软件学报

作者：赵时海，付晓东，岳昆，刘骊，冯勇，刘利军

单位：赵时海，昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 65050411,付晓东，昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650504;云南省计算机应用技术重点实验室(昆明理工大学), 云南 昆明 65050402,岳昆，云南大学信息学院, 云南 昆明 65050403,刘骊，昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 65050404,冯勇，昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 65050405,刘利军，昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 65050406

关键词：在线服务;Top-k在线服务评价;用户偏好;Monroe规则;贪心算法

基金：国家自然科学基金（61962030，61862036，61860318）；NSFC-云南联合基金（U1802271）；云南省基础研究计划（2019FJ011）；云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划（202005AC160036）

考虑用户评价准则不一致的在线服务评价通常以服务的完整排序作为评价结果，而不是选择出使用户群体满意度最大的Top-k在线服务集合，使评价结果难以满足Top-k在线服务评价场景的合理性和公平性需求.为此，提出了一种用户群体满意度最大化的Top-k在线服务评价方法.该方法首先定义用户群体满意度指标，以衡量选择的k个在线服务的合理性；其次，考虑用户评价准则不一致及用户偏好信息不完整的情况，采用Borda规则将用户对在线服务的偏好关系构造为用户-服务满意度矩阵；然后借鉴Monroe比例代表思想，将Top-k在线服务评价问题建模为寻找最大化用户群体满意度的在线服务集合的优化问题；最后采用贪心算法对该优化问题进行求解，将得到的在线服务集合作为Top-k评价结果.通过理论分析和实验验证了该方法的合理性和有效性.理论分析表明，该方法满足Top-k在线服务评价所需的比例代表性和公平性.同时，实验结果也表明，该方法能够在合理的时间内获得接近用户群体满意度理想上界的评价结果，可以有效地辅助用户群体做出正确的服务选择决策.另外，该方法还可以在用户偏好不完整的情况下实现Top-k在线服务评价.

来源：2021年第11期

《软件学报》期刊编辑部

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