CN106611096A - 一种基于离差最大化的节目评价系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于离差最大化的节目评价系统及方法，包括，输入单元，用于输入待评价节目和评价指标；节目指标属性空间构建单元，根据待评价节目和评价指标的计算公式得到决策矩阵并进行规范化处理；节目评价模型构建单元，根据离差函数构建单目标优化模型；最优解确定单元，采用拉格朗日乘子法求解节目评价模型的最优解；获得单元，根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。本发明充分反映待评价节目的数据信息，实现评价指标的科学赋权，提高节目评价的准确性。

Description

一种基于离差最大化的节目评价系统及方法

技术领域

本发明涉及广播电视领域，更为具体地，涉及一种基于离差最大化的节目评价系统及方法。

背景技术

在广播电视领域，通常采用多个指标评价用户对节目的偏好，对评价指标权重的赋值是多目标决策的一个重要环节。指标的权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策(或评估)问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻求合适的权重确定方法。

目前国内外关于评价指标权系数的确定方法有很多种，根据计算权系数时原始数据来源以及计算过程的不同，这些方法大致可分主观赋权法和客观赋权法两大类。主观赋权评估法采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评估，如层次分析法、专家调查法、模糊分析法、二项系数法等，其中，层次分析法是实际应用中使用的最多的方法，它将复杂问题层次化，将定性问题定量化。客观赋权评估法则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估，主要有熵值法、主成分分析法、均方差法、变异系数法等方法，其中，熵值法用的较多，这种赋权法所使用的数据是决策矩阵，所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。主观赋权法可以体现决策者的经验判断，属性的相对重要程度一般不会违反人们的常识。但其随意性较大，决策准确性和可靠性稍差。客观赋权法存在赋权的客观标准，可利用一定的数学模型，通过计算得出属性的权重系数。其缺点是忽视了决策者的主观知识与经验等主观偏好信息，有时会出现权重系数不合理的现象。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种反映客观决策，实现电视节目评价指标科学赋权的基于离差最大化的节目评价系统及方法。

根据本发明的一个方面，提供一种基于离差最大化的节目评价系统，包括：输入单元，用于输入待评价节目、评价指标和评价指标的计算公式；节目指标属性空间构建单元，根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵，即节目指标属性空间，其中，决策矩阵A＝(a_ij)_m×n，a_ij为第i个节目对第j个评价指标的属性值，经规范化处理的矩阵B＝(b_ij)_m×n称为规范化的决策矩阵，b_ij表示第i个节目对第j个评价指标的规范化属性值，其中i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n，m为节目数量，n为评价指标数量，其中，规范化处理包括效益型指标规范化处理：和成本型指标规范化处理：其中，分别为第j个指标的最大值和最小值；节目评价模型构建单元，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数，并由离差函数构建单目标优化模型，即节目评价模型；最优解确定单元，采用拉格朗日乘子法求解上述节目评价模型的最优解；获得单元，根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。

根据本发明的另一个方面，提供一种基于离差最大化的节目评价方法，包括：选择待评价节目、评价指标和评价指标的计算公式；构建节目指标属性空间，即根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵，即节目指标属性空间；构建节目评价模型，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数，并由离差函数构建单目标优化模型，即节目评价模型；采用拉格朗日乘子法求解上述节目评价模型的最优解；根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。

本发明所述节目评价系统及方法实现了利用离差最大化法进行客观赋权，实现电视节目评价指标的科学赋权，提高了节目评价的准确性和可靠性。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1是本发明基于离差最大化的节目评价系统的构成框图；

图2是本发明基于离差最大化的节目评价方法的流程图；

图3是本发明节目指标属性空间构建方法的流程图；

图4是本发明节目评价模型构建方法的流程图；

图5是本发明节目评价模型最优解的求解方法的流程图。

在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。

以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。

图1是本发明基于离差最大化的节目评价系统的构成框图，如图1所示，本发明所述基于离差最大化的节目评价系统包括：

输入单元110，用于选择待评价节目、评价指标和评价指标的计算公式，例如，输入单元110可以为触摸屏、电脑、键盘、鼠标等，其上显示待评价节目和评价指标供用户选择，用户可以选择m个待评价节目，记为S＝｛S₁，S₂，…，S_m}，n个评价指标，记为P＝{P₁，P₂，…，P_n}。

