「权重值值」怎样解决多因素权重值取值的难题

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己知参加测算的每个feature,怎样去明确每一个feature的权重值呢?文中将为大伙儿详细介绍一种相对性科学研究的方法,来解决这类多因素权重值设定的难题。

数据信息解决行业,在开展有关指标值测算的情况下,一个指标值一般有多个了因素(一般称作feature,下同)参加测算,而每一个因素对该指标值的奉献度(一般称作weight或contribution,下同)又不一样,例如GMV,产品人气值分,客户令人满意度这些。一般能够表明为以下公式计算:

这时候,大家一般碰到下边这一难题:

己知参加测算的每个feature,怎样去明确每一个feature的权重值呢?

夏唬人现阶段在做电子商务强烈推荐对策有关的事儿,常常碰到这类难题。

例如在物件(一般称作item,下同)召回的情况下,怎样对每一个item开展排列呢?

例如以人气值分做为排列根据,那麼一般会考虑到销售量,点评,访问频次,提交订单频次,个人收藏频次,加入购物车频次这些。

假如一味的依照工作经验去开展原始化权重值,随后不断的A/B检测、权重值调节,是一件产品研发成本费非常高的事儿。

今日就给大伙儿详细介绍一种相对性科学研究的方法来解决这类多因素权重值设定的难题。

AHP

简易详细介绍一下什么叫AHP?

层级剖析法,通称AHP,它是一种运筹学基础理论。

就是指将与管理决策一直相关的原素溶解成总体目标、规则、计划方案等层级,在这个基础以上开展判定和定量分析剖析的管理决策方式。

“该方式是英国运筹学家匹茨堡高校专家教授萨蒂于二十世纪七十年代初,在为英国国防安全部科学研究 依据每个工业生产单位对我国褔利的奉献尺寸而开展电力工程分派 课题研究时,运用互联网系统软件基础理论和多总体目标综合性点评方式,明确提出的一种层级权重值管理决策剖析方式。”

因此,AHP基础理论实质是根据把一个繁杂的难题拆卸为好几个总体目标或规则,而且根据判定量化分析的方法为每一个总体目标开展赋权的一个全过程。

简易来讲AHP便是拆卸加赋权,下边详尽讲一下全过程。

AHP多因素赋权运用

1. 结构分辨引流矩阵

什么叫分辨引流矩阵?

分辨引流矩阵便是以参加指标值测算的全部ferture构成的一个方阵,而且得出两组“较为量化分析值”。举例说明以下:

针对A和B2个因素,1表明:A和B一样关键;3表明:A比B关键一些;5表明:A比B关键;7表明:A比B关键的多;9表明:A比B极为关键,实际规范以下图所显示:

这实际上便是一个典型性的工作组网络投票的全过程,根据在方阵队伍原素的两组较为,最后能够转化成一个分辨引流矩阵。例如针对有A,B,C,D四个feature的分辨引流矩阵以下图所显示:

2. 一致性校检

说白了一致性校检就是指在开展网络投票的情况下的公平公正性和一致性。

例如你觉得A比B关键,B比C关键,可是从最终的結果看来是C比A关键,那样即是不一致。

一致性校检是根据测算校检系数来完成的,一般用CR来表明,低于0.1即表明一致性校检根据。

CR包括一致性指标值(CI)和任意一致性指标值(RI)两台分,CR=CI/RI。

CI和RI是一个固定不动值,与引流矩阵的阶数相关。

剩余的是一个较为繁杂的数学课全过程,简易详细介绍好多个定义,测算全过程大伙儿能够百度搜索一下就可以。

下面的图是根据excel开展测算的:

根据开展工作组网络投票和全自动测算,最后CR的数值0.06,因而一致性检测根据。

权重值Wi列即是每一个feature的权重值,因而最后大家能够得到该指标值的测算公式计算为:

极致处理!

说在最终

大伙儿这儿也许会出现个疑惑:

选用AHP的方式开展赋权,工作组网络投票环节是主观性分辨关键性的,因此不是是会有来偏差?

会,一定会。

但是還是我以前说的,对策一定是创建在业务流程以上的,撇开张务谈对策全是伪对策。

选用AHP实体模型开展多因素赋权,

必须对该业务流程有充足的掌握,更必须对该target下的好几个feature有充足的掌握,哪一个针对target的奉献度是较大的。

例如针对一个产品,哪些的产品是客户喜爱的?客户喜爱的产品有什么feature?每一个feature针对客户喜爱的奉献水平是啥样的?这种全是必须业务流程工作经验参加的。

假如说科学研究的方式都是有一个前提条件假定,那麼AHP也是有一个前提条件,便是先掌握业务流程,再谈对策。

之上,期待能协助到大伙儿。

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