[发明专利]一种基于用户偏好的网络流量数据属性权重的计算方法

权利要求书

1.一种基于用户偏好的网络流量数据属性权重的计算方法，其特征在于：该方法采用三层计算模型，克服了特征向量方法在计算中对于属性数量不能超过9个的限制，包括如下步骤：

步骤1，构建三层计算模型

由上至下构建目标层、过渡层和属性层，其中目标层是计算的目标，即计算基于用户偏好的网络流量数据的属性权重；过渡层由基于不同属性的语义，将属性集划分成的多个子集构成；属性层由属性集的所有属性构成；

步骤2使用特征向量法计算权重

权重的计算主要分为三步，首先构建两两比较矩阵，并对矩阵的元素赋值；其次对构建好的矩阵进行矩阵的一致性检测；最后如果通过了一致性检测的要求，那么使用矩阵的特征向量作为权重，否则重新执行步骤1和步骤2直到一致性检测通过；

步骤3从上至下使用特征向量法完成最终计算

按照步骤1中构建的三层计算模型结构，从上至下使用特征向量法逐层完成权重计算，直至完成网络流量数据属性的权重计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户偏好的网络流量数据属性权重的计算方法，其特征在于：构建两两比较矩阵M如下：

M中的元素为两个属性子集的相对重要度比较，M需要满足以下条件：

1)M是秩为n的方阵

2)M是正互反矩阵：

对于矩阵M中元素的赋值使用Saaty的9值表。

3.根据权利要求1所述的一种基于用户偏好的网络流量数据属性权重的计算方法，其特征在于：对构建好的矩阵进行矩阵的一致性检测，矩阵M乘特征向量w，其结果为nw，若M的最大特征根λ_max满足λ_max＝n，那么矩阵M是绝对一致的，一致率C.R.计算如下：

其中，R.I.为平均随机一致性指标；

如果一致率C.R.10％,特征向量w被用作权重。