节目指标属性空间构建单元120，根据输入单元110输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵，即节目指标属性空间，例如，第i个节目S_i对第j个评价指标P_j的属性值记为a_ij，A＝(a_ij)_m×n称为决策矩阵，其中i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n；经规范化处理的矩阵B＝(b_ij)_m×n称为规范化的决策矩阵，b_ij表示第i个节目S_i对第j个评价指标P_j的规范化属性值，对效益型指标进行规范化采用公式：对成本型指标进行规范化采用公式：其中，分别为第j个指标的最大值和最小值。

节目评价模型构建单元130，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数，并由离差函数构建单目标优化模型，即节目评价模型。

最优解确定单元140，采用拉格朗日乘子法求解上述节目评价模型的最优解。

获得单元150，根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。

优选地，节目指标属性空间构建单元120包括：决策矩阵构建单元，根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵；规范化决策矩阵构建单元，对决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵。

优选地，节目评价模型构建单元130包括：离差函数构建单元，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数；单目标优化模型构建单元，根据离差函数和约束条件构建单目标优化模型。

上述节目评价系统的节目评价模型是对节目评价指标进行主观赋权，体现了决策者的经验判断，达到了为广播电视节目指标体系进行科学赋权的目的。

图2是本发明基于离差最大化的节目评价方法的流程图，如图2所示，本发明所述基于离差最大化的节目评价方法包括：

首先，在步骤S210中，选择待评价节目、评价指标和评价指标的计算公式；

在步骤S220中，构建节目指标属性空间，即根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵，即节目指标属性空间，具体构建过程将在图3中描述；

在步骤S230中，构建节目评价模型，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数，并由离差函数构建单目标优化模型，即节目评价模型，具体构建过程将在图4中描述；

在步骤S240中，采用拉格朗日乘子法求解上述节目评价模型的最优解，具体地求解过程将在图5中进行描述；

在步骤S250中，根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。

图3是本发明节目指标属性空间构建方法的流程图，如图3所示，节目指标属性空间构建方法包括：

首先，在步骤S310中，根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵A＝(a_ij)_m×n；

在步骤S320中，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵B＝(b_ij)_m×n，即节目指标属性空间，其中，决策矩阵的规范化处理包括效益型指标规范化处理：和成本型指标规范化处理：其中，分别为第j个指标的最大值和最小值。

图4是本发明节目评价模型构建方法的流程图，如图4所示，节目评价模型构建方法包括：

在步骤S410中，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数其中，W＝(W₁，W₂，…，W_n)^T表示评价指标的权向量；

在步骤S420中，构建单目标优化模型，根据离差函数J(W)和约束条件，为使J(W)最大，构建单目标优化模型，其中，基于离差最大化的单目标优化模型为

图5是本发明节目评价模型最优解的求解方法的流程图，如图5所示，节目评价模型最优解的求解方法包括：

首先，在步骤S510中，对节目评价模型进行拉格朗日变换，例如，构造基于离差最大化的单目标优化节目评价模型进行拉格朗日变换

在步骤S520中，对经过拉格朗日变换的节目评价模型求导，找到一阶导数为零的线性表出系数，将其带入约束条件得到最优解，其中，约束条件为例如求解上例函数的一阶导数，找到一阶导数为零的线性表出系数，即，令求得将其带入求得所以该双目标优化模型的最优解为

优选地，在步骤S520中，对节目评价模型的最优解进行归一化处理，例如，对W_j ^*进行归一化处理，即，使得节目指标的加权向量满足归一化约束条件。

另外，优选地，根据上例中，基于离差最大化的单目标优化模型的最优解，各节目的综合评价值为

综上所述，参照附图以示例的方式描述了根据本发明提出的基于离差最大化的节目评价系统及方法。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的系统及方法，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (9)

