一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法及系統(tǒng)，包括以下主要步驟：查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字，依照提及頻率引入評價(jià)中屬性，并結(jié)合商品的數(shù)值型靜態(tài)屬性，構(gòu)建多屬性排序選項(xiàng)；將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類，利用遞增/遞減函數(shù)分別表示兩類屬性的效用函數(shù)，并計(jì)算每個(gè)屬性的效用；利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬性的偏好進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇，以獲得屬性的權(quán)重分配；根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì)算每個(gè)商品的效用分值，依照效用分值對商品進(jìn)行排序。本發(fā)明信息采集準(zhǔn)確，且排列順序科學(xué)合理。
【專利說明】
一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法及 系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在電子商務(wù)中，排序功能為幫助用戶購買到合適的商品起到了重要作用。通過排 序功能，商品按某一屬性的升序/降序排列；具有該屬性最優(yōu)值的商品排在最前，比如價(jià)格 最低或最暢銷。排序中的屬性大概可以分為兩類:數(shù)值型靜態(tài)屬性(即，商品的價(jià)格和規(guī)格） 和顧客評價(jià)。
[0003] 通常，顧客評價(jià)指的是顧客對商品的總體評分。但是，總體評分往往不能有效地幫 助顧客找到合適的商品，例如某一屬性對顧客A來說很重要，但對顧客B來說可能無關(guān)緊要。 因此，一些研究者指出在網(wǎng)絡(luò)購物中判斷商品是否滿足需求時(shí)，用戶采用以屬性驅(qū)動(dòng)的方 式來利用顧客評價(jià)。
[0004] 同時(shí)，商品的屬性往往是互相矛盾的，即沒有任何商品能夠在所有方面達(dá)到最優(yōu)。 因此，用戶通常不僅僅依據(jù)某一屬性來選擇商品，而是采用權(quán)衡式的決策方法，即根據(jù)多個(gè) 屬性評價(jià)商品并明確地考慮為提升某一屬性而犧牲另一屬性的程度，進(jìn)而選擇用戶主觀上 認(rèn)為整體最優(yōu)的商品。
[0005] 現(xiàn)有的一些技術(shù)是通過關(guān)鍵字的篩選或者建立人們的喜好集合來進(jìn)行商品推薦， 但是這種推薦方式存在很多的缺點(diǎn)：
[0006] 1)計(jì)算過程復(fù)雜，對于每個(gè)人、不同的關(guān)鍵字、歷史偏好都需要進(jìn)行大量的重復(fù)的 計(jì)算，造成系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)緩慢，延長等待時(shí)間；
[0007] 2)無法和固有或常用的電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，適用范圍非常窄，不能得到推廣；
[0008] 3)對于一次性大量輸入的關(guān)鍵字或者喜好，建立集合和篩選的過程容易出現(xiàn)計(jì)算 錯(cuò)誤，致使無推薦結(jié)果或者推薦結(jié)果與輸入不符的情況出現(xiàn)。
[0009] 因此，現(xiàn)有的電子商務(wù)中傳統(tǒng)的信息搜索、排序方法已經(jīng)不能給予用戶好的體驗(yàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明為了解決上述問題，提出了一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果 生成方法及系統(tǒng)，本方法對傳統(tǒng)排序方式從兩方面進(jìn)行改進(jìn)，首先將顧客評價(jià)中的屬性引 入排序中，而不僅僅依賴總體評分;其次開發(fā)了多屬性的排序方式，并根據(jù)引出權(quán)重的不同 方式將排序面板擴(kuò)展為三種不同的設(shè)計(jì)：直接評價(jià)（direct assessment)、無差異方法 (indifference method)，和間接測量(indirect measurement)，使其能夠滿足絕大部分顧 客的需求，同時(shí)容易和現(xiàn)有常用的電子商務(wù)平臺(tái)相結(jié)合。
