CN109685293A - 一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置 - Google Patents

一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109685293A
CN109685293A CN201710969939.2A CN201710969939A CN109685293A CN 109685293 A CN109685293 A CN 109685293A CN 201710969939 A CN201710969939 A CN 201710969939A CN 109685293 A CN109685293 A CN 109685293A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
candidate target
feature vector
evaluation index
column
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710969939.2A
Other languages
English (en)
Inventor
邹文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201710969939.2A priority Critical patent/CN109685293A/zh
Publication of CN109685293A publication Critical patent/CN109685293A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/02—Payment architectures, schemes or protocols involving a neutral party, e.g. certification authority, notary or trusted third party [TTP]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08—Payment architectures
    • G06Q20/085—Payment architectures involving remote charge determination or related payment systems
    • G06Q20/0855—Payment architectures involving remote charge determination or related payment systems involving a third party
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/02—Banking, e.g. interest calculation or account maintenance

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置，用以提高目标对象选择效率，以及提高目标对象选择的客观性和准确性。目标对象选择方法，包括：根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵；以及针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵；根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。

Description

一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
第三方支付是采用与各大银行合作的方式，由第三方支付机构提供与银行支付结算系统接口的交易支付平台的网络支付模式。在第三方支付的应用场景下，买方购买商品后，使用第三方支付平台提供的账户进行货款支付，该货款即被支付给第三方支付机构，并由第三方支付机构通知卖家货款到账，要求发货；买方收到货物之后，检验货物，并且在第三方支付平台进行确认后，通知第三方支付平台付款，第三方支付平台将相应的款项转至卖家账户中。
上述交易过程中，买方向第三方支付平台提供的账户所支付的货款称为备付金，其为第三方支付平台预收买方的待付货币资金，不属于第三方支付机构的自有财产。根据相关规定，非银行支付机构不得挪用、占用客户备付金，客户备付金账户应开立在人民银行或符合要求的商业银行。
目前，第三方支付机构根据央行允许的开立备付金账户的银行名单，逐家进行商业谈判，然后进行备付金银行账户的开立、银行系统的对接等。这种方式需要耗费较多的人力物力，且耗费时间较长，降低了备付金银行选择的效率；而且这种方式以逐个接入所有重要银行为目标，没有考虑银行自身的硬件条件或者软实力，各银行间的区分度不高。
因此，如何高效快速选择优质备付金银行成为现有技术中亟待解决的技术问题之一。
发明内容
本发明实施例提供一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置，用以提高目标对象选择效率，以及提高目标对象选择的客观性和准确性。
本发明实施例提供一种目标对象选择方法，包括：
根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵；以及
针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵；
根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；
根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
本发明实施例提供一种目标对象选择装置，包括：
第一获取单元，用于根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵；
第二获取单元，用于针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵；
第一确定单元，用于根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；
第二确定单元，用于根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
本发明实施例提供一种计算装置，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行上述任一方法所述的步骤。
本发明实施例计算机可读介质，其存储有可由计算装置执行的计算机程序，当所述程序在计算装置上运行时，使得所述计算装置执行上述任一方法所述的步骤。
