[发明专利]一种对知识图谱推荐系统的模糊综合评价方法

说明书

本发明公开了一种对知识图谱推荐系统的模糊综合评价方法，包括如下步骤：选取知识图谱推荐系统评价指标，构建知识图谱推荐系统评价指标体系；计算各指标之间的权重关系；根据知识图谱推荐系统评价指标体系，构建模糊评价矩阵；通过模糊评价矩阵和各指标之间的权重关系的结合，对知识图谱推荐系统进行多层次模糊综合评价，获取到评价结果。本发明基于可靠性、功能性、效率以及经济性四个方面建立了一套多层次的知识图谱推荐系统评价指标体系，共计四项一级指标、八项二级指标、十五项定量指标，分类清晰、逐层递进，系统全面、使得评价结果更加准确。

技术领域

本发明涉及知识图谱推荐系统的评价方法领域，具体涉及一种对知识图谱推荐系统的模糊综合评价方法。

背景技术

目前，国内许多企业都在大力推进知识图谱推荐系统在实际项目中的应用，但是对于知识图谱推荐系统的评价这一方面的研究却很少，现有的关于知识图谱推荐系统的评价只是局限于计算知识图谱构建以及推荐算法实现过程中的一些指标，而缺少对整个知识图谱推荐系统形成一套完整的评价指标体系与评价方法去评估它的实际工程效果。从长远角度考虑，一个知识图谱推荐系统需要完善的评价体系，系统全面的评价方法，同时建立有效的反馈机制，才能促进系统的更新迭代以达到更好的实际效果。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种对知识图谱推荐系统的模糊综合评价方法，填补了知识图谱推荐系统评价领域的空白、有助于知识图谱推荐系统建立反馈机制，促进系统维护与更新。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种对知识图谱推荐系统的模糊综合评价方法，包括如下步骤：

S1：选取知识图谱推荐系统评价指标，构建知识图谱推荐系统评价指标体系；

S2：计算各指标之间的权重关系；

根据知识图谱推荐系统评价指标体系，构建模糊评价矩阵；

S3：通过模糊评价矩阵和各指标之间的权重关系的结合，对知识图谱推荐系统进行多层次模糊综合评价，获取到评价结果。

进一步地，所述步骤S1中知识图谱推荐系统评价指标体系由四层构成，总指标下包括四项一级指标，分别为功能性指标、可靠性指标、效率指标以及经济性指标；

所述功能性指标下有正确性、完备性两项二级指标，正确性指标对应精确率、召回率、F1值三项定量指标，完备性指标对应样本覆盖率一项定量指标；

所述可靠性指标下有鲁棒性、恢复性两项二级指标，鲁棒性指标对应平均失效前时间、平均故障间隔时间两项定量指标，恢复性指标对应平均故障修复时间一项定量指标；

所述效率指标下有时间消耗和资源消耗两项二级指标，时间消耗指标对应训练收敛速度、训练耗时、响应耗时三项定量指标，资源消耗对应内存占用、CPU占用两项定量指标；

所述经济性指标下有成本投入和系统效益两项二级指标，成本投入指标对应开发成本、运维成本两项定量指标，系统效益指标对应ROI值(投资回报率)一项定量指标。

进一步地，所述步骤S2中采用层次分析法计算各指标之间的权重关系，包括如下步骤：

A1：构造判断矩阵，判断矩阵中的元素表示同一层次中指标两两之间的相对重要性，通过指标的两两比较可以减少因性质不同的因素比较带来的不准确程度，采用1-9标度来表示指标之间的相对重要性；

A2：求出判断矩阵的最大特征根；

A3：对判断矩阵进行一致性检验，若通过一致性检验，则进入步骤A4，若没有通过一致性检验，则返回步骤A1重新构造判断矩阵；

A4：将判断矩阵最大特征值对应的特征向量进行归一化处理后即可得到同一层次指标对上一层次指标的权重序列。