[0011] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：
[0012] -種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，包括以下步驟：
[0013] (1)查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字，對關(guān)鍵詞與預(yù)存的屬性進(jìn)行匹 配，將匹配的關(guān)鍵詞按被提及的頻率進(jìn)行排序；
[0014] (2)依照提及頻率引入評價(jià)中屬性，并結(jié)合商品的數(shù)值型靜態(tài)屬性，構(gòu)建多屬性排 序選項(xiàng)；
[0015] (3)將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類，利用遞增/遞減函數(shù)分 別表示兩類屬性的效用函數(shù)，并計(jì)算每個(gè)屬性的效用；
[0016] (4)利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬性的偏好進(jìn)行動(dòng) 態(tài)選擇，以獲得屬性的權(quán)重分配；
[0017] (5)根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì)算每個(gè)商品的效 用分值；
[0018] (6)依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。
[0019] 所述步驟⑴中，預(yù)存的屬性包括衛(wèi)生、環(huán)境、地理位置、信用、性價(jià)比和服務(wù)等。
[0020] 所述步驟(2)中，評價(jià)屬性對應(yīng)的數(shù)值為顧客評價(jià)中該屬性的平均得分。
[0021] 所述步驟(2)中，數(shù)值型靜態(tài)屬性包括商品的價(jià)格和數(shù)值型規(guī)格參數(shù)。
[0022]所述步驟(2)中，多屬性選項(xiàng)為復(fù)選框形式，用戶可以根據(jù)不同的需求，單擊復(fù)選 框來獨(dú)立地選擇一個(gè)或多個(gè)屬性。
[0023] 所述步驟(3)中，屬性包括兩種，數(shù)值越高效用越優(yōu)和數(shù)值越低效用越優(yōu)，其效用 函數(shù)分別使用單向遞增或遞減函數(shù)表示。
[0024] 所述步驟(3)中，效用是指顧客對商品主觀滿意度，效用分值用0到1之間的數(shù)字表 示，效用的最差值用〇來表示，最優(yōu)值用1來表示。
[0025] 所述步驟(4)中，直接評價(jià)方法的具體步驟為:直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，即將權(quán) 重由〇到1進(jìn)行區(qū)域劃分，得到一組權(quán)重選項(xiàng)，用戶從選項(xiàng)中選擇每個(gè)屬性的權(quán)重。
[0026] 所述步驟(4)中，無差異方法的具體步驟為：用戶選取關(guān)注的屬性，每個(gè)選中的屬 性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品，其它方面均相同，其中一個(gè)商品該屬性的效用最低而價(jià)格最優(yōu)， 另一個(gè)商品該屬性的效用最優(yōu)，用戶給出該商品價(jià)格以使兩個(gè)商品的效用無差異，進(jìn)而建 立效用等式確定屬性的權(quán)重。
[0027] 所述步驟(4)中，間接測量方法的具體步驟為：用戶選取關(guān)注的屬性，在每個(gè)選中 的屬性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品，這兩個(gè)商品其他屬性都相同，但是一個(gè)具有最低價(jià)格和該 屬性的效用最低值，而另一個(gè)具有最高的價(jià)格和該屬性的最優(yōu)值。通過用戶確定對兩個(gè)商 品的偏好程度，建立效用比值來計(jì)算屬性的權(quán)重。
[0028]所述步驟(5)中，在所有屬性相互獨(dú)立的前提下，多屬性效用函數(shù)用各個(gè)屬性的權(quán) 重乘以單一屬性的效用函數(shù)之和來表示。
[0029] -種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成系統(tǒng)，包括：
[0030] 信息檢索模塊，查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字；
[0031] 信息匹配模塊，對關(guān)鍵詞與預(yù)存的屬性進(jìn)行匹配，將匹配的關(guān)鍵詞按被提及的頻 率進(jìn)彳丁排序；
[0032] 多屬性構(gòu)建模塊，依照提及頻率引入評價(jià)屬性，并結(jié)合商品的數(shù)值型靜態(tài)屬性，構(gòu) 建多屬性排序選項(xiàng)；
