[发明专利]一种搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法在审

专利信息
申请号: 202110693623.1 申请日: 2021-06-22
公开(公告)号: CN113312537A 公开(公告)日: 2021-08-27
发明(设计)人: 金舒原;黄依婷;张允义 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06F16/953 分类号: G06F16/953
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 刘俊
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 搜索引擎 服务 可靠性 评价 指标 计算方法
【权利要求书】:

1.一种搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法,其特征在于:所述的方法包括步骤如下:

S1:构造搜索引擎可靠性评价的指标体系;

S2:对指标体系采用层次分析法确定指标权重;

S3:根据得到指标权重对搜索引擎可靠性评价分值进行计算。

2.根据权利要求1所述的搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法,其特征在于:所述的指标体系包括一级指标、二级指标,其中一级指标包括导航类查询可靠性、信息类查询可靠性、事务类查询可靠性;

所述的导航类查询可靠性包括:首现正确结果排序倒数、钓鱼url命中率、钓鱼域名命中率几种二级指标;

所述的信息类查询可靠性包括:前n选精度、第一准确率、广告链接比率、黑话链接比率几种二级指标;

所述的事务类查询可靠性包括:前n选成功率、第二准确率、重复率、死链率几种二级指标。

3.根据权利要求2所述的搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法,其特征在于:步骤S2,具体地,

S201:分别对一级指标、一级指标所对应的二级指标构造相应的判断矩阵;

S202:对判断矩阵进行层次单排序,并使用和积法对判断矩阵进行求解,可得层次单排序结果;

S203:根据层次单排序结果对判断矩阵进行一致性检验;若检验不通过返回到步骤S201。

4.根据权利要求3所述的搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法,其特征在于:步骤S201,根据1-9比例标度法进行打分,构建判断矩阵A,其中判断矩阵A的行与列分别以相同顺序列举指标,如果有:

aij=k

那么则有:

其中,aij的取值表示判断矩阵中第i行个指标比第j列个指标的相对重要性。

5.根据权利要求4所述的搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法,其特征在于:步骤S202,具体地,

D101:将判断矩阵A的每一列元素做归一化处理得到

其中,i=1,2,...,n;j=1,2,...,n;aij表示判断矩阵A中的元素;

D102:将归一化后的判断矩阵A按行相加得到向量

D103:对向量进行归一化:

由此,得到特征向量w=(w1,w2,...,wn)T作为权重,也是判断矩阵的层次单排序结果,对一级指标得到的权重称为一级指标权重,对二级指标得到的权重称为二级指标权重。

6.根据权利要求5所述的搜索引擎服务可靠性的评价指标计算方法,其特征在于:步骤S203,对判断矩阵A进行一次性检验,具体如下:

D201:计算判断矩阵A的最大特征根λmax

其中,A表示判断矩阵,表示特征向量;

D202:计算判断矩阵A的一致性指标CI:

其中,n为矩阵的阶数;当CI=0时,表明判断矩阵有完全的一致性;CI接近于0,表明判断矩阵有满意的一致性;而CI越大,则表明判断矩阵的不一致性越严重;

D203:计算随机一致性比值CR;

其中,RI表示平均随机一致性指标;

当一致性比率CR0.1时,认为判断矩阵的不一致程度在可容许范围之内,有满意的一致性,通过一致性检验;可用其归一化的特征向量作为权重系数,否则返回步骤S201重新构造判断矩阵A,对aij加以调整。

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