一種帶有局部信息的排名列表聚合方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種帶有局部信息的排名列表聚合方法，目的是降低對原始排名列表的要求，提高聚合速度和準(zhǔn)確性。技術(shù)方案為：先將初始排名列表矩陣化，得出排名矩陣；計算每個被排名對象的排名分別被其余被排名對象打敗的次數(shù)、分別打敗其余被排名對象的次數(shù)，得出優(yōu)序矩陣；接著求得各個被評價對象的加權(quán)出度和加權(quán)入度，并求得各個被評價對象的加權(quán)出度入度比；最后將每個被排名對象的加權(quán)出度入度比進行降序排列，根據(jù)降序排列得出排名列表聚合結(jié)果。本發(fā)明實現(xiàn)了對帶有局部信息的排名列表進行聚合，降低了對原始排名列表的要求，不需要獲得的排名列表都是全局信息，提高了排名列表聚合方法的聚合速度和聚合準(zhǔn)確性。
【專利說明】
-種帶有局部信息的排名列表聚合方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種排名列表聚合方法，特別是一種帶有局部信息的排名列表聚合方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 排名列表聚合問題是一類典型的多元信息融合問題。大數(shù)據(jù)時代最大的問題不再 是數(shù)據(jù)的缺乏，而是數(shù)據(jù)的融合。針對一組實體的排序數(shù)據(jù)是一類常見的數(shù)據(jù)，如基于關(guān)鍵 詞的捜索結(jié)果的排序、大學(xué)實力的排名，學(xué)生對教師的評價排序、專家對選拔或評獎人員的 排序數(shù)據(jù)等，運類數(shù)據(jù)一般稱為排名列表，將針對一組實體的不同來源的一系列排名列表 聚合為一個客觀的排名列表的問題，稱為排名列表聚合問題。
[0003] 對排名列表的手工聚合是目前比較常用的方法，但是該方法聚合速度慢、聚合結(jié) 果準(zhǔn)確性不足。目前自動的排名列表聚合方法也存在，運些方法的聚合速度和準(zhǔn)確性雖然 比手工方法有了較大提高，但是運些方法要求輸入的初始排名列表都是全局信息，即每個 要聚合的排名列表需包含所有的被排名對象。事實上，進行聚合時要想得到的初始排名列 表都是全局信息基本是不可能的，即初始數(shù)據(jù)更傾向于是局部信息，表現(xiàn)為排名列表只包 含部分的被排名對象。比如，我們能夠從網(wǎng)絡(luò)上得到的關(guān)于足球俱樂部實力的排名列表并 不包含完全相同的一組足球俱樂部;對于車輛的評價，一個評價者也許并不熟悉所有車輛 只能給出他所了解的車輛的排序;一個學(xué)生對某校教師的評價也許只包含該校部分教師而 不是所有教師。如何解決帶有局部信息的排名列表的聚合問題，且使得聚合結(jié)果準(zhǔn)確，聚合 速度快是本領(lǐng)域技術(shù)人員研究的熱點問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：提出一種新的排名列表聚合方法，使得聚合結(jié)果準(zhǔn) 確、聚合速度快，且能聚合帶有局部信息的排名列表。
[0005] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案包括W下步驟：
[0006] 排名列表的兩組客體分別稱為排名者和被排名對象，初始數(shù)據(jù)為一組排名者對 一組被排名對象的好評在先差評在后的初始排名列表。第i個排名者表示為ei，將所有排名 者放入集合E，E={ei}，l含i含N，i為整數(shù)變量，N為排名者的數(shù)量;第j個被排名對象表示為 。，將所有被排名對象放入集合F，F(xiàn)= ，1含j含M，j為整數(shù)變量，Μ為被排名對象的數(shù)量； 將排名者ei給出的好評在先差評在后的初始排名列表表示為初始排名矩陣= ， 1如卽i;Ki含Μ;其中r'ia巧，a表示r'ia在排名者ei給出的R'i中位于第a位，R'i包含的信息 是局部信息或全局信息，也就是說，每名排名者不一定對所有的被排名對象進行排名，每個 排名者給出的排名列表并不一定包含所有的被排名對象;Κι表示排名者ei對集合F中被評價 對象進行排序的個數(shù)。