[0033] 單一屬性效用計(jì)算模塊，將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類， 利用線性函數(shù)分別表示兩類屬性的效用函數(shù)；
[0034] 屬性權(quán)重計(jì)算模塊，利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬 性的偏好進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇，以獲得屬性的權(quán)重分配；
[0035] 商品效用計(jì)算模塊，根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì) 算每個(gè)商品的效用分值；
[0036] 結(jié)果輸出模塊，依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。
[0037]所述屬性權(quán)重計(jì)算模塊包括直接評價(jià)模塊、無差異評價(jià)模塊和間接測量模塊，其 中：
[0038] 所述直接評價(jià)模塊，直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，即將權(quán)重由0到1進(jìn)行區(qū)域劃分，得 到一組權(quán)重選項(xiàng)，用戶從選項(xiàng)中選擇每個(gè)屬性的權(quán)重。
[0039] 所述無差異評價(jià)模塊，用戶選取關(guān)注的屬性，每個(gè)選中的屬性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的 商品，其它方面均相同，其中一個(gè)商品該屬性的效用最低而價(jià)格最優(yōu)，另一個(gè)商品該屬性的 效用最優(yōu)，用戶給出該商品價(jià)格以使兩個(gè)商品的效用無差異，進(jìn)而建立效用等式確定屬性 的權(quán)重。
[0040] 所述間接測量模塊，用戶選取關(guān)注的屬性，在每個(gè)選中的屬性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的 商品。這兩個(gè)商品其他屬性都相同，但是一個(gè)具有最低價(jià)格和該屬性的效用最低值，而另一 個(gè)具有最高的價(jià)格和該屬性的最優(yōu)值。通過用戶確定對兩個(gè)商品的偏好程度，建立效用比 值來計(jì)算該屬性的權(quán)重。
[0041] 本發(fā)明的有益效果為：
[0042] (1)將顧客評價(jià)中的屬性引入排序中，而不僅僅依賴總體評分，使用戶能更好地利 用評價(jià)選擇合適的商品；
[0043] (2)有三種向用戶獲取權(quán)重的方式:直接評價(jià)、無差異方法和間接測量，為用戶提 供多種屬性的動(dòng)態(tài)選擇，準(zhǔn)確推薦適合自己的商品；
[0044] (3)計(jì)算過程簡單，而且綜合了用戶的偏好，能夠提供計(jì)算過程簡單的個(gè)性化推 薦；
[0045] (4)能夠簡單的和現(xiàn)有的大多數(shù)電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合，具有廣泛的應(yīng)用前 景。
【附圖說明】
[0046] 圖1為本發(fā)明的顧客評價(jià)中屬性嵌入式的排序示意圖；
[0047] 圖2(a)為本發(fā)明的數(shù)值越高效用越優(yōu)的單一屬性的效用函數(shù)示意圖；
[0048] 圖2(b)為本發(fā)明的數(shù)值越低效用越優(yōu)的單一屬性的效用函數(shù)示意圖；
[0049] 圖3為本發(fā)明的直接評價(jià)法示意圖；
[0050] 圖4為本發(fā)明的無差異方法示意圖；
[0051]圖5為本發(fā)明的間接測量示意圖；
[0052]圖6為本發(fā)明的用戶實(shí)驗(yàn)中用到的屬性示意圖；
[0053]圖7為本發(fā)明的流程示意圖；
[0054] 圖8為本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不意圖；
[0055] 圖9為本發(fā)明的效用分值計(jì)算模塊示意圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0056]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0057]如圖7所示，一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，包括以下步 驟：
[0058] 一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，包括以下步驟：