本发明实施例提供的目标对象选择的方法、装置、介质和计算装置，预先设置多个评价指标，根据两两评价指标之间的重要性比较以及每一候选对象相对于其他候选对象在每一评价指标上的重要性比较得到相应的权值，进而得到每一候选对象的评分，根据评分确定各候选对象的选择优先级顺序，上述过程中，无需人工参与，提高了目标对象选择的优先级，而且，减少了人工参与过程中可能导致的主观因素影响，使得选择出的目标对象更加客观准确。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的应用场景示意图；
图2为本发明实施例中，目标对象选择方法的实施流程示意图；
图3为本发明实施例中，确定每一候选对象评分的流程示意图；
图4a为本发明实施例中，计算第一矩阵对应的第一特征向量的实施流程示意图；
图4b为本发明实施例中，计算第二矩阵对应的第二特征向量的实施流程示意图；
图5为本发明实施例中，判断第一矩阵是否具有满意的一致性的流程示意图；
图6为本发明实施例中，为确定第一矩阵对应的第一特征向量的流程示意图；
图7为本发明实施例中，目标对象选择装置的结构示意图；
图8为本发明实施例中，计算装置的结构示意图。
具体实施方式
为了提高目标对象选择效率，减少目标对象选择过程中，人为主观因素影响，提高目标对象选择结果的准确性和客观性，本发明实施例提供了一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置。
以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
发明人发现，现有技术中，在进行备付金银行选择时，第三方支付机构根据央行允许的备付金银行名单，逐家银行进行商业谈判，然后进行备付金账户的开立、银行系统的对接，上述过程中，未将更多客观有效的信息作为考虑的依据，以接入所有备付金银行为目标，并未考虑各银行的选择优先级，尤其是在以后备付金银行只能为有限数量的情况下，银行选择的优先级格外重要。
本发明实施例中，针对候选对象预先设置多个评价指标，针对每一评价指标为其设置相应的重要性次序权值，以及针对每一候选对象，确定该候选对象在每一评价指标上相对于其他候选对象在同一评价指标上的重要性次序权值，由此计算得到每一候选对象的评分，按照评分由高到低的顺序作为选择优先级顺序。上述过程中，既考虑了评价指标的重要程度，又考虑了各个候选对象在不同评价指标上的优劣，上述过程无需人工参与，一方面，能够提高目标对象选择的效率，另一方面，降低了人工参与决策时由于人为主观因素的影响，提高了选择结果的准确性和客观性。
首先参考图1，其为实施本发明实施例提供的目标对象选择方法的应用场景示意图。包括用户设备11和服务器12。其中，所述用户设备11中安装有客户端，用户10通过客户端访问服务器12提供的电子商务业务。用户在访问电子商务业务过程中产生的备付金由服务器12转入选择出的、在备付金银行开立的备付金专用电子账户中。
需要说明的是，用户设备安装的客户端可以为独立的电子商务客户端，也可以为其他类型客户端，在该客户端中嵌入有电子商务业务功能，例如，在即时通信客户端中嵌入的电子商务业务功能等等，本发明对此不进行限定。
用户设备11和服务器12通过通信网络进行通信连接，该网络可以为局域网、广域网等。用户设备11可以为手机、平板电脑等，服务器12可以为任何能够提供网络电子商务业务的服务器设备。本发明实施例提供的目标对象选择方法可以应用于服务器12中。
下面结合图1的应用场景，参考图2来描述根据本发明示例性实施方式的目标对象选择方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
如图2所示，其为本发明实施例提供的目标对象选择方法的实施流程示意图，包括以下步骤：
S21、根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵。
本步骤中，针对候选对象预先设置多个评价指标，并确定每一评价指标相对于其他评价指标的重要性次序权值，该重要性次序权值可以采用数字1～9表示，其中，1表示两个评价指标同样重要，而9表示一个评价指标相比于另外一个评价指标极度重要。例如，评价指标P1相对于评价指标P2的重要性次序权值为4，则说明评价指标P1相对于评价指标P2比较重要，相应地，评价指标P2相对于评价指标P1的重要性次序权值为1/4。也就是说，本发明实施例中，第一重要性次序权值是指某一评价指标与其他任一评价指标的重要性比较得分。
以候选对象为备付金候选银行为例，具体实施时，可以针对备付金候选银行设置如下几个评价指标：
1、第三方支付机构的用户在各个银行的数量；
2、各个银行的性能(如并发量等等)；
3、各个银行的发卡数量；
4、银行针对备付金向第三方支付机构提供的收益率；
5、银行针对第三方支付机构提供的额度限制。
具体实施时，针对备付金银行选择即可以选择以上5个维度作为备付金银行选择的客观判断条件。
可选地，可以比较5个维度上两两评价指标之间的重要程度，用数字1-9表示，其中1表示同样的重要性，9表示一个比另一个极端重要。之后，在每一个纬度上，各个银行之间再两两作比较进行评分，同样以1-9计分。最终给出每家银行的评分，按照评分由高到低的顺序确定各个银行对应的选择优先级顺序。假设备付金候选银行有5家，分别为A、B、C、D和E。
如表1所示，其为根据5个维度的评价指标两两之间的重要程度比较评分得到的第一矩阵示意：
表1
P1 P2 P3 P4 P5
P1 1 1 4 2 6
P2 1 1 2 2 5
P3 1/4 1/2 1 1/3 1/2
P4 1/2 1/2 3 1 3
P5 1/6 1/5 2 1/3 1
其中：
P1表示第三方支付机构的用户在各个银行的数量；
P2表示各个银行的性能(如并发量等等)；
P3表示各个银行的发卡数量；
P4表示银行针对备付金向第三方支付机构提供的收益率；
P5表示银行针对第三方支付机构提供的额度限制。
具体实施中，5个维度的评价指标两两之间的重要程度比较评分可以由专业人士给出。
S22、针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵。
本步骤中，即针对每一维度的评价指标，得到两两候选对象之间的比较评分，该评分体现了各个候选对象在同一评价指标上的重要程度比较结果。也就是说，本发明实施例中，第二重要性次序权值是针对任一候选对象，该候选对象在某一评价指标上与其他任一候选对象的重要性比较得分。
仍然以备付金银行选择为例，分别如表2～表6所示，其为针对每一维度的评价指标，得到两两银行之间的比较评分：
表2
A B C D E
A 1 5 7 3 9
B 1/5 1 2 2 4
C 1/7 1/2 1 1/2 1
D 1/3 1/2 2 1 3
E 1/9 1/4 1 1/3 1
表3
表4
A B C D E
A 1 3 9 5 7
B 1/3 1 3 2 2
C 1/9 1/3 1 1/2 1/2
D 1/6 1/6 2 1 1