[0007] 被排名對象可W為對關(guān)鍵詞組合的捜索結(jié)果排名、球隊排名、大學(xué)排名、員工排 名、學(xué)生排名等，排名者可W為捜索引擎、組織者組織的評價人、網(wǎng)絡(luò)捜索結(jié)果、歷史排名 等。
[000引本發(fā)明包括W下步驟：
[0009] 步驟一：將N個排名者ei，…ei，…ΘΝ對Μ個被排名對象f 1，···f j，…扣的N個初始排名 矩陣R'l，…R'i，…R'N矩陣化，得出排名矩陣R，定義R=[rij]NχM，ly含N，ly含M，i為整數(shù) 變量，j為整數(shù)變量;ru為非負(fù)數(shù)，表示在排名者ei給出的初始排名矩陣R'l中的排名位數(shù)； 其中矩陣的第i行R(i，：）對應(yīng)排名者ei給出的R'l，町對應(yīng)式=[/;;,],中的a，R'i包含的信息是 局部信息或者全局信息，R的稀疏程度或稠密程度取決于每名排名者所給出的初始排名矩 陣長短;將R'l，…R'l，…R'N矩陣化得出R的具體方法是：
[0010] 步驟1.1:初始化i = i J = 1;
[0011] 步驟1.2:根據(jù)r' ia的取值對重^賦值:若a非i且f j = r' ia，則町=a，將得到的重^存 入R，轉(zhuǎn)步驟1.4，否則轉(zhuǎn)步驟1.3;
[001^ 步驟1.3:對R'i中的元素遍歷^對甘。賦值：若曰<1(1且fj辛r^ia，則a加1，轉(zhuǎn)步驟 1.2;右曰=Ki且f j辛；τ' ia,則令rij = 0,將得到的rij存入R,轉(zhuǎn)步驟1.4;
[001引步驟1.4:對被排名對象集合F進行遍歷W對町賦值:若j <M，則j加1，重新初始化a =1，轉(zhuǎn)步驟1.2;否則轉(zhuǎn)步驟1.5;
[0014] 步驟1.5:若i<N，則i加1，重新初始化a = l，j = l，轉(zhuǎn)步驟1.2,否則轉(zhuǎn)步驟二；
[0015] 步驟二:計算每個被排名對象的排名分別被其余被排名對象打敗的次數(shù)、分別打 敗其余被排名對象的次數(shù)，得出優(yōu)序矩陣P，定義P=[Pst]MXM，其中l(wèi)<s<M，l<t<M，s為整 數(shù)變量，t為整數(shù)變量，Pst為非負(fù)整數(shù)，為P的第S行第t列的元素，表示被排名對象fs優(yōu)于ft 的排名列表的個數(shù);P的具體生成方法是：
[0016] 步驟2.1:初始化i = 1，j = 1，取變量k，k為整數(shù)，0非含Μ;令S = j，t = j+k，初始化P 中所有元素為0;
[0017] 步驟2.2:初始化k = 0;
[0018] 步驟2.3:對丘^和重^忡)，即ris和rit的值進行判定，根據(jù)其取值不同，對相應(yīng)的Pst、 Pts取值進行變化，pts為矩陣P第t行第S列的元素：
[0019]步驟2.3.1:若ri域ri(j+k)為0，即ris或rit為0，則排名者e彼有同時對fS和ft排名， 無法比較fs和ft，故Pst不變、Pts不變，轉(zhuǎn)步驟2.4;
[0020] 步驟2.3.2:若ri片0且ri(j+k)辛0，即ris和rit均不為0，則比較町和ri(j+k)的大小，對 相應(yīng)的Pst、Pts取值進行變化：
[002U 步驟2.3.3.1:若α <ri(j+k)，即ris<rit，則Pst加 1，Pts不變，轉(zhuǎn)步驟2.4;
[002^ 步驟2.3.3.2:若α >ri(j+k)，即ris >rit，則Pst不變，Pts加 1，轉(zhuǎn)步驟2.4;