1.一种基于离差最大化的节目评价系统，包括：

输入单元，用于输入待评价节目、评价指标和评价指标的计算公式；

节目指标属性空间构建单元，根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵，即节目指标属性空间，

其中，决策矩阵A＝(a_ij)_{m × n}，a_ij为第i个节目对第j个评价指标的属性值，经规范化处理的矩阵B＝(b_ij)_{m × n}称为规范化的决策矩阵，b_ij表示第i个节目对第j个评价指标的规范化属性值，其中i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n，m为节目数量，n为评价指标数量，

其中，规范化处理包括效益型指标规范化处理：和成本型指标规范化处理：其中，分别为第j个指标的最大值和最小值；

节目评价模型构建单元，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数，并由离差函数构建单目标优化模型，即节目评价模型；

最优解确定单元，采用拉格朗日乘子法求解上述节目评价模型的最优解；

获得单元，根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。

2.根据权利要求1所述的节目评价系统，其中，所述节目指标属性空间包括：

决策矩阵构建单元，根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵；

规范化决策矩阵构建单元，对决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵。

3.根据权利要求1所述的节目评价系统，其中，所述节目评价模型构建单元包括：

离差函数构建单元，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数；

单目标优化模型构建单元，根据离差函数和约束条件构建单目标优化模型。

4.一种基于离差最大化的节目评价方法，包括：

选择待评价节目、评价指标和评价指标的计算公式；

构建节目指标属性空间，即根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵，并将决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵，即节目指标属性空间，

其中，决策矩阵A＝(a_ij)_{m × n}，a_ij为第i个节目对第j个评价指标的属性值，经规范化处理的矩阵B＝(b_ij)_{m × n}称为规范化的决策矩阵，b_ij表示第i个节目对第j个评价指标的规范化属性值，其中i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n，m为节目数量，n为评价指标数量，

其中，规范化处理包括效益型指标规范化处理：和成本型指标规范化处理：其中，分别为第j个指标的最大值和最小值；

构建节目评价模型，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数，并由离差函数构建单目标优化模型，即节目评价模型；

采用拉格朗日乘子法求解上述节目评价模型的最优解；

根据待评价节目的收视信息和所述最优解获得各节目的综合评价值。

5.根据权利要求4所述的节目评价方法，其中，所述构建节目指标属性空间包括：

构建决策矩阵，根据输入单元输入的待评价节目和评价指标的计算公式得到各节目的各评价指标组成的决策矩阵；

构建规范化决策矩阵，对决策矩阵进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵。

6.根据权利要求4所述的节目评价方法，其中，所述构建节目评价模型包括：

构建离差函数，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数；

构建单目标优化模型，根据离差函数和约束条件构建单目标优化模型。

7.根据权利要求6所述的节目评价方法，其中，所述构建节目评价模型包括：

构建离差函数，利用节目指标属性空间构建单元获得的规范化的决策矩阵构建离差函数其中，W＝(W₁，W₂，…，W_n)^T表示评价指标的权向量；

构建单目标优化模型，根据离差函数J(W)和约束条件，为使J(W)最大，构建单目标优化模型，其中，基于离差最大化的单目标优化模型为 其中，s.t.是subject to的缩写，用在公式中表示约束条件。

8.根据权利要求7所述的节目评价方法，其中，所述基于离差最大化的单目标优化模型的最优解的求解方法包括：

将基于离差最大化的单目标优化节目评价模型进行拉格朗日变换，构造拉格朗日函数

对经过拉格朗日变换的节目评价模型进行求导，找到一阶导数为零的线性表出系数，将其带入约束条件得到最优解，其中，约束条件为该单目标优化模型的最优解为

对最优解进行归一化处理，得到归一化最优解，即，

9.根据权利要求8所述的节目评价方法，其中，所述各节目的综合评价值为