[发明专利]一种基于权重自适应的用户体验度量模型

权利要求书

1.一种基于权重自适应的用户体验度量模型，其特征在于，包括：

用户体验模块，预设有各用户体验的五类指标，分别为：满意度、任务完成度、参与度、留存度以及接受度；

权重策略模块，包括对各指标进行赋权的主观赋权单元和客观赋权单元，主观赋权单元赋予固定权重赋值，客观赋权单元的赋权方式为熵值法；结合所述固定权重赋值，再通过所述熵值法计算得到各指标的最终权重值；

其中，熵值法的计算步骤如下：

步骤一：对指标进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，具体计算公式如下：

对于正向指标，其相对值的计算方式为：

对于负向指标，其相对值的计算方式为：

其中，x_i′_j表示第i天时第j个指标的相对值，x_ij表示第i天时第j个指标的数值，i＝1,2,3,...,n，j＝1,2,3,...,m，共n天，m个指标；

步骤二：算取指标相对值的平均值和标准差，根据平均值和标准差计算得到各指标的变异系数，具体计算公式如下：

平均值的计算公式为：

标准差的计算公式为：

指标的变异系数的计算公式为：

其中，CV_j、S_j、分别表示第j个指标的变异系数、标准差和平均值；

步骤三：调整采用熵值法并根据各指标的变异系数算取各指标的多个权重值，熵值法的计算公式为：

其中w_j为第j个指标的权重值，当n取多个值时，有多个解w_j1,w_j2,w_j3,w_j4…；

步骤四：预处理得到的各指标的多个权重值，根据误差对每个指标的多个权重值进行筛选；

步骤五：结合所述固定权重赋值和熵值法得到的各指标的多个权重值，进行局部优化调整，即得到各指标的最终权重值；

局部优化调整的步骤如下：

将固定权重赋值z_j作为约束条件，将得到的各指标的多个权重值定义为代价函数，形成第j个指标的权重集合{z_j,w_j1,w_j2,w_j3,w_j4…}；

设立中心值z_j'，中心值取值为权重集合中的任意一个，计算中心值与权重集合中任一权重值之间的距离，计算方式为：d_j1＝|z_j-z_j'|，d_j2＝|w_j1-z_j'|，d_j3＝|w_j2-z_j'|，d_j4＝|w_j3-z_j'|，d_j5＝|w_j4-z_j'|，…，根据中心值的不同取值得到多组不同的距离值d_j1,d_j2,d_j3,d_j4,d_j5…；

计算最终权重值，当|Z_j-z_j|≤0.1时，Z_j＝min{d_j1+d_j2+d_j3+...}，当|Z_j-z_j|＞0.1时，Z_j＝z_j，其中Z_j为第j个指标的最终权重值；

用户体验度量模块，用于对各指标分数和计算得到的各指标的最终权重值进行加权求和，以得到各指标的度量分数，根据各指标的度量分数得到各用户的体验度量总分。