E 1/7 1/2 2 1/2 1
表5
A B C D E
A 1 1/2 1/8 1/4 1/2
B 2 1 1/6 1/3 1/2
C 9 6 1 2 4
D 4 3 1/2 1 2
E 2 2 1/4 1/2 1
表6
A B C D E
A 1 2 1/2 2 1/4
B 1 1 1/3 1 1/6
C 2 3 1 4 1/2
D 1/2 1/2 1/4 1 1/7
E 4 6 2 7 1
其中表2～表6分别表示P1、P2、P3、P4和P5对应的第二矩阵。
同样，每一个纬度的评价指标上，五家银行之间两两作比较评分可以由专业人士给出。
S23、根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分。
S24、根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
其中，步骤S23中，可以按照图3所示的流程确定每一候选对象的评分，包括以下步骤：
S131、分别确定所述第一矩阵对应的第一特征向量和各第二矩阵的第二特征向量。
S132、针对每一候选对象，从各第二矩阵对应的第二特征向量中分别提取该候选对象对应的第三特征向量。
S133、根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分。
其中，步骤S131中，可以采用以下任一方法获得第一矩阵对应的第一特征向量和第二矩阵对应的第二特征向量，以下分别介绍之。
第一种方法、
如图4a所示，其为确定组成第一矩阵对应的第一特征向量的实施流程示意图，包括以下步骤：
S41、对所述第一矩阵中的每一元素按列进行归一化处理。
本步骤中，针对第一矩阵中包含的每一元素按列进行归一化处理，例如，可以确定每一元素与该元素所在列的所有元素之和的比值，将该比值作为该元素在归一化后的第一矩阵中对应的元素。
具体实施时，可以按照以下公式对每一元素进行归一化处理：其中：bij表示第一矩阵中第i行第j列的元素，bij'表示归一化后的第一矩阵中第i行第j列的元素，i,j＝1,2,3,…,n，n表示评价指标的数量，由此，可以得到归一化的第一矩阵，如表7所示：
表7
P1 P2 P3 P4 P5
P1 0.34 0.31 0.33 0.35 0.39
P2 0.34 0.31 0.17 0.35 0.32
P3 0.09 0.16 0.08 0.06 0.03
P4 0.17 0.16 0.25 0.18 0.19
P5 0.06 0.06 0.17 0.06 0.06
S42、将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理后得到所述第一矩阵对应的第一特征向量。
本步骤中，将归一化后的第一矩阵中包含的元素按行求和后可以得到一列向量，然后再按列对得到的列向量进行归一化处理。同样，针对所述列向量中包含的每一元素，确定每一元素与该列向量所包含的所有元素之和的比值，将该比值作为该元素在归一化后的列向量中对应的元素。
延续上例，可以按照以下公式确定归一化后的第一矩阵的每一行元素之和：其中，i＝1,2,3,…,n，为了便于描述，记W＝(W1,W2,W3,W4,W5)t＝(1.73,1.5,0.42,0.95,0.41)t。
进一步地，对向量W作归一化处理，其元素的一般项为据此，可以得到归一化后的W＝(W1',W2',W3',W4',W5')t＝(0.35,0.3,0.08,0.19,0.08)t。
由此，可以组成第一矩阵对应的第一特征向量。
类似地，可以按照以下流程第二矩阵对应的第二特征向量：针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理得到所述第二矩阵对应的第二特征向量。
以P1对应的第二矩阵，即表2所示的第二矩阵为例，如图4b所示，其为确定第二矩阵的第二特征向量，包括以下步骤：
S401、针对P1对应的第二矩阵中所包含的每一元素按列进行归一化处理。
本步骤中，针对P1对应的第二矩阵(即上述表2所示的矩阵)中包含的每一元素按列作归一化处理，同样，可以每一元素与该元素所在列的所有元素之和的比值作为该元素在归一化后的第一矩阵中对应的元素。
其中，其元素的一般项为其中：p1 ij表示P1对应的第二矩阵中第i行第j列的元素，表示归一化后的P1对应的第二矩阵中第i行第j列的元素，i,j＝1,2,3,…,m，m标识候选银行的数量，由此，可以得到归一化后的P1对应的第二矩阵，如表8所示：
表8
A B C D E
A 0.559503 0.689655 0.538462 0.439024 0.5
B 0.111901 0.137931 0.153846 0.292683 0.222222
C 0.079929 0.068966 0.076923 0.073171 0.055556
D 0.186501 0.068966 0.153846 0.146341 0.166667
E 0.062167 0.034489 0.076923 0.04878 0.055556
S402、将归一化后的、P1对应的第二矩阵按行求和后再次按列进行归一化处理后得到P1对应的第二矩阵所对应的第二特征向量。
本步骤中，将归一化后的、P1对应的第二矩阵中所包含的元素按行相加得到列向量Wi 1，即其中，i,j＝1,2,3,…,m，为了便于描述，记W1＝(W1 1,W2 1,W3 1,W4 1,W5 1)t＝(2.727,0.916,0.355,0.722,0.278)t。
对向量W1作归一化处理，其元素的一般项为据此，可以得到归一化后的W1＝(W1 1',W2 1',W3 1',W4 1',W5 1')t＝(0.545,0.184,0.071,0.144,0.056)t。
本发明实施例中，将归一化后的W1作为P1对应的第二矩阵对应的第二特征向量。
采用相同的方法，还可以分别确定出P2、P3、P4和P5对应的第二矩阵对应的第二特征向量。
在一个实施例中，为了提高目标对象选择结果的准确性，在执行步骤S13之前，还可以判断第一矩阵是否具有满意的一致性，如果确定第一矩阵具有满意的一致性再执行步骤S13，如果判断出第一矩阵不具有满意的一致性，则对第一矩阵进行调整后返回执行步骤S11。
本发明实施例中，可以按照图5所示的流程判断第一矩阵是否具有满意的一致性，包括以下步骤：
S51、确定所述第一矩阵的最大特征根。
本步骤中，可以按照以下公式确定第一矩阵的最大特征根：其中，B表示原始的第一矩阵，如其可以为本发明实施例中的表1，W为第一矩阵对应的第一特征向量。
以B为表1所示的矩阵为例，则
S52、根据所述最大特征根确定所述第一矩阵对应的一致性比率。
其中，第一矩阵对应的一致性比率包含两部分内容，一部分为第一矩阵一致性的指标一部分为根据已有的1-9阶矩阵的1000次计算得到的平均一致性指标如表9所示：
表9
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9
R.I. 0 0 0.58 0.9. 1.12 1.24 1.32 1.41 1.46
