品支付为5分。第二次以上不计算。


    当同用户对同商品多次操作,以评分权重最高的为准。一个用户对一个商品的最高权重为:5

    js埋点->后端接口->mq->(处理数据)根据userID_商品ID做为主见,对评分模型做实时计算。(每次评分以最高)

    1.首先判断主见是否存在,不存在则新增:userID_商品ID
    2.如果存在则判断权重是否大于,大于则更新权重,小于则不做任何处理

    转载于:https://my.oschina.net/xiaominmin/blog/1837899

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