[002；3]步驟2.3.3.3:若;ry = ；Ti(j+k)，即ris = rit，則pst、pi；s均不變，轉(zhuǎn)步驟2.4
[0024]步驟2.4:對排名矩陣R的行進行遍歷，W求出被排名對象fs在所有排名列表中優(yōu) 于f t的次數(shù):若1 <N，則i加1，轉(zhuǎn)步驟2.3;若i = N，則將Pst、Pts存入P，轉(zhuǎn)步驟2.5;
[002引步驟2.5:若1^<1，則k加1，重新初始化i = 1，轉(zhuǎn)步驟2.3;若k=M，轉(zhuǎn)步驟立；
[0026]步驟Ξ:計算集合F中被評價對象。，…。，…fM對應(yīng)的加權(quán)出度詩，···與，···近，按 順序存入集合C +，C+二b.}計算集合F中被評價對象f 1，· · · f j，…f Μ的加權(quán)入度 q，···CjT，…Cm，按順序存入集合C-，C- = ?(cj};其中加權(quán)出度旬為被排名對象f j戰(zhàn)勝其他所 有排名對象的總次數(shù);加權(quán)入度為巧被排名對象fj被擊敗的總次數(shù);得到加權(quán)出度集合c+和 加權(quán)入度集合0-的具體方法為：
[0027]步驟3.1:初始化j = l;
[002引步驟3.2:令s = j，求?Ι
將與存入集合C+;
[00巧]步驟3.3:令t = j，求?!
，將C;存入集合C-;
[0030] 步驟3.4:若j <Μ，貝1J j加1，轉(zhuǎn)步驟3.2;若j =Μ，轉(zhuǎn)步驟四；
[0031] 步驟四：計算被評價對象fl，…fJ，…fM的加權(quán)出度入度比ξl，…ξJ，…ξM，得到加權(quán) 出度入度比集合Η，方法為：
[0032] 步驟 4.1:初始j = l;
[00削步驟4.2:若切=0,則Cj =+w;若Cj. #0:，則為=戶將ξ南入集合Η;
[0034] 步驟4.3:若j <Μ，則j加1，轉(zhuǎn)步驟4.2;若j =Μ，轉(zhuǎn)步驟五；
[0035] 步驟五:對集合Η進行降序排列，根據(jù)降序排列結(jié)果得到排名結(jié)果序列，即排名列 表聚合結(jié)果H'，H' = 比l,h2，···hk，hk+l，…h(huán)M] = 比z]M，l<z<M，z為整數(shù)，hz滿足關(guān)系hzEF; 若集合0-中僅存在唯一的《=〇,貝化j 排在Η'第1位;若集合σ存在兩個或兩個W上 元素為0,則對對應(yīng)的4進行比較，4越大，排名越靠前，得到排名列表聚合結(jié)果Η'的具體 方法為：
[0036] 步驟 5.1:初始j = l;
[0037] 步驟5.2:令集合C=レx|CcC，l<x非，K<M，x為整數(shù)變量，Cx滿足關(guān)系CχeC %令集合B = {bx}，沒C巧，bx滿足bx e Η，擴。|餐+, }，1 < y < M-2 X K，y為整數(shù)變量，bK+y滿足 bK+y e Η，及^中的元素標(biāo)識為從bK+況始;B和巖。滿足關(guān)系及+擴=巧;
[003引步驟5.3:對的值進行判定，W判定Η中的對應(yīng)元素 ξ j屬于B還是礦AC+中的對應(yīng) 元素 <是否屬于C:
[0039] 步驟5.3.1:若與 = 0，則ξj =+w，此時，句eC:，ξjeB，分別將與、ξj存入集合C、集 合B;轉(zhuǎn)步驟5.4;
[0040] 步驟5.3.2:若巧來0，則句€C，每e擴，將ξ南入集合忍-';轉(zhuǎn)步驟5.4;
[0041 ] 步驟5.4:對崎進行遍歷:若j <Μ，則j加1，轉(zhuǎn)步驟5.3;若j =Μ，轉(zhuǎn)步驟5.5;
[00創(chuàng)步驟5.5:對集合C、復(fù)-中的元素進行降序排列，得到矩陣C'、擴'，C' = レ'χ]κ， 公 ^' = 一 Κ，其中 l<x<K，K<M，l<y<M-2XK;
[0043] 步驟5.6:重新初始化j = l;