本发明实施例中，第一矩阵为5阶矩阵，因此，其对应的平均一致性指标为1.12。
最后，根据随机一致性比率公式确定第一矩阵对应的一致性比率：
S53、判断确定出的一致性比率是否不大于预设的阈值，如果是，则执行步骤S54，否则，执行步骤S55。
具体实施时，一致性比率阈值可以设置为0.1。
S54、确定第一矩阵具有满意的一致性，流程结束。
本例中，一致性比率为0.0579，因此，具有满意的一致性，无需对第一矩阵进行调整。
S55、确定第一矩阵不具有满意的一致性。
具体实施中，如果判断出第一矩阵不具有满意的一致性，则需要对第一矩阵进行调整后，按照图1所示的流程重新进行计算。
如图6所示，其为另外一种确定第一矩阵对应的第一特征向量的流程示意图，可以包括以下步骤：
S61、对第一矩阵中的元素按行求积得到第一列向量。
本步骤中，确定第一矩阵各行各个元素的乘积，得到n行的第一列向量，记为C，即
S62、确定所述第一列向量中每一元素的n次方根得到第二列向量。
其中，所述n为预设的评价指标的数量。
针对列向量C中包含的每一元素，分别对其求5次方根后，可以得到相应的第二列向量D:
S63、对所述第二列向量进行归一化处理得到所述第一矩阵对应的第一特征向量。
本步骤中，将第二列向量D的每一行元素进行归一化处理，其元素的一般项为由此可以得到归一化后的第二列向量D：
本发明实施例中，可以将归一化后的第二列向量D作为第一矩阵对应的第一特征向量。
采用相同的方法，可以分别确定出P1、P2、P3、P4和P5第二矩阵对应的第二特征向量，这里不再一一赘述。
在组成第一矩阵对应的第一特征向量和第二矩阵对应的第二特征向量之后，由于每一个第二特征向量中分别包含了每一候选对象在每一个评价指标对应的特征向量，其表示相应的候选对象在该评价指标上的重要性次序权值，例如，评价指标P1对应的第二特征向量中，第一个元素为第一个候选对象在评价性指标P1上的重要性次序权值；第二个元素为第一个候选对象在评价性指标P1上的重要性次序权值；依次类推，而评价指标P2对应的第二特征向量中，第一个元素为第一个候选对象在评价性指标P2上的重要性次序权值；第二个元素为第一个候选对象在评价性指标P2上的重要性次序权值等等，由此，本发明实施例中，需要针对每一候选对象，需要从每一评价指标对应的第二特征向量中分别提取该候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量，根据上述描述可知，第一个候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量为P1对应的第二特征向量中的第一个元素、P2对应的第二特征向量中的第一个元素、P3对应的第二特征向量中的第一个元素、P4对应的第二特征向量中的第一个元素以及P5对应的第二特征向量中的第一个元素。类似地，第二个候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量为P1对应的第二特征向量中的第二个元素、P2对应的第二特征向量中的第二个元素、P3对应的第二特征向量中的第二个元素、P4对应的第二特征向量中的第二个元素以及P5对应的第二特征向量中的第二个元素；第三个候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量为P1对应的第二特征向量中的第三个元素、P2对应的第二特征向量中的第三个元素、P3对应的第二特征向量中的第三个元素、P4对应的第二特征向量中的第三个元素以及P5对应的第二特征向量中的第三个元素；第四个候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量为P1对应的第二特征向量中的第四个元素、P2对应的第二特征向量中的第四个元素、P3对应的第二特征向量中的第四个元素、P4对应的第二特征向量中的第四个元素以及P5对应的第二特征向量中的第四个元素；第五个候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量为P1对应的第二特征向量中的第五个元素、P2对应的第二特征向量中的第五个元素、P3对应的第二特征向量中的第五个元素、P4对应的第二特征向量中的第五个元素以及P5对应的第二特征向量中的第五个元素。
最后，利用第一矩阵对应的第一特征向量和每一候选对象在每一评价指标上对应的第三特征向量，来计算每一候选对象对应的评分。例如，针对每一候选对象，确定所述第一特征向量中每一评价指标对应的特征向量与该候选对象在第三特征向量中、相同评价指标对应的特征向量的乘积之和为该候选对象的评分。
具体实施时，可以按照以下公式计算每一候选对象的评分：其中，n表示评价指标的数量，本例中即为5，m表示候选银行的数量，本例中也为5。据此，可以计算出每一候选银行对应的评分，根据各个候选银行的评分由高到低的顺序作为候选银行的选择优先级顺序。
为了更好地理解本发明实施例，以下以选择备付金银行为例，对本发明实施例的实施过程进行说明。假设候选备付金银行包括A、B、C、D和E五个银行，针对每一候选备付金银行预先设置的评价指标包括以下几项：1、第三方支付机构的用户在各个银行的数量；2、各个银行的性能(如并发量等等)；3、各个银行的发卡数量；4、银行针对备付金向第三方支付机构提供的收益率；5、银行针对第三方支付机构提供的额度限制。
本发明实施例中，两两评价指标之间的重要性次序权值采用数字1-9表示，其中1表示同样的重要，9表示一个比另外一个极端重要。基于此，本发明实施例中可以得到的两两评价指标之间的第一矩阵如表1所示，其中，P1表示第三方支付机构的用户在各个银行的数量；P2表示各个银行的性能(如并发量等等)；P3表示各个银行的发卡数量；P4表示银行针对备付金向第三方支付机构提供的收益率；P5表示银行针对第三方支付机构提供的额度限制。
针对每一评价指标，以获得的两两候选银行之间的第二重要性次序权值指标组成该评价指标对应的第二矩阵分别如表2～表6所示为例，其中表2～表6分别表示P1、P2、P3、P4和P5对应的第二矩阵。
为了更好地理解本发明，以下结合目标备付金银行的选择流程对本发明实施例的实施过程进行说明。
首先分别确定第一矩阵对应的第一特征向量和每一评价指标对应的第二矩阵对应的第二特征向量：
一、确定第一矩阵对应的第一特征向量，本发明实施例中，可以采用以下任一方式确定第一矩阵对应的第一特征向量：
第一种方式、可以按照以下流程确定第一矩阵对应的第一特征向量，包括以下步骤：
步骤1、将第一矩阵的每一元素按列作归一化处理，其元素的一般项为其中：bij表示第一矩阵中第i行第j列的元素，bij'表示归一化后的第一矩阵中第i行第j列的元素，i,j＝1,2,3,…,n，n表示评价指标的数量，由此，可以得到新的第一矩阵如表7所示。
步骤2、将每一列经归一化后的第一矩阵所包含的元素按行相加得到向量Wi，即其中，i＝1,2,3,…,n，为了便于描述，记W＝(W1,W2,W3,W4,W5)t＝(1.73,1.5,0.42,0.95,0.41)t。