[0059] (1)查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字，對關(guān)鍵詞與預(yù)存的屬性進(jìn)行匹 配，將匹配的關(guān)鍵詞按被提及的頻率進(jìn)行排序；
[0060] (2)依照提及頻率引入評價(jià)中屬性，并結(jié)合商品的數(shù)值型靜態(tài)屬性，構(gòu)建多屬性排 序選項(xiàng)；
[0061] (3)將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類，利用遞增/遞減函數(shù)分 別表示兩類屬性的效用函數(shù)，并計(jì)算每個(gè)屬性的效用；
[0062] (4)利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬性的偏好進(jìn)行動(dòng) 態(tài)選擇，以獲得屬性的權(quán)重分配；
[0063] (5)根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì)算每個(gè)商品的效 用分值；
[0064] (6)依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。
[0065]所述步驟(1)中，預(yù)存的屬性包括衛(wèi)生、環(huán)境、地理位置、信用、性價(jià)比和服務(wù)等。
[0066] 所述步驟(2)中，評價(jià)屬性對應(yīng)的數(shù)值為顧客評價(jià)中該屬性的平均得分。
[0067] 所述步驟(2)中，數(shù)值型靜態(tài)屬性包括商品的價(jià)格和數(shù)值型規(guī)格參數(shù)。
[0068] 所述步驟(2)中，多屬性選項(xiàng)為復(fù)選框形式，用戶可以根據(jù)不同的需求，單擊復(fù)選 框來獨(dú)立地選擇一個(gè)或多個(gè)屬性。
[0069] 所述步驟(3)中，屬性包括兩種，數(shù)值越高效用越優(yōu)和數(shù)值越低效用越優(yōu)，其效用 函數(shù)分別使用單向遞增或遞減函數(shù)表示。
[0070] 所述步驟(3)中，效用是指顧客對商品主觀滿意度，效用分值用0到1之間的數(shù)字表 示，效用的最差值用〇來表示，最優(yōu)值用1來表示。
[0071] 所述步驟(4)中，直接評價(jià)方法的具體步驟為:直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，即將權(quán) 重由〇到1進(jìn)行區(qū)域劃分，得到一組權(quán)重選項(xiàng)，用戶從選項(xiàng)中選擇每個(gè)屬性的權(quán)重。
[0072] 所述步驟(4)中，無差異方法的具體步驟為：用戶選取關(guān)注的屬性，每個(gè)選中的屬 性旁(價(jià)格除外）出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品，其它方面均相同，其中一個(gè)商品該屬性的效用最低 而價(jià)格最優(yōu)，另一個(gè)商品該屬性的效用最優(yōu)。用戶需要指出將該屬性的效用從最低移至最 優(yōu)，愿意付多少錢(從一組數(shù)值中選擇），以使兩個(gè)商品的效用沒有區(qū)別。根據(jù)無差異點(diǎn)來建 立效用等式，進(jìn)而確定屬性的權(quán)重。
[0073] 所述步驟(4)中，間接測量方法的具體步驟為：用戶選取關(guān)注的屬性，在每個(gè)選中 的屬性旁(價(jià)格除外）出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品。這兩個(gè)商品其他屬性都相同，但是一個(gè)具有最 低價(jià)格和該屬性的效用最低值，而另一個(gè)具有最高的價(jià)格和該屬性的最優(yōu)值。通過用戶確 定對兩個(gè)商品的偏好程度，建立效用比值來計(jì)算屬性的權(quán)重。
[0074]所述步驟(5)中，在所有屬性相互獨(dú)立的前提下，多屬性效用函數(shù)用各個(gè)屬性的權(quán) 重乘以單一屬性的效用函數(shù)之和來表示。
[0075] 如圖8所示，一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成系統(tǒng)，包括：
[0076] 信息檢索模塊，查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字；
[0077]信息匹配模塊，對關(guān)鍵詞與預(yù)存的屬性進(jìn)行匹配，將匹配的關(guān)鍵詞按被提及的頻 率進(jìn)彳丁排序；