[0044] 步驟5.7:分別對C'、S-'的元素進行判定，根據(jù)二者元素的對應(yīng)值對。在矩陣Η'中 的位置進行判定：
[0045] 步驟5.7.1:若則。二心，即。在整個聚合結(jié)果中排名第X位，將。存入矩陣 H'中的第X位;轉(zhuǎn)步驟5.8;
[0046] 步驟5.7.2:若b 'K+y = ξj，則f j = hK+y，即f廟整個聚合結(jié)果中排名第K+y位，將。存 入矩陣Η'中的第K+y位;轉(zhuǎn)步驟5.8;
[0047] 步驟5.8:若j <M，則j加1，轉(zhuǎn)步驟5.7;若j =M，則轉(zhuǎn)步驟5.9;
[004引步驟5.9:結(jié)束。
[0049] 采用本發(fā)明可W達到W下技術(shù)效果：
[0050] 1.本發(fā)明第一步中的R'l包含的信息是局部信息或全局信息，故降低了對原始排 名列表的要求，不需要獲得的排名列表都是全局信息。
[0051] 2.本發(fā)明第本發(fā)明第一步中的R'l包含的信息是局部信息或全局信息，使得獲取 R'l的速度更快，故提高了排名列表聚合方法的聚合速度;本發(fā)明在排名時不需要為評價者 制定統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系，使得排名組織者節(jié)約了制定統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系的時間；同時， 減少了評價者閱讀、理解所謂的統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系的時間，每個評價者可W按照自己屯、 中的排名指標(biāo)體系，對被評價對象進行綜合排序，而不是按照傳統(tǒng)方法，統(tǒng)一的排名指標(biāo)體 系基礎(chǔ)上逐項打分再計算排序，故提高了排名列表聚合方法的聚合速度和效率；
[0052] 3.本發(fā)明中在排名時不需要為評價者制定統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系，不需要評價者閱 讀、理解所謂的統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系，每個評價者可W按照自己屯、中的排名指標(biāo)體系，對被 評價對象進行綜合排序，而不是按照傳統(tǒng)方法，在統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系基礎(chǔ)上逐項打分再 計算排序，故避免了因理解所謂的統(tǒng)一的排名指標(biāo)體系而產(chǎn)生的偏差；同時每個評價者依 照自己的標(biāo)準(zhǔn)排序，最終許多評價者一起得到"沒有指標(biāo)的指標(biāo)體系"，而運才更符合客觀， 更全面;故本發(fā)明提高了排名列表聚合方法的聚合準(zhǔn)確性。
【附圖說明】
[0053] 圖1是本發(fā)明帶有局部信息的排名列表聚合方法的總體流程圖。
【具體實施方式】
[0054] 在圖1中，一種帶有局部信息的排名列表聚合方法，包括W下步驟：
[005引步驟一:將N個排名者ei，一61，···ΘΝ對Μ個被排名對象f 1，···f j，···fM的N個初始排名 列表R'i，---R'i，---R'N矩陣化，得出排名矩陣R，R=[rij]，l y含N，1 y <1術(shù)功非負(fù)數(shù)，表 示f廟排名者ei給出的排名列表R'l中排名第ru位;其中矩陣的第i行R(i，：）對應(yīng)排名者ei 給出的好評在先差評在后排名列表R ' 1，ru對應(yīng)排名列表4 = blk.中的a;
[0056]如實施例 1，目前有8個學(xué)生{ei，Θ2，Θ3，Θ4，e日，Θ6，Θ7，es}對5個老師{f 1，f2，f3，f4，f己} 的好評在先差評在后的排名列表，如下表所不：
[0化7]
[005引則具體得到排名矩陣R的方法為：
