發(fā)布時間：2020-11-09 06:39

　　 本論文對象為評分聚合算法,主要研究內(nèi)容為基于評分聚合的多屬性決策方法。本論文首先通過一份虛擬的綜合評價成績單分析了傳統(tǒng)多屬性決策方法中可能存在的問題,通過這樣一個簡單的例子說明了,在傳統(tǒng)的多屬性決策方法中,在特定的情況下,結(jié)果是可以被人為操縱的。隨后,本論文研究了幾種經(jīng)典的排名聚合算法,包括波達計數(shù)法、類波達計數(shù)法、舒爾策法和馬爾科夫法,在給出這些算法定義的同時,編程實現(xiàn)了這些算法,并將其應用到了前面提到的虛擬數(shù)據(jù)集中,得到了與傳統(tǒng)多屬性決策方法不同的結(jié)論。隨后,本課題結(jié)合傳統(tǒng)多屬性決策算法的一些特點,提出了一種新的加權(quán)排名聚合算法,同樣將其應用到了虛擬數(shù)據(jù)集中。然后,本課題通過模擬實驗的方法,通過三個實驗模擬了三種多屬性決策情景:多個待評項,多條屬性;多個待評項,較少屬性和較少待評項,多個屬性。分析對比了以上多個排名聚合算法的結(jié)果,并將其與本論文提出的加權(quán)排名聚合算法進行比較,實驗表明,在一定情況下,加權(quán)排名聚合算法相比其他排名聚合算法略有優(yōu)勢,本課題認為基于排名聚合的多屬性決策方法并不能替代傳統(tǒng)的多屬性決策方法,其意義主要在于可以從排名聚合的角度給決策者一個參考結(jié)果,有助于決策者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的問題,做出更合理的決策。最后,本課題將多個排名聚合算法應用到了真實數(shù)據(jù)集《軟科2019中國最好大學排名》上,從排名聚合的角度給出了一個不一樣的結(jié)論供讀者參考。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：C81
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題的來源
    1.2 研究的背景和意義
    1.3 相關領域研究成果
    1.4 主要研究內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
第2章 問題的提出
    2.1 問題的來源
        2.1.1 多屬性決策存在的問題
    2.2 基本定義
    2.3 本章小結(jié)
第3章 經(jīng)典的排名聚合算法
    3.1 波達計數(shù)法
    3.2 類波達計數(shù)法
        3.2.1 平均值法
        3.2.2 多德爾法
    3.3 舒爾策法
    3.4 馬爾科夫法
    3.5 本章小結(jié)
第4章 加權(quán)的排名聚合算法
    4.1 本章小結(jié)
第5章 實驗模擬
    5.1 構(gòu)造測評框架
    5.2 實驗及結(jié)論
        5.2.1 實驗一
        5.2.2 實驗二
        5.2.3 實驗三
    5.3 本章小結(jié)
第6章 排名聚合算法在真實數(shù)據(jù)集上的應用
    6.1 最好大學排名
    6.2 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝

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本文編號：2876042