[0078] 多屬性構(gòu)建模塊，依照提及頻率對評價(jià)屬性進(jìn)行引入選擇，結(jié)合商品的數(shù)值型靜 態(tài)屬性，構(gòu)建多屬性排序選項(xiàng)；
[0079] 單一屬性效用計(jì)算模塊，將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類， 利用線性函數(shù)分別表示兩類屬性的效用函數(shù)；
[0080] 屬性權(quán)重計(jì)算模塊，利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬 性的偏好進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇，以獲得屬性的權(quán)重分配；
[0081] 商品效用計(jì)算模塊，根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì) 算每個(gè)商品的效用分值；
[0082] 結(jié)果輸出模塊，依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。
[0083]如圖9所示，所述屬性權(quán)重計(jì)算模塊包括直接評價(jià)模塊、無差異評價(jià)模塊和間接測 量模塊，其中：
[0084] 所述直接評價(jià)模塊，直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，即將權(quán)重由0到1進(jìn)行區(qū)域劃分，得 到一組權(quán)重選項(xiàng)，用戶從選項(xiàng)中選擇每個(gè)屬性的權(quán)重。
[0085] 所述無差異評價(jià)模塊，用戶選取關(guān)注的屬性，每個(gè)選中的屬性旁(價(jià)格除外）出現(xiàn) 兩個(gè)假設(shè)的商品，其它方面均相同，其中一個(gè)商品該屬性的效用最低而價(jià)格最優(yōu)，另一個(gè)商 品該屬性的效用最優(yōu)，用戶給出該商品價(jià)格以使兩個(gè)商品的效用無差異，進(jìn)而建立效用等 式確定屬性的權(quán)重。
[0086] 所述間接測量模塊，用戶選取關(guān)注的屬性，在每個(gè)選中的屬性旁(價(jià)格除外）出現(xiàn) 兩個(gè)假設(shè)的商品。這兩個(gè)商品其他屬性都相同，但是一個(gè)具有最低價(jià)格和該屬性的效用最 低值，而另一個(gè)具有最高的價(jià)格和該屬性的最優(yōu)值。通過用戶確定對兩個(gè)商品的偏好程度， 建立效用比值來計(jì)算該屬性的權(quán)重。
[0087] 以網(wǎng)上旅館預(yù)訂為例，查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字，依照提及頻率 引入顧客評價(jià)中提及頻率最高的屬性(干凈程度、地理位置、性價(jià)比和服務(wù)），并結(jié)合旅館的 數(shù)值型靜態(tài)屬性(價(jià)格和到目的地距離），構(gòu)建多屬性排序選項(xiàng)，如圖1所示。其中，提取關(guān)鍵 詞與預(yù)存屬性進(jìn)行匹配，其實(shí)現(xiàn)方法與現(xiàn)有技術(shù)相同，本申請實(shí)施例對此不再進(jìn)行詳細(xì)說 明。用戶可以通過單擊復(fù)選框，獨(dú)立地選擇一個(gè)或多個(gè)屬性進(jìn)行排序。在默認(rèn)狀態(tài)下，所有 旅館按價(jià)格從低到高排列。
[0088]計(jì)算單一屬性的效用：
[0089] 效用是指顧客對商品主觀滿意度，通常用0到1之間的數(shù)字表示，效用的最差值用0 來表示，最優(yōu)值用1來表示。
[0090] 在估計(jì)每個(gè)屬性的效用函數(shù)時(shí)，我們將屬性分為兩類:數(shù)值越高效用越優(yōu)和數(shù)值 越低效用越優(yōu)。例如，用戶通常喜歡評分較高的商品。也就是說，顧客評價(jià)中的屬性屬于數(shù) 值越高效用越優(yōu)，見圖2(a)。相反，價(jià)格屬于數(shù)值越低效用越優(yōu)，通常用戶傾向于降低商品 價(jià)格，見圖2(b)。因此這兩類屬性的效用函數(shù)分別可用單向遞增或遞減函數(shù)表示。
[0091] 單一屬性的效用函數(shù)不一定是線性，根據(jù)用戶的主觀意見可以是凸線或凹線。為 簡化效用的計(jì)算過程，我們按大多數(shù)人的習(xí)慣將效用函數(shù)假設(shè)為線性。
[0092] 對于數(shù)值越高效用越優(yōu)的屬性，它的效用函數(shù)定義如下，見公式1:
[0093]
[0094] 對于數(shù)值越低效用越優(yōu)的屬性，它的效用函數(shù)定義如下，見公式2:
[0095]
[0096] min(a)和max(a)是選項(xiàng)中屬性a的最小和最大值。