[0059] 步驟l.l:獲取排名者集合E={el,e2，e3，e4，e日，e6，e7，e8}，被排名對象集合F={fl, f2，f3，f4，f5}，排名列表《=朽山，l如卽i;Ki<M分別為：
[0060] R'i=[r'ii,；r'i2，:r'i3，:r'i4，:r'i5] = [f5，f4，f3，f2，fi]，Ki = 5;
[0061 ] r，2= [r' 2i，r' 22，r' 23，r' 24] = [f已，f3，f4，f2]，拉=4;
[0062] R，3= [r' 31,1·' 32，r' 33，r' 34] = [f3，f4，fl，f2]，拉=4;
[0063] R，4= [r'",!·' 42，r' 43] = [f已，f3，f2]，K4 = 3;
[0064] R'己=[r'己I'r'己2，r'己3，r'己4] = [f4，f3，f2，fi]，K己=4;
[00化]R，6= [r' 61，r' 62，r' 63，r' 64] = [f5，f4，f2，fl]，K6 = 4;
[0066] R'7= [r' 71,1·' 72，r' 73，r' 74] = [f已，f3，fl，f2]，K7 = 4;
[0067] R' 8= [r' 8i，r' 82，r' 83，r' 84] = [f4，f已，f2，fi]，Ks = 4;
[006引初始化i = 1，j = 1，轉(zhuǎn)步驟1.2:由于。辛r' n，轉(zhuǎn)步驟1.3: a加1，轉(zhuǎn)步驟1.2:循環(huán)， 直到i = 1，j = 1，a = Ki = 5時有f 1 = !' 1日，故有;rii = 5;此時轉(zhuǎn)步驟1.4: j加1，重新初始化a = 1，轉(zhuǎn)步驟1.2:此時有i = l,j = 2,a=l，由于f 2辛：τ' 11，轉(zhuǎn)步驟1.3: a加1，轉(zhuǎn)步驟1.2:循環(huán)，直 到 i = 1 J = 2，a = 4時，有f 2 = !/14，故有:ri2 = 4;轉(zhuǎn)步驟1.4，循環(huán)，最終得到所有ri j:
[0069] rii = 5；ri2 = 4；ri3 = 3；ri4 = 2；ri5=l ；
[0070] Γ21 = 0 ； Γ22 = 4 ; Γ23 = 2 ; Γ24 = 3 ; Γ25 = 1 ；
[0071 ] Γ31 = 3 ; Γ32 = 4 ; Γ33 = 1 ； Γ34 = 2 ; Γ35 = 1 ；
[0072] Γ41 = 0 ； Γ42 = 3 ; Γ43 = 2 ; Γ44 = 0 ； Γ45 = 1 ；
[0073] 巧1 = 4 ; Γ52 = 3 ;巧3 = 2 ;巧4 = 1 ;巧5 = ο ;
[0074] rsi = 4; Γ62 = 3; Γ63 = 0; Γ64 = 2; ris已=1;
[0075] r?l = 3 ; Γ72 = 4 ; Γ73 = 0 ; Γ74 = 2 ; 17己=1;
[0076] rsi = 4; rs2 = 3; rs3 = 0; rs4 = 1; r化=2;
[0077] 整理得到排序矩陣：
[0078]
轉(zhuǎn)步驟二；
[0079] 步驟二:計算每個被排名對象的排名分別被其余被排名對象打敗的次數(shù)、分別打 敗其余被排名對象的次數(shù)，得出優(yōu)序矩陣P，P=[Pst]MXM，其中1含S含M，1 <t^M，ps康示被 排名對象fs在Pst個排名列表中優(yōu)于ft;優(yōu)序矩陣P的具體生成方法是：
