The present invention provides a program evaluation system and method based on entropy method includes input unit for input to evaluate the program and evaluation index; initial data matrix construction unit, used to obtain the original data and the evaluation index of the initial data matrix; negative data processing unit of data, processing data of the proportion of non negative; matrix construction unit, the proportion of the program all index index; unit constructing program evaluation model, according to the data of the proportion coefficient and difference entropy matrix to calculate the single index to calculate the program evaluation index weights; comprehensive evaluation program unit, according to the comprehensive weight evaluation ratings information and program evaluation index to evaluate the program by the the value of the program. The invention fully reflects the objective decision-making, realizes the scientific weight of the evaluation index, avoids the deviation caused by human factors, and improves the accuracy of the evaluation of the program.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及广播电视领域，更为具体地，涉及一种基于熵值法的节目评价系统及方法。
技术介绍
在广播电视领域，通常采用多个指标评价用户对节目的偏好，对评价指标权重的赋值是多目标决策的一个重要环节。指标的权重是指标在评价过程中不同重要程度的反映，是决策(或评估)问题中指标相对重要程度的一种主观评价和客观反映的综合度量。权重的赋值合理与否，对评价结果的科学合理性起着至关重要的作用；若某一因素的权重发生变化，将会影响整个评判结果。因此，权重的赋值必须做到科学和客观，这就要求寻求合适的权重确定方法。目前国内外关于评价指标权系数的确定方法有很多种，根据计算权系数时原始数据来源以及计算过程的不同，这些方法大致可分主观赋权法和客观赋权法两大类。主观赋权评估法采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评估，如层次分析法、专家调查法、模糊分析法、二项系数法等，其中，层次分析法是实际应用中使用的最多的方法，它将复杂问题层次化，将定性问题定量化。客观赋权评估法则根据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的关系来进行综合评估，主要有熵值法、主成分分析法、均方差法、变异系数法等方法，其中，熵值法用的较多，这种赋权法所使用的数据是决策矩阵，所确定的属性权重反映了属性值的离散程度。主观赋权法可以体现决策者的经验判断，属性的相对重要程度一般不会违反人们的常识。但其随意性较大，决策准确性和可靠性稍差。客观赋权法存在赋权的客观标准，可利用一定的数学模型，通过计算得出属性的权重系数。其缺点是忽视了决策者的主观知识与经验等主观偏好信息，有时会出现权重系数不...
【技术保护点】
一种基于熵值法的节目评价系统，包括：输入单元，用于输入待评价节目和评价指标；初始数据矩阵构建单元，对输入单元输入节目信息和评价指标，根据节目收视信息构造初始矩阵，X＝(Xij)m×n，X∈R，0≤i≤m，0≤j≤n，其中Xij为第i个节目第j个指标的数值；数据非负数化处理单元，若数据中有负数，需要对数据进行非负数化处理，对于越大越好的指标和越小越好的指标，用不同的公式对Xij进行非负数化处理得到X’ij，为了避免求熵值时求对数无意义，需要进行数据平移，使0≤X’ij≤1；数据比重矩阵构建单元，P＝(Pij)m×n，Pij为第j项指标下第i个节目占该指标的比重；节目评价模型构建单元，根据数据比重矩阵计算单项指标的熵值和差异系数，从而计算节目评价指标权重；节目综合评价单元，根据待评价节目的收视信息和节目评价指标权重得到各节目的综合评价值。
【技术特征摘要】
1.一种基于熵值法的节目评价系统，包括：输入单元，用于输入待评价节目和评价指标；初始数据矩阵构建单元，对输入单元输入节目信息和评价指标，根据节目收视信息构造初始矩阵，X＝(Xij)m×n，X∈R，0≤i≤m，0≤j≤n，其中Xij为第i个节目第j个指标的数值；数据非负数化处理单元，若数据中有负数，需要对数据进行非负数化处理，对于越大越好的指标和越小越好的指标，用不同的公式对Xij进行非负数化处理得到X’ij，为了避免求熵值时求对数无意义，需要进行数据平移，使0≤X’ij≤1；数据比重矩阵构建单元，P＝(Pij)m×n，Pij为第j项指标下第i个节目占该指标的比重；节目评价模型构建单元，根据数据比重矩阵计算单项指标的熵值和差异系数，从而计算节目评价指标权重；节目综合评价单元，根据待评价节目的收视信息和节目评价指标权重得到各节目的综合评价值。2.根据权利要求1所述的节目评价系统，其中，所述节目评价模型构建单元包括：单项指标熵值计算单元，计算各项指标的熵值。单项指标差异系数计算单元，计算各项指标的差异系数，差异系数越大指标越重要。节目评价指标权重计算单元，计算各项节目评价指标权重。3.一种基于熵值法的节目评价方法，包括：选择待评价节目和评价指标；构建初始数据矩阵，根据节目信息构建对应的节目与评价指标矩阵；数据非负数化处理，使节目指标数值标准化在一定的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘剑波，殷复莲，张贝贝，白雪松，潘幸艺，王鑫，路璐，
申请(专利权)人：中国传媒大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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