确立权重的方法 什么是权重
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什么是权重(建立权重的方法)？
在日常生活中，我们会遇到一些需要讨论才能有结果的问题 。有哪些解决方法？作者会告诉我们权重的确定方法，通过分析遇到的多方面问题来确定结果 。
【确立权重的方法 什么是权重】
在工作和生活中，我们经常会遇到一些需要确定各部分权重才能得到最终结果的问题；比如商品的排序，可能需要考虑成交量、好评率、收藏量、转化率等因素 。比如个人信用评分可能需要考虑身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、信用记录等因素 。，而这些因素中的每一个都可能需要多种指标来衡量 。
——这就引入了重量的概念 。
那么，如何确定各因素对目标的权重，以保证最终结果是最合理的呢？
一、重量是多少？权重是指一个因素在总体评价中的相对重要性 。权重越高，这个因素就越重要 。体重有两个特点:1 。每个因素的权重在0到1之间；2.所有因素的权重之和为1 。
二、确定权重的思路和方法主观赋权法:权重主要由专家经验得出，然后对指标进行综合评价 。它是一种组合方法，操作简单，主观性强 。常用的方法:层次分析法、权重因子判断表、德尔菲法、模糊分析法、二项式系数法、环得分法、最小二乘法、序列关系分析法等 。
客观赋权法:综合评价是基于历史数据研究指标之间的相关性或指标与评价结果之间的影响关系 。这是定量研究，不需要信息资源网络考虑决策者的主观意愿和业务经验，计算方法复杂 。方法:主成分分析法、因子分析法、熵值法、变异系数法、均方差法、回归分析法等 。
三、常用的权重计算方法3.1层次分析法简称层次分析法，是指将与总体决策有关的要素分解为目标、准则、方案等层次，然后进行定性和定量分析的方法 。根据总体目标，可以将问题分解为不同的因素，形成多层次的分析结构模型，最终将问题归结为最低层次相对于最高层次的相对重要权重的确定或优劣相对顺序的安排 。
层次分析法(AHP)可以应用于各种确定权重的情况 。比如1 。利用AHP对内容社区中的原创作者进行评分，然后针对不同评分的创作者制定不同的策略，刺激更多原创优质内容的产生；2.利用层次分析法对各种流量来源的通道进行评级，从而更加有效、客观、全面地评价一个通道的综合价值；
层次分析法具有系统性、实用性和简洁性等优点 。一般步骤如下:
1)建立层次结构模型
应用层次分析法解决实际问题，首先要确定需要分析和决策的问题，并以层次结构进行整理 。一般由三个层次组成:目标层次(最高层次)，问题的预定目标和准则层次(中间层次)，影响目标实现的准则和措施层次(最低层次)，促进目标实现的措施 。通过对复杂问题的分析，可以找出影响目标实现的准则 。我们应该详细分析标准因素之间的关系，有些是主标准，有些是次标准 。然后，根据这些关系，我们可以将元素分为不同的层次和组，上一层元素由下一层元素组成并起主导作用 。最后，解决问题，在上述准则下最终的度量是什么，把它们放在层次结构的最底层作为度量 。
以上面的作者评分模型为例，作者总分是目标层；质量分数、发布分数等 。作品的是准则层；分享的图文数量，评论等 。是测量图层 。
2)构建判断矩阵
根据层次结构，可以很容易地构造判断矩阵 。构造判断矩阵的方法是:每个准则因子为判断矩阵的第一个元素，其下属元素依次排列在第一行第一列 。然后填写判断矩阵 。采用的方法大多是根据专家(业务经验)判断矩阵的准则，其中两个元素比较哪个重要，有多重要，重要程度按照1-9赋值 。在实际应用中，可以用spss进行计算，简洁方便 。
3)计算权重向量并进行一致性检查 。
对于已完成的判断矩阵，用一定的数学方法进行分层排序，计算出权重向量，权重向量是指每个矩阵的各个因素根据其准则的相对权重 。有特征根法、求和法、幂法等 。用于计算权重向量，所以不再过多介绍 。确定权重向量后，需要检查判断矩阵的一致性 。比如A比B重要，B比C重要，但最终结果显示C比A重要，这就意味着不一致 。一致性可以用一致性指数、随机一致性指数、一致性比率来检验 。如果测试通过，归一化的特征向量就是权重向量；如果失败，则需要重建成对的比较矩阵 。
4)计算综合重要性 。
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