[0080] 步驟2.1:初始化i = 1，j = 1，取變量k，k為整數(shù)，0 < k < Μ;令S = j，t = j+k，初始化 優(yōu)序矩陣？中所有元素為0，轉(zhuǎn)步驟2.2:初始化1^ = 0，轉(zhuǎn)步驟2.3:此時8 = 1，1 = 1，口11 = 0，由 于:rll = :rll，轉(zhuǎn)步驟2.4:i加 l，轉(zhuǎn)步驟2.3:由于r2l = r2l，轉(zhuǎn)步驟2.4:…依次循環(huán)···；由于不管 任何排名者給出的排名列表中fi將fi打敗的次數(shù)均為0,因此Pii共計加0,故最終pii = 〇,將 其存入優(yōu)序矩陣;轉(zhuǎn)步驟2.5: k加1，重新初始化i = 1，此時有S = 1，t = 2，P12 = 0，P21 = 0，由 于;rll = 5,;rl2 = 4，;rll>;rl2，即el將f2排在第4位，將fl排在第5位，即el給出的列表中，f浙敗 fi，因此P12不變，P21加1，此時口12 = 0，口21 = 1;轉(zhuǎn)步驟2.4:;[加1，轉(zhuǎn)步驟2.3:此時1 = 2，^' = 1，8 =1，t = 2,由于Γ21 = 0，Γ22 = 4,因此P12不變，P21 不變，此時P12 = 0，P21 = 1;轉(zhuǎn)步驟2.4: i加1， 轉(zhuǎn)步驟2.3:…繼續(xù)循環(huán)，由于在8個評價者所給出的排名列表中，fi打敗f2共2次，f2打敗fi 共4次，故對i遍歷后，有P12 = 2，P21 = 4;…繼續(xù)循環(huán)，最終得到優(yōu)序矩陣：
[0081 ]
轉(zhuǎn)步驟Ξ;
[0082] 步驟S :計算集合F中f 1，f2，f3，f4, fs的加權(quán)出度q，存入集合C+， cr ={ci\c::，c:，句，刮；計算集合F中fl，f2，f3，f4，f5的加權(quán)入度Cl，。2為，&心'存入集合 σ，€Γ = {年，每，每，句，每};得到加權(quán)出度集合(T和加權(quán)入度集合σ的具體方法為：
[0083] 步驟3.1:初始化j = 1;轉(zhuǎn)步驟3.2:
[0084] 求得
存入集合C+;轉(zhuǎn)步驟3.3:
[0085] 求得
存入集合C-，轉(zhuǎn)步驟3.4:
[0086] 貝IJ j加1，轉(zhuǎn)步驟3.2;…依次循環(huán)，最終得到加權(quán)出度集合C\存入集合σ;
[0087] 本實施例中得到的所有加權(quán)入度和加權(quán)出度見下表，
[008引
[0089] 即(：+={2,4，12，14，17}，(：-={17,20,6,6，1};轉(zhuǎn)步驟四；
[0090] 步驟四：計算各個被評價對象f 1，…f j，…fΜ的加權(quán)出度入度比ξι，…ξ j，…ξΜ，得到 加權(quán)出度入度比集合Η，具體方法為：
[00川步驟4.1:初始j = 1;轉(zhuǎn)步驟4.2:此時有每=^ S 0.12，存入集合Η，則j加1，轉(zhuǎn) C, 17 步驟4.2:…依次循環(huán)，最終求得本實施例中各加權(quán)出度入度比見下表，
[0092]
[0093] 即加權(quán)出度入度比集合H={0.12,0.2,2,2.8，17};轉(zhuǎn)步驟五；
[0094] 步驟五，將每個被排名對象的加權(quán)出度入度比進行降序排列，得出最終的總的被 排名對象排名結(jié)果，即排名列表聚合結(jié)果。由于本實施例中ξ5>ξ4>ξ3>ξ2>ξ?，故得到的排 名列表聚合結(jié)果為[f5，f4，f3，f2，fl]。
【主權(quán)項】
1. 一種帶有局部信息的排名列表聚合方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟一:將所有排名者放入排名者集合E，E={ei}，1 < i <N，i為整數(shù)變量，ei為第i個排 名者，N為排名者的數(shù)量;將所有被排名對象放入被排名對象集合F，F(xiàn)={fj}，l < j<M，j為 整數(shù)變量，Μ為被排名對象的數(shù)量，t為第j個被排名對象;定義I為排名者&對集合F中被評 價對象進行評價的個數(shù)，定義好評在先差評在后的初始排名矩陣 < =丨乂,],，1 < a < L < MY iaeF，a為V ^在排名者ei給出的R'i中位于第a位，R'i包含的信息是局部信息或全局信 息；將N個排名者61，…ei，…eN對Μ個被排名對象f i，…f j，…fμ的N個初始排名列表R ' i，…R ' i，·?