[0097]計(jì)算屬性的權(quán)重：
[0098]權(quán)重是每個(gè)屬性的相對重要程度。根據(jù)以往的研究，有三種向用戶獲取權(quán)重的方 式：直接評價(jià)（direct assessment )，無差異方法（indifference method)和間接測量 (indirect measurement)。下面詳細(xì)解釋這三種方法。
[0099] 直接評價(jià):直接評價(jià)方法要求用戶直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，用戶可以從一組選 項(xiàng){0,0.2,0.4,0.6,0.8,1}中直接進(jìn)行選擇，從0"最不重要"到1"最重要"。有研究表明屬性 權(quán)重隨著選項(xiàng)中屬性值的范圍而變化，范圍越大，屬性的權(quán)重就越大。根據(jù)這一現(xiàn)象，在直 接評價(jià)中每個(gè)用于排序中的屬性后跟有選擇集中該屬性值的范圍，以幫助用戶更有效地決 定屬性權(quán)重。例如，通過對各屬性值過濾后，剩余10個(gè)旅館，當(dāng)選擇按價(jià)格和距離排序后，如 圖3所示，用戶選擇價(jià)格和距離的具體權(quán)重。
[0100] 無差異方法:無差異方法是指用戶對一對商品中的一個(gè)進(jìn)行更改直到認(rèn)為二者之 間沒有區(qū)別，進(jìn)而根據(jù)無差異點(diǎn)來確定屬性的權(quán)重。具體來說，當(dāng)按多個(gè)屬性排序時(shí)，每個(gè) 選中的屬性旁(價(jià)格除外）出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品。例如，按價(jià)格和干凈評分來排序旅館，因?yàn)?價(jià)格和評價(jià)通常為負(fù)相關(guān)，一個(gè)旅館評分最低而價(jià)格最優(yōu)，€32每天&干凈程度3分(5分）， 另一個(gè)旅館干凈程度評分最高(4.8分），其它方面一樣。用戶需要指出將旅館的干凈程度從 最低分(3分)移至最高分(4.8分），愿意付多少錢(從一組數(shù)值中選擇），如圖4。假設(shè)用戶認(rèn) 為€60時(shí)這兩個(gè)旅館的效用基本一致，建立等式3,我們可以計(jì)算出價(jià)格和干凈評價(jià)的權(quán) 重。
[0101]
[0102] 間接測量：間接測量避免直接要求用戶給出屬性權(quán)重，用戶只需簡單表明對一對 商品的喜好。具體說來，當(dāng)用戶選取多個(gè)屬性進(jìn)行排序時(shí)，在每個(gè)選中的屬性旁(價(jià)格除外） 出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品。比如，當(dāng)使用價(jià)格和距離排序旅館時(shí)（如圖5)，在距離屬性旁出現(xiàn)的 兩個(gè)旅館所有屬性都相同，但是一個(gè)具有最低價(jià)格和距離的最差值，€32&距目的地4.5km， 而另一個(gè)具有最高的價(jià)格和距離的最優(yōu)值，€60&距目的地lkm。用戶可以通過選擇{相等， 好于，差于}表明對這對商品的偏好。此外，當(dāng)用戶選擇"好于"或"差于"時(shí)，出現(xiàn)二級(jí)菜單來 幫助用戶定義四個(gè)等級(jí)的偏好程度{一點(diǎn)，明顯，強(qiáng)烈的，極度的}。當(dāng)用戶選擇對兩個(gè)旅館 的偏好α后，后臺(tái)建立等式4，推測出價(jià)格和距離的權(quán)重。
[0103]
[0104] 此外，為方便用戶使用，將鼠標(biāo)放在某一屬性上時(shí)自動(dòng)出現(xiàn)提示框來解釋該屬性。 當(dāng)選擇多個(gè)屬性進(jìn)行排序時(shí)，不強(qiáng)迫用戶進(jìn)行權(quán)重的判斷，默認(rèn)各屬性的權(quán)重相等。如果默 認(rèn)值不符合用戶需求，用戶可以通過選擇來更改屬性權(quán)重。
[0105] 計(jì)算商品效用：
[0106] 針對權(quán)衡性的決策過程，用戶對每個(gè)商品的喜好程度可以通過多屬性效用理論 (multi-attribute utility theory)來預(yù)測。更具體地說，商品A具有多種屬性{χι···χη}，它 的效用可由多屬性效用函數(shù)描述υ( Χ1···χη)。為簡便起見，我們假設(shè)所有屬性相互獨(dú)立，可以 通過將各個(gè)屬性的權(quán)重乘以單一屬性的效用函數(shù)lM Xl)并相加來計(jì)算得到商品Α的效用，見 公式5:
[0107]
(5):
[0108] 在公式1中，常數(shù)ω,用來表示每個(gè)屬性的權(quán)重，范圍由〇到1，所有屬性的權(quán)重之和 為1，見公式6。
[0109] (6).
[0110]
[0111]依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。
[0112] 在設(shè)計(jì)完成之后，我們進(jìn)行了用戶調(diào)查來驗(yàn)證（1)在電子商務(wù)中提供多屬性排序 功能是否有用，和(2)在多屬性排序中，引入評價(jià)中的屬性是否有益處。在用戶調(diào)查中，征集 50個(gè)用戶分別使用以上三種設(shè)計(jì)來進(jìn)行旅館預(yù)訂。
[0113] 我們記錄了用戶在排序中用到的屬性，在上述三種獲得屬性權(quán)重的設(shè)計(jì)中 73.3%，73.3%和80%的參與者分別使用了一種以上的屬性來進(jìn)行排序。在直接評價(jià)中用 戶平均用到3.33個(gè)屬性，在無差異方法中平均使用3.27個(gè)屬性，在間接測量中平均采用 3.09個(gè)屬性，可以看出不同的獲取權(quán)重方式對排序中使用屬性的數(shù)目無顯著影響，V=.03， F(2,43)=.68，p>.05。因此，我們可以說多屬性排序功能促使并幫助用戶在電子商務(wù)中考 慮屬性間的權(quán)衡。
[0114]圖6顯示在三種設(shè)計(jì)中，用戶按靜態(tài)屬性、評價(jià)中的屬性和兩者共同排序的比例。 整體來說，72%，62%和67%的參與者使用評價(jià)中的屬性，較高的參考頻率證明了將評價(jià)中 屬性引入排序中的益處。
[0115]上述雖然結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行了描述，但并非對本發(fā)明保護(hù)范 圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不 需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特征是:包括以下步驟： (1) 查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字，對關(guān)鍵詞與預(yù)存的屬性進(jìn)行匹配，將 匹配的關(guān)鍵詞按被提及的頻率進(jìn)行排序； (2) 依照提及頻率引入評價(jià)中屬性，并結(jié)合商品的數(shù)值型靜態(tài)屬性，構(gòu)建多屬性排序選 項(xiàng)； (3) 將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類，利用遞增或遞減函數(shù)分別 表示兩類屬性的效用函數(shù)，并計(jì)算每個(gè)屬性的效用； (4) 利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬性的偏好進(jìn)行動(dòng)態(tài)選 擇，以獲得屬性的權(quán)重分配； (5) 根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì)算每個(gè)商品的效用分 值； (6) 依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(1)中，預(yù)存的屬性包括衛(wèi)生、環(huán)境、地理位置、信用、性價(jià)比和服務(wù)。3. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(2)中，評價(jià)屬性對應(yīng)的數(shù)值為顧客評價(jià)中該屬性的平均得分;數(shù)值型靜態(tài) 屬性包括商品的價(jià)格和數(shù)值型規(guī)格參數(shù);多屬性選項(xiàng)為復(fù)選框形式，用戶根據(jù)不同的需求， 單擊復(fù)選框來獨(dú)立地選擇一個(gè)或多個(gè)屬性。4. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(3)中，屬性包括兩種，數(shù)值越高效用越優(yōu)和數(shù)值越低效用越優(yōu)，其效用函數(shù) 分別使用單向遞增或遞減函數(shù)表示;效用是指顧客對商品主觀滿意度，效用分值用〇到1之 間的數(shù)字表示，最差值用0來表示，最優(yōu)值用1來表示。5. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(4)中，直接評價(jià)方法的具體步驟為:直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，即將權(quán)重由 0到1進(jìn)行區(qū)域劃分，得到一組權(quán)重選項(xiàng)，用戶從選項(xiàng)中選擇每個(gè)屬性的權(quán)重。6. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(4)中，無差異方法的具體步驟為：用戶選取關(guān)注的屬性，每個(gè)選中的屬性旁 出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品，其它方面均相同，其中一個(gè)商品該屬性的效用最低而價(jià)格最優(yōu)，另一 個(gè)商品該屬性的效用最優(yōu)，用戶給出該商品價(jià)格以使兩個(gè)商品的效用無差異，進(jìn)而建立效 用等式確定屬性的權(quán)重。7. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(4)中，間接測量方法的具體步驟為：用戶選取關(guān)注的屬性，在每個(gè)選中的屬 性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品，這兩個(gè)商品其他屬性都相同，但是一個(gè)具有最低價(jià)格和該屬性 的效用最低值，而另一個(gè)具有最高的價(jià)格和該屬性的最優(yōu)值，通過用戶確定對兩個(gè)商品的 偏好程度，建立效用比值來計(jì)算屬性的權(quán)重。8. 如權(quán)利要求1所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成方法，其特 征是:所述步驟(5)中，在所有屬性相互獨(dú)立的前提下，多屬性效用函數(shù)用各個(gè)屬性的權(quán)重 乘以單一屬性的效用函數(shù)之和來表示。9. 一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成系統(tǒng)，其特征是:包括： 信息檢索模塊，查詢特定時(shí)間段內(nèi)的顧客評價(jià)，提取關(guān)鍵字； 信息匹配模塊，對關(guān)鍵詞與預(yù)存的屬性進(jìn)行匹配，將匹配的關(guān)鍵詞按被提及的頻率進(jìn) tx排序； 多屬性構(gòu)建模塊，依照提及頻率引入評價(jià)屬性，并結(jié)合商品的數(shù)值型靜態(tài)屬性，構(gòu)建多 屬性排序選項(xiàng)； 單一屬性效用計(jì)算模塊，將各個(gè)屬性根據(jù)其數(shù)值與用戶滿意度的關(guān)系進(jìn)行分類，利用 線性函數(shù)分別表示兩類屬性的效用函數(shù)； 屬性權(quán)重計(jì)算模塊，利用直接評價(jià)、無差異方法或間接測量方法使用戶對每個(gè)屬性的 偏好進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇，以獲得屬性的權(quán)重分配； 商品效用計(jì)算模塊，根據(jù)各個(gè)屬性的效用和分配的權(quán)重，利用多屬性效用函數(shù)計(jì)算每 個(gè)商品的效用分值； 結(jié)果輸出模塊，依照效用分值對商品進(jìn)行排序，依照排序結(jié)果進(jìn)行顯示。10.如權(quán)利要求9所述的一種基于多屬性動(dòng)態(tài)權(quán)重分配的信息搜索結(jié)果生成系統(tǒng)，其特 征是:所述屬性權(quán)重計(jì)算模塊包括直接評價(jià)模塊、無差異評價(jià)模塊和間接測量模塊，其中： 所述直接評價(jià)模塊，直接為每個(gè)屬性賦予權(quán)重，即將權(quán)重由0到1進(jìn)行區(qū)域劃分，得到一 組權(quán)重選項(xiàng)，用戶從選項(xiàng)中選擇每個(gè)屬性的權(quán)重； 所述無差異評價(jià)模塊，用戶選取關(guān)注的屬性，每個(gè)選中的屬性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品， 其它方面均相同，其中一個(gè)商品該屬性的效用最低而價(jià)格最優(yōu)，另一個(gè)商品該屬性的效用 最優(yōu)，用戶給出該商品價(jià)格以使兩個(gè)商品的效用無差異，進(jìn)而建立效用等式確定屬性的權(quán) 重； 所述間接測量模塊，用戶選取關(guān)注的屬性，在每個(gè)選中的屬性旁出現(xiàn)兩個(gè)假設(shè)的商品， 這兩個(gè)商品其他屬性都相同，但是一個(gè)具有最低價(jià)格和該屬性的效用最低值，而另一個(gè)具 有最高的價(jià)格和該屬性的最優(yōu)值，通過用戶確定對兩個(gè)商品的偏好程度，建立效用比值來 計(jì)算該屬性的權(quán)重。
【文檔編號(hào)】G06Q30/06GK105976207SQ201610309433
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年5月11日
【發(fā)明人】閆東寧, 閻明
【申請人】山東大學(xué)