步骤3、对向量W作归一化处理，其元素的一般项为据此，可以得到归一化后的W＝(W1',W2',W3',W4',W5')t＝(0.35,0.3,0.08,0.19,0.08)t。
本发明实施例中，将归一化后的W作为第一矩阵的特征向量。
进一步地，为了评价第一矩阵是否具有满意的一致性，本发明实施例中，还可以根据归一化后的W计算第一矩阵的平均一致性指标，再根据随机一致性比率公式来判断第一矩阵是否具有满意的一致性，如果判断结果为否，则可以重新调整第一矩阵，并重新计算，直至第一矩阵具有满意的一致性。
本发明实施例中，根据归一化后的W可以按照以下步骤判断第一矩阵是否具有满意的一致性：
步骤1、根据归一化后的W按照以下公式确定第一矩阵的最大特征根λmax：即
步骤2、根据判断矩阵一致性的指标
步骤3、根据已有的1-9阶矩阵的1000次计算得到平均一致性指标如表9所示。
步骤4、根据一致性比率公式：如果C.R.小于0.1，则可以判断第一矩阵具有满意的一致性，否则需要重新调整第一矩阵，重新计算。
第二种方式、采用几何平均法确定第一矩阵的特征向量，包括以下步骤：
步骤1、确定第一矩阵各行各个元素的乘积，得到一个n行的列向量，记为C，即
步骤2、确定列向量C中每一元素的n次方根得到列向量D，即
步骤3、将列向量D的每一行元素进行归一化处理，其元素的一般项为由此可以得到归一化后的列向量D：
本发明实施例中，可以将归一化后的列向量D作为第一矩阵对应的的第一特征向量。
二、确定每一评价指标对应的第二矩阵对应的第二特征向量。
与确定第一矩阵对应的第一特征向量类似，本发明实施例中同样可以采用以下任一方式确定第二矩阵的第二特征向量：
第一种方式、可以按照以下流程确定第一矩阵的特征向量，包括以下步骤：
步骤1、将P1对应的第二矩阵(即上述表2所示的矩阵)包含的每一元素按列作归一化处理，其元素的一般项为其中：p1 ij表示P1对应的第二矩阵中第i行第j列的元素，表示归一化后的P1对应的第二矩阵中第i行第j列的元素，i,j＝1,2,3,…,m，m标识候选银行的数量，由此，可以得到新的P1对应的第二矩阵如表8。
步骤2、将每一列经归一化后的P1对应的第二矩阵按行相加得到向量Wi 1，即其中，i,j＝1,2,3,…,m，为了便于描述，记W1＝(W1 1,W2 1,W3 1,W4 1,W5 1)t＝(2.727,0.916,0.355,0.722,0.278)。
步骤3、对向量W1作归一化处理，其元素的一般项为据此，可以得到归一化后的W1＝(W1 1',W2 1',W3 1',W4 1',W5 1')t＝(0.545,0.184,0.071,0.144,0.056)t。
本发明实施例中，将归一化后的W 1作为P1对应的第二矩阵的特征向量。
采用相同的方法，分别确定出P2(即上述表3所示的矩阵)、P3(即上述表4所示的矩阵)、P4(即上述表5所示的矩阵)和P5(即上述表6所示的矩阵)对应的第二矩阵的特征向量，这里不再一一赘述。
其中，确定出的P2对应的第二矩阵的特征向量W2＝(W1 2',W2 2',W3 2',W4 2',W5 2')t＝(0.402,0.402,0.402,0.074,0.079)t，P3对应的第二矩阵的特征向量W3＝(W1 3',W2 3',W3 3',W4 3',W5 3')t＝(0.553,0.187,0.056,0.119,0.085)t，P4对应的第二矩阵的特征向量W4＝(W1 4',W2 4',W3 4',W4 4',W5 4')t＝(0.057,0.085,0.486,0.243,0.130)t以及P5对应的第二矩阵的特征向量W5＝(W1 5',W2 5',W3 5',W4 5',W5 5')t＝(0.131,0.085,0.246,0.05,0.479)t。
进一步地，从每一评价指标对应的第二矩阵的特征向量中提取出每一候选银行对应的特征向量，其中，候选银行A对应的特征向量为每一第二矩阵的特征向量中的第一个元素，即W1 i，其中，i＝1,2,3,…,n，n表示评价指标的数量，由此，可以得到候选银行A对应的特征向量为(W1 1,W1 2,W1 3,W1 4,W1 5)＝(0.545,0.402,0.553,0.057,0.131)，类似地，可以得到B对应的特征向量为(W2 1,W2 2,W2 3,W2 4,W2 5)＝(0.184,0.402,0.187,0.085,0.085)；可以得到C对应的特征向量为(W3 1,W3 2,W3 3,W3 4,W3 5)＝(0.071,0.042,0.056,0.486,0.246)；可以得到D对应的特征向量为以及可以得到E对应的特征向量为(W5 1,W5 2,W5 3,W5 4,W5 5)＝(0.056,0.079,0.085,0.130,0.479)。
第二种方式、采用几何平均法每一评价指标对应的第二矩阵的特征向量，以确定P1对应的第二矩阵的特征向量为例，包括以下步骤：
步骤1、确定P1对应的第二矩阵各行各个元素的乘积，得到一个m行的列向量，记为C1，即
步骤2、确定列向量C1中每个元素的m次方根得到列向量D1，即
步骤3、将列向量D1的每一行元素进行归一化处理，其元素的一般项为由此可以得到归一化后的列向量D1：
本发明实施例中，可以将归一化后的列向量D1作为P1对应的第二矩阵的特征向量。采用相同的方法，可以分别确定出P2、P3、P4和P5对应的第二矩阵对应的第二特征向量，这里不再一一赘述。
以下以采用第一种方式得到的第一矩阵的特征向量以及每一评价指标对应的第二矩阵的特征向量为例进行描述。根据第一矩阵对应的第一特征向量以及每一候选银行对应的第二矩阵的特征向量，可以按照以下公式确定每一银行对应的评分：其中，n表示评价指标的数量，本例中即为5，m表示候选银行的数量，本例中也为5。据此，可以计算出每一候选银行对应的评分：
A＝W1W1 1+W2W1 2+W3W1 3+W4W1 4+W5W1 5＝0.35*0.545+0.3*0.402+0.08*0.553+0.19*0.057+0.08*0.1312＝0.376916；
B＝W1W2 1+W2W2 2+W3W2 3+W4W2 4+W5W2 5＝0.35*0.184+0.3*0.402+0.08*0.187+0.19*0.085+0.08*0.085＝0.22291；
C＝W1W3 1+W2W3 2+W3W3 3+W4W3 4+W5W3 5＝0.35*0.071+0.3*0.042+0.08*0.056+0.19*0.486+0.08*0.246＝0.15395；
D＝W1W4 1+W2W4 2+W3W4 3+W4W4 4+W5W4 5＝0.35*0.144+0.3*0.074+0.08*0.119+0.19*0.243+0.08*0.059＝0.13301；
E＝W1W5 1+W2W5 2+W3W5 3+W4W5 4+W5W5 5＝0.35*0.056+0.3*0.079+0.08*0.085+0.19*0.130+0.08*0.479＝0.11312。
按照各候选银行的评分，按照评分由高至低的顺序确定各个候选银行的选择优先级如下：A、B、C、D、E。
