[发明专利]一种基于层次分析法的多因素融合签到方法

说明书

本发明提供一种基于层次分析法的多因素融合签到方法，包括以下步骤：S1：根据各个因素与签到结果之间的关系建立层次结构模型；S2：分析层次结构模型中各个因素的权重，并构建相应的判断矩阵；S3：对每个判断矩阵进行层次单排序和一致性检验以获取各个判断矩阵的权重因子向量；S4：对权重因子向量进行层次总排序和一致性检验，从而得到权重分配表；S5：根据权重分配表对签到时采集到的数据进行计算，得到签到结果。本发明提供一种基于层次分析法的多因素融合签到方法，解决了现有的考勤签到方法的准确性不够高的问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，更具体的，涉及一种基于层次分析法的多因素融合签到方法。

背景技术

层次分析法是一种将多目标的复杂问题进行定性与定量相结合的决策分析方法，该方法首先通过决策者衡量各目标在衡量标准下的相对重要程度，然后通过给定各个决策方案中每个因子的权数来进行定量分析，即利用权数确定各方案的优劣次序，有效地解决难以定量描述的决策问题。

现有的考勤签到方法通常基于用户地理位置或用户身份进行签到，然而，其存在诸多不足，如GPS定位服务不稳定，人脸识别易遭受欺诈攻击，从而容易导致签到结果的准确性不够高。

现有技术中，如2018-02-09公开的中国专利，基于签到大数据的考勤方法和系统，公开号为CN107680016A，基于签到大数据进行进行考勤核实，能够识别出冒充签到和未到现场进行远程签到，提高了考勤的公平性、客观性，使得签到考勤更准确，能提高出勤率和出勤积极性，但没有结合多个因素融合判断签到结果。

发明内容

本发明为克服现有的考勤签到方法的准确性不够高的技术缺陷，提供一种基于层次分析法的多因素融合签到方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于层次分析法的多因素融合签到方法，包括以下步骤：

S1：根据各个因素与签到结果之间的关系建立层次结构模型；

S2：分析层次结构模型中各个因素的权重，并构建相应的判断矩阵；

S3：对每个判断矩阵进行层次单排序和一致性检验以获取各个判断矩阵的权重因子向量；

S4：对权重因子向量进行层次总排序和一致性检验，从而得到权重分配表；

S5：根据权重分配表对签到时采集到的数据进行计算，得到签到结果。

优选的，在步骤S1中，所述层次结构模型包括目标层、准则层和因素层；其中，

所述目标层为多因素融合签到；

所述准则层包括准确性和可靠性；

所述因素层包括GPS定位结果、WIFI定位结果、WLAN定位结果、用户在签到范围内的时长和周围同事蓝牙设备个数；

多因素融合签到的准确性根据GPS定位结果、WIFI定位结果和WLAN定位结果进行判断；

多因素融合签到的可靠性根据用户在签到范围内的时长和周围同事蓝牙设备个数进行判断。

优选的，在步骤S2中，基于组合赋权法分析层次结构模型中各个因素的权重，具体包括以下步骤：

根据实际情况将准确性与可靠性的权重比设置为a₁:a₂，以及将用户在签到范围内的时长与周围同事蓝牙设备个数的权重比设置为c₁:c₂；