[發明專利]一種對知識圖譜推薦系統的模糊綜合評價方法

在審

• 申請號: 202110463297.5
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113190424A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 劉劍慰;邢健豪;戴志浩;楊蒲
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06Q10/06;G06N7/02
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 向文

本發明公開了一種對知識圖譜推薦系統的模糊綜合評價方法，包括如下步驟：選取知識圖譜推薦系統評價指標，構建知識圖譜推薦系統評價指標體系；計算各指標之間的權重關系；根據知識圖譜推薦系統評價指標體系，構建模糊評價矩陣；通過模糊評價矩陣和各指標之間的權重關系的結合，對知識圖譜推薦系統進行多層次模糊綜合評價，獲取到評價結果。本發明基于可靠性、功能性、效率以及經濟性四個方面建立了一套多層次的知識圖譜推薦系統評價指標體系，共計四項一級指標、八項二級指標、十五項定量指標，分類清晰、逐層遞進，系統全面、使得評價結果更加準確。

技術領域

本發明涉及知識圖譜推薦系統的評價方法領域，具體涉及一種對知識圖譜推薦系統的模糊綜合評價方法。

背景技術

目前，國內許多企業都在大力推進知識圖譜推薦系統在實際項目中的應用，但是對于知識圖譜推薦系統的評價這一方面的研究卻很少，現有的關于知識圖譜推薦系統的評價只是局限于計算知識圖譜構建以及推薦算法實現過程中的一些指標，而缺少對整個知識圖譜推薦系統形成一套完整的評價指標體系與評價方法去評估它的實際工程效果。從長遠角度考慮，一個知識圖譜推薦系統需要完善的評價體系，系統全面的評價方法，同時建立有效的反饋機制，才能促進系統的更新迭代以達到更好的實際效果。

發明內容

發明目的：為了克服現有技術中存在的不足，提供一種對知識圖譜推薦系統的模糊綜合評價方法，填補了知識圖譜推薦系統評價領域的空白、有助于知識圖譜推薦系統建立反饋機制，促進系統維護與更新。

技術方案：為實現上述目的，本發明提供一種對知識圖譜推薦系統的模糊綜合評價方法，包括如下步驟：

S1：選取知識圖譜推薦系統評價指標，構建知識圖譜推薦系統評價指標體系；

S2：計算各指標之間的權重關系；

根據知識圖譜推薦系統評價指標體系，構建模糊評價矩陣；

S3：通過模糊評價矩陣和各指標之間的權重關系的結合，對知識圖譜推薦系統進行多層次模糊綜合評價，獲取到評價結果。

進一步地，所述步驟S1中知識圖譜推薦系統評價指標體系由四層構成，總指標下包括四項一級指標，分別為功能性指標、可靠性指標、效率指標以及經濟性指標；

所述功能性指標下有正確性、完備性兩項二級指標，正確性指標對應精確率、召回率、F1值三項定量指標，完備性指標對應樣本覆蓋率一項定量指標；

所述可靠性指標下有魯棒性、恢復性兩項二級指標，魯棒性指標對應平均失效前時間、平均故障間隔時間兩項定量指標，恢復性指標對應平均故障修復時間一項定量指標；

所述效率指標下有時間消耗和資源消耗兩項二級指標，時間消耗指標對應訓練收斂速度、訓練耗時、響應耗時三項定量指標，資源消耗對應內存占用、CPU占用兩項定量指標；

所述經濟性指標下有成本投入和系統效益兩項二級指標，成本投入指標對應開發成本、運維成本兩項定量指標，系統效益指標對應ROI值(投資回報率)一項定量指標。

進一步地，所述步驟S2中采用層次分析法計算各指標之間的權重關系，包括如下步驟：

A1：構造判斷矩陣，判斷矩陣中的元素表示同一層次中指標兩兩之間的相對重要性，通過指標的兩兩比較可以減少因性質不同的因素比較帶來的不準確程度，采用1-9標度來表示指標之間的相對重要性；

A2：求出判斷矩陣的最大特征根；

A3：對判斷矩陣進行一致性檢驗，若通過一致性檢驗，則進入步驟A4，若沒有通過一致性檢驗，則返回步驟A1重新構造判斷矩陣；

A4：將判斷矩陣最大特征值對應的特征向量進行歸一化處理后即可得到同一層次指標對上一層次指標的權重序列。