本发明实施例中，运用更多重要信息，包括所在银行用户数、银行的性能、不同银行收益率、银行接口额度、以及银行本身的发卡量作为评判依据，为备付金银行进行排序，帮助第三方支付结构决策备付金银行的选择。
本发明实施例提供的目标对象选择的方法、装置、介质和计算装置，预先设置多个评价指标，根据两两评价指标之间的重要性比较以及每一候选对象相对于其他候选对象在每一评价指标上的重要性比较得到相应的权值，进而得到每一候选对象的评分，根据评分确定各候选对象的选择优先级顺序，上述过程中，无需人工参与，提高了目标对象选择的优先级，而且，减少了人工参与过程中可能导致的主观因素影响，使得选择出的目标对象更加客观准确。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种目标对象选择装置，由于上述装置解决问题的原理与目标对象选择方法相似，因此上述装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图7所示，其为本发明实施例提供的目标对象选择装置的结构示意图，可以包括：
第一获取单元71，用于根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵；
第二获取单元72，用于针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵；
第一确定单元73，用于根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；
第二确定单元74，用于根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
可选地，所述第一确定单元73，用于分别确定所述第一矩阵对应的第一特征向量和各第二矩阵的第二特征向量；针对每一候选对象，从各第二矩阵对应的第二特征向量中分别提取该候选对象对应的第三特征向量；以及根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分。
可选地，所述第一确定单元73，用于对所述第一矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理后得到所述第一矩阵对应的第一特征向量；以及针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理后得到所述第二矩阵对应的第一特征向量。
可选地，本发明实施例提供的目标对象选择装置，还可以包括：
第三确定单元，用于在所述第一确定单元根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分之前，确定所述第一矩阵的最大特征根；根据所述最大特征根确定所述第一矩阵对应的一致性比率；并确定所述一致性比率不大于预设的阈值。
可选地，所述第一确定单元73，用于对所述第一矩阵中的元素按行求积得到第一列向量；确定所述第一列向量中每一元素的n次方根得到第二列向量，所述n为预设的评价指标的数量；对所述第二列向量进行归一化处理得到所述第一矩阵对应的第一特征向量；以及针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的元素按行求积得到第五列向量；确定所述第五列向量中每一元素的n次方根得到第六列向量；对所述第六列向量进行归一化处理得到所述第二矩阵对应的第二特征向量。
可选地，所述第二确定单元，用于针对每一候选对象，确定所述第一特征向量中每一评价指标对应的特征向量与该候选对象在第三特征向量中、相同评价指标对应的特征向量的乘积之和为该候选对象的评分。
为了描述的方便，以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
在介绍了本发明示例性实施方式的方法和装置之后，接下来，介绍根据本发明的另一示例性实施方式的计算装置。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
在一些可能的实施方式中，根据本发明的计算装置可以至少包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元。其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式目标对象选择的方法中的步骤。例如，所述处理单元可以执行如图2中所示的步骤S21、根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵，步骤S22、针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵，步骤S23、根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；以及步骤S24、根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的计算装置80。图8显示的计算装置80仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，计算装置80以通用计算设备的形式表现。计算装置80的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元81、上述至少一个存储单元82、连接不同系统组件(包括存储单元82和处理单元81)的总线83。
总线83表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储单元82可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)821和/或高速缓存存储器822，还可以进一步包括只读存储器(ROM)823。
存储单元82还可以包括具有一组(至少一个)程序模块824的程序/实用工具825，这样的程序模块824包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
计算装置80也可以与一个或多个外部设备84(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与计算装置80交互的设备通信，和/或与使得该计算装置80能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口85进行。并且，计算装置80还可以通过网络适配器86与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器86通过总线83与用于计算80的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算80使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
