基于组合赋权方法的用户购车倾向评价

论文摘要

为准确快速地衡量用户的购车倾向,提出一种基于主客观组合赋权的用户购车倾向评价方法。利用多赋权法的兼容性特点保证指标权重的合理性并减少组合权重数量,根据购车倾向与已购车事件的相关性特点,基于真实购车用户数据构造理想点并修正指标权重,以提高购车倾向评价的准确性。实验结果表明,与传统理想点法和未经筛选直接加权的方法相比,该方法可在降低运算复杂度的同时,提高评价效果的准确性。

论文目录

0 概述

1 方法介绍和问题描述

1)赋权方法选择

2)组合权系数确定

2 购车倾向用户评价

2.1 整体框架描述

2.2 数据处理

1)成本型指标（指标越小越好）:

2)效益型指标（指标越大越好）:

3)适中型指标（指标越接近某一值越好）:

2.3 赋权方法筛选

2.4 组合权系数确定

1)改进理想点构造

2)最优组合权系数模型构建

3 实验结果与分析

3.1 实验数据集

3.1.1 特征描述

3.1.2 数据处理

1)数据清洗

2)数据匹配

3)数据标准化

3.2 评价指标

3.3 结果分析

3.3.1 赋权方法筛选

3.3.2 组合权系数分析

3.3.3 结果比较

1)运算复杂度的比较

2)转化率的比较

4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王茜竹,韦青霞,杨晓雅,康璐璐

关键词: 购车倾向评价,组合赋权,兼容性,事件相关性,理想点广义最小距离

来源: 计算机工程 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 汽车工业,工业经济,企业经济

单位: 重庆邮电大学新一代信息网络与终端协同创新中心,重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院

基金: 教育部-中国移动科研基金(MCM20170203),重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0587)

分类号: F407.471;F274

DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052925

页码: 303-308

总页数: 6

文件大小: 1578K

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