CN112734232A - App广告用户体验评价指标权重评定方法及相关设备 - Google Patents

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CN112734232A CN202110027807.4A CN202110027807A CN112734232A CN 112734232 A CN112734232 A CN 112734232A CN 202110027807 A CN202110027807 A CN 202110027807A CN 112734232 A CN112734232 A CN 112734232A
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冯文武
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Abstract

本发明提供了一种APP广告用户体验评价指标权重评定方法及相关设备，所述方法包括，对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集；通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。本发明的有益效果在于：解决了传统方法只由运营人员主观分配权重的缺陷，消除了主观性和认知的偏差性。

Description

APP广告用户体验评价指标权重评定方法及相关设备
技术领域
本发明涉及一种评价指标权重评定方法及相关设备，尤其是指一种APP广告用户体验评价指标权重评定方法及相关设备。
背景技术
在APP广告业务中，广告的用户体验是我们非常关注的。良好的用户体验是我们广告变现的源泉，我们一般会建立用户评价指标体系来衡量我们的整体情况，这时候我们也需要考虑指标之间的重要性程度，也即权重大小分配，这对于我们评价的准确度有很大的影响。
目前对于用户评价指标的权重，主要是运营人员根据业务经验来进行分配，存在一定的主观性和认知局限性，由于运营人员对业务的理解不一，所以权重分配不一定能够客观反映指标本身的重要程度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种APP广告用户体验评价指标权重评定方法及相关设备，旨在消除用户体验评价指标权重评定的主观性和认知的偏差性。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种APP广告用户体验评价指标权重评定方法，包括以下步骤，
S10、对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集；
S20、通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；
S30、通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；
S40、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。
进一步的，所述用户体验指标包括，广告匹配度、隐私安全性、广告体验、推送设置、负反馈、广告展示、播放操作、用户使用效率、广告调性及素材质量。
进一步的，步骤S20具体包括，
S21、确定用户体验指标集里的每个用户体验指标的序关系；
S22、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的序关系，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重。
进一步的，步骤S30具体包括，
S31、获取APP在多个应用商店平台的用户体验指标集里的每个用户体验指标的评分数据；
S32、对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行无量纲化；
S33、计算进行无量纲化的用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵；
S34、计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵的冗余度；
S35、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵的冗余度，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重。
进一步的，步骤S32中，采用归一化处理进行无量纲化，处理公式为，
Figure BDA0002889954430000021
其中，n为样本数量，m为指标数量，则xij为第i个样本的第j个指标的数值。
进一步的，步骤S33中，计算每个用户体验指标的信息熵所采用的公式为：
Figure BDA0002889954430000022
其中，j为指标的编号，
Figure BDA0002889954430000023
n为样本数量，满足ej≥0。
进一步的，步骤S35中，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重所采用的计算公式为，
Figure BDA0002889954430000031
其中，dj＝1-ej，j＝1，...，m；m为指标数量。
进一步的，步骤S40中，通过构造组合赋权法确定最终权重所采用的公式为，
Figure BDA0002889954430000032
其中，β为偏好系数，
Figure BDA0002889954430000033
为第k个指标的主观权重；
Figure BDA0002889954430000034
为第k个指标的客观权重；wk即为用户体验指标的最终权重。
本发明还提供了一种APP广告用户体验评价指标权重评定装置，包括，
用户体验指标确定模块，用于对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集；
主观赋权模块，用于通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；
客观赋权模块，用于通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；
组合赋权模块，用于根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。
本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法。
本发明的有益效果在于：通过对序关系分析法的主观赋权和熵值法的客观赋权进行集成，很好地平衡了主观和客观之间的关系，达到了协调统一的理念，解决了传统方法只由运营人员主观分配权重的缺陷，消除了主观性和认知的偏差性。对于广告用户体验评价指标很好地给出了重要性程度排名，为后续的评价结果计算奠定了基础，对于APP广告领域具有很好的操作性和适用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的机构获得其他的附图。
图1为本发明实施例的APP广告用户体验评价指标权重评定方法流程图；
图2为本发明实施例的APP广告用户体验评价指标权重评定装置框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
请参阅图1，本发明的第一实施例为：一种APP广告用户体验评价指标权重评定方法，包括以下步骤，
步骤S10、对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集，所述用户体验指标包括，广告匹配度、隐私安全性、广告体验、推送设置、负反馈、广告展示、播放操作、用户使用效率、广告调性及素材质量。形成用户体验指标集{x1，x2，L，xm}，m＝10，如下表1所示。
表1：用户体验指标体系表
Figure BDA0002889954430000041
Figure BDA0002889954430000051
步骤S20、通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；
进一步的，步骤S20具体包括，
S21、确定用户体验指标集里的每个用户体验指标的序关系；
对于用户体验指标集{x1，x2，L，xm}，m＝10中，给出xk-1与xk的重要性程度之比wk-1/wk的理性判断分别为：
wk-1/wk＝rk，k＝m，m-1，m-2，L，3，2；如表2所示
表2：rk的赋值表
r<sub>k</sub> 说明
1.0 指标w<sub>x-1</sub>与指标x<sub>k</sub>具有同样重要性
1.2 指标w<sub>x-1</sub>比指标x<sub>k</sub>具有稍微重要
1.4 指标w<sub>x-1</sub>比指标x<sub>k</sub>具有明显重要
1.6 指标w<sub>x-1</sub>比指标x<sub>k</sub>具有强烈重要
1.8 指标w<sub>x-1</sub>比指标x<sub>k</sub>具有极端重要
根据业务专家评估，认为x1，x2，...，x10之间具有序关系，
Figure BDA0002889954430000054
且
Figure BDA0002889954430000052
Figure BDA0002889954430000053
S22、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的序关系，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重。
由wk-1/wk＝rk，k＝m，m-1，m-2，L，3，2：
得到
Figure BDA0002889954430000061
之后从k到2求和，得到
Figure BDA0002889954430000062
而
Figure BDA0002889954430000063
得
Figure BDA0002889954430000064
Figure BDA0002889954430000065
Figure BDA0002889954430000066
步骤S30、通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；
进一步的，步骤S30具体包括，
S31、获取APP在多个应用商店平台的用户体验指标集里的每个用户体验指标的评分数据；
通过在11个应用商店平台对APP的评分数据(指标划分为1-5星级，从小到大对应：非常不满意、比较不满意、还算满意、比较满意、非常满意)，如下表3所示；
表3：APP的评分数据表
Figure BDA0002889954430000067
S32、对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行无量纲化，如下表4所示；
步骤S32中，采用归一化处理进行无量纲化，处理公式为，
Figure BDA0002889954430000071
其中，n为样本数量，m为指标数量，则xij为第i个样本的第j个指标的数值。
表4：无量纲化表
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10
A 0.030 0.125 0.097 0.063 0.027 0.056 0.100 0.125 0.147 0.128
B 0.091 0.125 0.065 0.031 0.081 0.111 0.067 0.031 0.118 0.026
C 0.121 0.063 0.032 0.094 0.108 0.056 0.033 0.063 0.029 0.077
D 0.091 0.031 0.065 0.094 0.108 0.111 0.067 0.156 0.118 0.077
E 0.061 0.094 0.065 0.125 0.108 0.139 0.067 0.094 0.059 0.103
F 0.152 0.125 0.129 0.094 0.054 0.111 0.133 0.063 0.029 0.103
G 0.121 0.031 0.097 0.031 0.054 0.083 0.100 0.125 0.088 0.128
H 0.061 0.125 0.065 0.094 0.081 0.083 0.067 0.156 0.118 0.103
I 0.091 0.063 0.161 0.094 0.135 0.056 0.067 0.031 0.118 0.051
J 0.030 0.156 0.097 0.125 0.108 0.083 0.133 0.063 0.029 0.128
K 0.152 0.063 0.129 0.156 0.135 0.111 0.167 0.094 0.147 0.077
S33、计算进行无量纲化的用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵，如下表5所示；
步骤S33中，计算每个用户体验指标的信息熵所采用的公式为：
Figure BDA0002889954430000072
其中，j为指标的编号，
Figure BDA0002889954430000073
n为样本数量，满足ej≥0。
表5：信息熵表
e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9 e10
0.955 0.954 0.967 0.963 0.969 0.982 0.964 0.951 0.944 0.971
S34、计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵的冗余度，如下表6所示。信息熵冗余度，反映用户体验指标对于系统的作用程度，对于给定的j，指标值间差异越小，则ej越大，当全部相等时，由
Figure BDA0002889954430000074
可以推导出ej＝1，此时对于系统间的比较，指标值毫无作用；当指标值差异越大，ej越小，指标对于系统的作用越大，因此定义差异系数：dj＝1-ej，j＝1，...，m。
表6：信息熵的冗余度表
d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7 d8 d9 d10
0.045 0.046 0.033 0.037 0.031 0.018 0.036 0.049 0.056 0.029
S35、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵的冗余度，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重，如下表7所示。
步骤S35中，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重所采用的计算公式为，
Figure BDA0002889954430000081
其中，dj＝1-ej，j＝1，...，m；m为指标数量。
表7：客观权重表
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w10
0.119 0.120 0.087 0.097 0.082 0.048 0.094 0.129 0.148 0.076
步骤S40、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。
步骤S40中，通过构造组合赋权法确定最终权重所采用的公式为，
Figure BDA0002889954430000082
其中，β为偏好系数，
Figure BDA0002889954430000083
为第k个指标的主观权重；
Figure BDA0002889954430000084
为第k个指标的客观权重；wk即为用户体验指标的最终权重，如下表8所示。
表8：最终权重表
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
主观权重 0.095 0.152 0.06 0.079 0.046 0.027 0.072 0.182 0.254 0.033
客观权重 0.119 0.12 0.087 0.097 0.082 0.048 0.094 0.129 0.148 0.076
组合权重 0.109 0.133 0.076 0.090 0.068 0.040 0.085 0.150 0.190 0.059
根据组合权重，也即最终权重，进行对各指标的重要性程度进行排名，如下表9所示。
表9：指标的重要性程度表
Figure BDA0002889954430000091
上述实施例，通过对序关系分析法的主观赋权和熵值法的客观赋权进行集成，很好地平衡了主观和客观之间的关系，达到了协调统一的理念，解决了传统方法只由运营人员主观分配权重的缺陷，消除了主观性和认知的偏差性。对于广告用户体验评价指标很好地给出了重要性程度排名，为后续的评价结果计算奠定了基础，对于APP广告领域具有很好的操作性和适用性。
如图2所示，本发明的第二实施例为：一种APP广告用户体验评价指标权重评定装置，包括，
用户体验指标确定模块10，用于对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集；
主观赋权模块20，用于通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；
客观赋权模块30，用于通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；
组合赋权模块40，用于根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述APP广告用户体验评价指标权重评定装置的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
本发明的第三实施例为：一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：包括以下步骤，
S10、对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集；
S20、通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；
S30、通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；
S40、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。
2.如权利要求1所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：所述用户体验指标包括，广告匹配度、隐私安全性、广告体验、推送设置、负反馈、广告展示、播放操作、用户使用效率、广告调性及素材质量。
3.如权利要求1所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：步骤S20具体包括，
S21、确定用户体验指标集里的每个用户体验指标的序关系；
S22、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的序关系，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重。
4.如权利要求1所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：步骤S30具体包括，
S31、获取APP在多个应用商店平台的用户体验指标集里的每个用户体验指标的评分数据；
S32、对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行无量纲化；
S33、计算进行无量纲化的用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵；
S34、计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵的冗余度；
S35、根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的信息熵的冗余度，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重。
5.如权利要求4所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：步骤S32中，采用归一化处理进行无量纲化，处理公式为，
Figure FDA0002889954420000021
其中，n为样本数量，m为指标数量，则xij为第f个样本的第j个指标的数值。
6.如权利要求5所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：步骤S33中，计算每个用户体验指标的信息熵所采用的公式为：
Figure FDA0002889954420000022
其中，j为指标的编号，
Figure FDA0002889954420000023
n为样本数量，满足ej≥0。
7.如权利要求6所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：步骤S35中，计算用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重所采用的计算公式为，
Figure FDA0002889954420000024
其中，dj＝1-ej，j＝1，...，m；m为指标数量。
8.如权利要求7所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法，其特征在于：步骤S40中，通过构造组合赋权法确定最终权重所采用的公式为，
Figure FDA0002889954420000025
其中，β为偏好系数，
Figure FDA0002889954420000026
为第k个指标的主观权重；
Figure FDA0002889954420000027
为第k个指标的客观权重；wk即为用户体验指标的最终权重。
9.一种APP广告用户体验评价指标权重评定装置，其特征在于：包括，
用户体验指标确定模块，用于对APP广告业务的用户体验指标进行确定，形成用户体验指标集；
主观赋权模块，用于通过序关系分析法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行主观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重；
客观赋权模块，用于通过熵值法对用户体验指标集里的每个用户体验指标进行客观赋权，得到用户体验指标集里的每个用户体验指标的客观权重；
组合赋权模块，用于根据用户体验指标集里的每个用户体验指标的主观权重及客观权重，通过构造组合赋权法确定最终权重。
10.一种计算机设备，其特征在于：所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的APP广告用户体验评价指标权重评定方法。
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