在一些可能的实施方式中，本发明提供的目标对象选择的方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在计算机设备上运行时，所述程序代码用于使所述计算机设备执行本说明书上述描述的根据本发明各种示例性实施方式的目标对象选择的方法中的步骤，例如，所述计算机设备可以执行如图2中所示的步骤步骤S21、根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵，步骤S22、针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵，步骤S23、根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；以及步骤S24、根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
本发明的实施方式的用于目标对象选择的的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种目标对象选择方法，其特征在于，包括：
根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵；以及
针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵；
根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；
根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分，包括：
分别确定所述第一矩阵对应的第一特征向量和各第二矩阵的第二特征向量；
针对每一候选对象，从各第二矩阵对应的第二特征向量中分别提取该候选对象对应的第三特征向量；以及
根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述第一矩阵对应的第一特征向量，包括：
对所述第一矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；
将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理后得到所述第一矩阵对应的第一特征向量；
确定各第二矩阵的第二特征向量，包括：
针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理得到所述第二矩阵对应的第二特征向量。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分之前，还包括：
确定所述第一矩阵的最大特征根；
根据所述最大特征根确定所述第一矩阵对应的一致性比率；并
确定所述一致性比率不大于预设的阈值。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述第一矩阵对应的第一特征向量，包括：
对所述第一矩阵中的元素按行求积得到第一列向量；确定所述第一列向量中每一元素的n次方根得到第二列向量，所述n为预设的评价指标的数量；对所述第二列向量进行归一化处理得到所述第一矩阵对应的第一特征向量；
确定各第二矩阵的第二特征向量，包括：
针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的元素按行求积得到第五列向量；确定所述第五列向量中每一元素的n次方根得到第六列向量；对所述第六列向量进行归一化处理得到所述第二矩阵对应的第二特征向量。
6.如权利要求2～5任一权利要求所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分，包括：
针对每一候选对象，确定所述第一特征向量中每一评价指标对应的特征向量与该候选对象在第三特征向量中、相同评价指标对应的特征向量的乘积之和为该候选对象的评分。
7.一种目标对象选择装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于根据针对各候选对象预先设置的每一评价指标，分别获取两两评价指标之间的第一重要性次序权值组成第一矩阵；
第二获取单元，用于针对每一评价指标，分别获取两两候选对象之间的第二重要性次序权值组成该评价指标对应的第二矩阵；
第一确定单元，用于根据所述第一矩阵和每一评价指标对应的第二矩阵，分别确定每一候选对象的评分；
第二确定单元，用于根据各候选对象对应的评分，确定各候选对象的选择优先级。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述第一确定单元，用于分别确定所述第一矩阵对应的第一特征向量和各第二矩阵的第二特征向量；针对每一候选对象，从各第二矩阵对应的第二特征向量中分别提取该候选对象对应的第三特征向量；以及根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述第一确定单元，用于对所述第一矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理后得到所述第一矩阵对应的第一特征向量；以及针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的每一元素按列进行归一化处理；将归一化后的元素按行求和后再次按列进行归一化处理后得到所述第二矩阵对应的第一特征向量。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：
第三确定单元，用于在所述第一确定单元根据所述第一特征向量和该候选对象对应的第三特征向量，确定该候选对象的评分之前，确定所述第一矩阵的最大特征根；根据所述最大特征根确定所述第一矩阵对应的一致性比率；并确定所述一致性比率不大于预设的阈值。
11.如权利要求8所述的装置，其特征在于，
所述第一确定单元，用于对所述第一矩阵中的元素按行求积得到第一列向量；确定所述第一列向量中每一元素的n次方根得到第二列向量，所述n为预设的评价指标的数量；对所述第二列向量进行归一化处理得到所述第一矩阵对应的第一特征向量；以及针对任一第二矩阵，对所述第二矩阵中的元素按行求积得到第五列向量；确定所述第五列向量中每一元素的n次方根得到第六列向量；对所述第六列向量进行归一化处理得到所述第二矩阵对应的第二特征向量。
12.如权利要求要求8～11任一权利要求所述的装置，其特征在于，
所述第二确定单元，用于针对每一候选对象，确定所述第一特征向量中每一评价指标对应的特征向量与该候选对象在第三特征向量中、相同评价指标对应的特征向量的乘积之和为该候选对象的评分。
13.一种计算装置，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行权利要求1～6任一权利要求所述方法的步骤。