矩陣化，得出排名矩陣R，R= [rij]NXM，rij為非負(fù)數(shù)，表不f j在排名者ei給出的排名 列表R' i中的排名位數(shù)；其中R的第i行R( i，：）對應(yīng)R' i，rij對應(yīng)中的a，將R' i '：…R ' n矩陣化得出R的具體方法是： 步驟1.1:初始化i = 1，j = 1; 步驟1 · 2:根據(jù)V ia的取值對rij賦值:若a < Ki且f j = V ia，則rij = a，將得到的rij存入R， 轉(zhuǎn)步驟1.4，否則轉(zhuǎn)步驟1.3; 步驟1.3:對R'i中的元素遍歷以對rij賦值:若a<Ki且fj矣V ia，貝ija加1，轉(zhuǎn)步驟1.2;若a =Ki且fj關(guān)V ia，則令rij = 0,將得到的rij存入R，轉(zhuǎn)步驟1.4; 步驟1.4:對被排名對象集合F進行遍歷以對rij賦值:若j <M，則j加1，重新初始化a= 1， 轉(zhuǎn)步驟1.2;否則轉(zhuǎn)步驟1.5; 步驟1.5:若i <N，則i加1，重新初始化a = 1，j = 1，轉(zhuǎn)步驟1.2，否則轉(zhuǎn)步驟二； 步驟二:計算每個被排名對象的排名分別被其余被排名對象打敗的次數(shù)、分別打敗其 余被排名對象的次數(shù)，得出優(yōu)序矩陣P，定義P = [ pst ]MXM，其中1 < S < Μ，1 < t < Μ，S為整數(shù)變 量，t為整數(shù)變量，pst為非負(fù)整數(shù)，為Ρ的第S行第t列的元素，表示被排名對象f s優(yōu)于ft的排 名列表的個數(shù);P的具體生成方法是： 步驟2.1:初始化i = 1，j = 1，取變量k，k為整數(shù)，0《k < M;令s = j，t = j+k，初始化P中所 有元素為Ο; 步驟2.2:初始化1^ = 0; 步驟2.3:對1^和；1^(州，即1^和；1^1；的值進行判定，根據(jù)其取值不同，對相應(yīng)的口31；、口1；3取 值進行變化，pts為矩陣Ρ第t行第s列的元素： 步驟2 · 3 · 1:若rij或ri(j+k)為0，即ris或rit為0，則pst不變、pts不變，轉(zhuǎn)步驟2 · 4; 步驟2 · 3 · 2:若rij矣0且ri(j+k)矣0，即ris和rit均不為0，則比較rij和ri(j+k)的大小，對相應(yīng) 的Pst、pts取值進行變化： 步驟2 · 3 · 3 · 1:若rij <ri(j+k)，BPris<rit，則pst加 1，pts不變，轉(zhuǎn)步驟2 · 4; 步驟2.3.3.2:若rij >ri(j+k)，即ris >rit，則pst不變，pts加 1，轉(zhuǎn)步驟2.4; 步驟2 · 3 · 3 · 3:若rij = ri(j+k)，即ris = rit，則pst、pts均不變，轉(zhuǎn)步驟2 · 4 步驟2.4:對排名矩陣R的行進行遍歷，以求出被排名對象匕在所有排名列表中優(yōu)于ft的 次數(shù):若i <N，則i加1，轉(zhuǎn)步驟2.3;若i = N，則將pst、pts存入P，轉(zhuǎn)步驟2.5; 步驟2.5: gk<M，則k加1，重新初始化i = 1，轉(zhuǎn)步驟2.3;若k=M，轉(zhuǎn)步驟三； 步驟三:計算集合F中被評價對象f 1，…f j，…fμ對應(yīng)的加權(quán)出度4……ci ?按順序 存入集合c+，e :計算集合f中被評價對象fv"fj，"_fM的加權(quán)入度（，…心…，按 順序存入集合C' 0- = [(};其中加權(quán)出度ej為被排名對象fj戰(zhàn)勝其他所有排名對象的總次 數(shù);加權(quán)入度為C；被排名對象fj被擊敗的總次數(shù);得到加權(quán)出度集合C+和加權(quán)入度集合c_的 具體方法為： 步驟3.1:初始化j = l;步驟3.4:若j <M，則j加1，轉(zhuǎn)步驟3.2;若j =M，轉(zhuǎn)步驟四； 步驟四：計算被評價對象fvfvfM的加權(quán)出度入度比ξ?, . . .ξ」，···ξΜ，得到加權(quán)出度 入度比集合Η，方法為： 步驟4.1 :初始j = l;步驟4.3:若j <M，則j加1，轉(zhuǎn)步驟4.2;若j =M，轉(zhuǎn)步驟五； 步驟五:對集合Η進行降序排列，根據(jù)降序排列結(jié)果得到排名結(jié)果序列，即排名列表聚 合結(jié)果H'，H' = [hi，h2, ."hi^hk+i,…h(huán)M] = [hz]M，1 < ζ <Μ，ζ為整數(shù)，hz滿足關(guān)系hzEF;若集合 「中僅存在唯一的<=〇,則1 排在H'第1位;若集合「存在兩個或兩個以上元素為 0,則對對應(yīng)的#進行比較，<越大，排名越靠前。2.權(quán)利要求1所述的一種帶有局部信息的排名列表聚合方法，其特征在于步驟五得到 排名列表聚合結(jié)果H'的具體方法為： 步驟5.1 :初始j = l; 步驟5.2:令集合C X為整數(shù)變量，(^滿足關(guān)系cx e C+，令集 合B={bx}，召，bx滿足bxEH，F(xiàn) =丨\+,,} ,1 <y<M_2XK，y為整數(shù)變量，bK+y滿足bK+ye Η，JT中的元素標(biāo)識為從bK+1開始;B和f滿足關(guān)系S + 51 = F ; 步驟5.3:對c)的值進行判定，以判定Η中的對應(yīng)元素 L屬于B還是中的對應(yīng)元素 4是否屬于C: 步驟5.3.1:若& = 0j則【」=+⑴，此時，< e C，ξ」eβ，分別將e}、ξ」存入集合C、集合β ; 轉(zhuǎn)步驟5.4; 步驟5.3.2:若$ # 〇，則< 0 C，《.e五'將|」存入集合及、轉(zhuǎn)步驟5.4; 步驟5.4:對$進行遍歷:若j <M，則j加1，轉(zhuǎn)步驟5.3;若j =M，轉(zhuǎn)步驟5.5; 步驟5.5:對集合(^中的元素進行降序排列，得到矩陣(：'、5''，(：' = [(3\]1(， = [b￡+y ]m a，, S φ 1 < x < K, K < Μ ,1 < y < M-2 X K ； 步驟5.6:重新初始化j = l; 步驟5.7:分別對C'、及"的元素進行判定，根據(jù)二者元素的對應(yīng)值對t在矩陣Η'中的位 置進行判定： 步驟5.7.1:若c) = c丨，則f」=hx，即f」在整個聚合結(jié)果中排名第X位，將f」存入矩陣Η'中 的第X位;轉(zhuǎn)步驟5.8; 步驟5.7.2:若b ' K+y = ξj，則f j = hK+y，即f j在整個聚合結(jié)果中排名第K+y位，將f j存入矩陣 Η'中的第K+y位;轉(zhuǎn)步驟5.8; 步驟5.8:若j <M，則j加1，轉(zhuǎn)步驟5.7;若j =M，則轉(zhuǎn)步驟5.9; 步驟5.9:結(jié)束。3.如權(quán)利要求1所述的一種帶有局部信息的排名列表聚合方法，其特征在于被排名對 象可以為對關(guān)鍵詞組合的搜索結(jié)果排名、球隊排名、大學(xué)排名、員工排名、學(xué)生排名，排名者 可以為搜索引擎、組織者組織的評價人、網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果、歷史排名。
【文檔編號】G06Q10/06GK105825324SQ201610136641
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2016年3月10日
【發(fā)明人】吳俊 , 肖宇, 鄧燁, 譚索怡, 張洋
【申請人】中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)