14.一种计算机可读介质，其存储有可由计算装置执行的计算机程序，当所述程序在计算装置上运行时，使得所述计算装置执行权利要求1～6任一所述方法的步骤。
CN201710969939.2A 2017-10-18 2017-10-18 一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置 Pending CN109685293A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710969939.2A CN109685293A (zh) 2017-10-18 2017-10-18 一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710969939.2A CN109685293A (zh) 2017-10-18 2017-10-18 一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109685293A true CN109685293A (zh) 2019-04-26

Family

ID=66182753

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710969939.2A Pending CN109685293A (zh) 2017-10-18 2017-10-18 一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109685293A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110189000A (zh) * 2019-05-16 2019-08-30 北京字节跳动网络技术有限公司 一种评分统一方法、装置及存储介质
CN110288263A (zh) * 2019-07-03 2019-09-27 北京首汽智行科技有限公司 一种基于用车行为的共享汽车停车网点确定方法
CN110610479A (zh) * 2019-07-31 2019-12-24 华为技术有限公司 一种对象评分方法及装置
CN114327841A (zh) * 2022-03-16 2022-04-12 上海闪马智能科技有限公司 一种资源调度方法、装置、存储介质及电子装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110189000A (zh) * 2019-05-16 2019-08-30 北京字节跳动网络技术有限公司 一种评分统一方法、装置及存储介质
CN110189000B (zh) * 2019-05-16 2022-05-31 北京字节跳动网络技术有限公司 一种评分统一方法、装置及存储介质
CN110288263A (zh) * 2019-07-03 2019-09-27 北京首汽智行科技有限公司 一种基于用车行为的共享汽车停车网点确定方法
CN110610479A (zh) * 2019-07-31 2019-12-24 华为技术有限公司 一种对象评分方法及装置
CN112258450A (zh) * 2019-07-31 2021-01-22 华为技术有限公司 一种对象评分方法及装置
CN110610479B (zh) * 2019-07-31 2024-05-03 花瓣云科技有限公司 一种对象评分方法及装置
CN114327841A (zh) * 2022-03-16 2022-04-12 上海闪马智能科技有限公司 一种资源调度方法、装置、存储介质及电子装置
CN114327841B (zh) * 2022-03-16 2022-06-21 上海闪马智能科技有限公司 一种资源调度方法、装置、存储介质及电子装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109685293A (zh) 一种目标对象选择方法、装置、介质和计算装置
Cheng et al. Alternative approach to credit scoring by DEA: Evaluating borrowers with respect to PFI projects
CN106875110A (zh) 业务指标分层计算方法及装置、分布式计算方法及系统
WO2021022711A1 (zh) 多人共同支付方法、装置、计算设备和存储介质
CN109191307A (zh) 资产配置合理性判断方法、系统、计算机设备和存储介质
CN110070430A (zh) 评估还款风险的方法及装置、存储介质、电子设备
KR102038237B1 (ko) 신용점수 모델 훈련 방법，신용 점수 계산 방법，장치 및 서버
CN109104471A (zh) 一种推荐服务的方法、管理服务器和推荐服务器
CN109685645A (zh) 用户信用风险评估方法及装置、存储介质
CN108734471A (zh) 移动支付系统中身份认证方法、装置、系统和存储介质
CN109960650A (zh) 基于大数据的应用程序评估方法、装置、介质及电子设备
CN110502519A (zh) 一种数据聚合的方法、装置、设备及存储介质
CN109426894A (zh) 用户信息共享、竞价方法、装置、系统及电子设备
Cheng et al. Understanding resource deployment efficiency for ESG and financial performance: A DEA approach
CN109670964A (zh) 投资风险评测方法、设备、存储介质及装置
KR20120032606A (ko) 증권투자고객 참여 가능 증권투자 시스템 및 그 방법
CN110019774A (zh) 标签分配方法、装置、存储介质及电子装置
CN107066175A (zh) 生成有价证券显示界面的方法及装置
WO2019010311A1 (en) SYSTEMS AND METHODS FOR DYNAMIC CURRENCY INTERFACES
CN109087109A (zh) 一种移动支付确认方法、装置、系统和存储介质
CN109102319A (zh) 区块链加密资产的板块指数编制方法、装置和服务器
KR102374522B1 (ko) 거래 위험 관리를 지원하는 거래소 운영 방법 및 시스템
KR101927273B1 (ko) 미청구공사의 위험도 평가 시스템 및 평가 장치
CN109472455A (zh) 活动评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN106156185A (zh) 一种业务请求执行状态的查询方法、装置及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination