基于模糊綜合評價法的用戶行為可信度研究

董良

摘要：如今社交媒體已經完全融入人們的日常生活，因此對于社交媒體中用戶可信度危機日益凸顯。本文基于模糊綜合評價法對于微博用戶可信任性的問題建立模型，通過在微博上爬取的所有原數據進行預處理，得到用戶數據集。并且選擇性的提取微博用戶的相關信息，本文提取了微博用戶的活躍指數，影響指數，以及價值指數進行測算，然后利用模糊綜合評價法的結構模型，本文通過對數據的權重系數數值進行確定，計算出用戶的權威性因素。之后，構建用戶可信度模型，并且使用綜合評價法進行檢驗。實驗結果顯示，該模型對微博用戶的可信度評測方面有較好的準確性。

關鍵詞：模糊綜合評價；微博用戶；可信度

中圖分類號：F7 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2018）025-0320-01

一、背景

微博是一種集成開放式的社交服務平臺。近幾年，微博憑借這種靈活快捷的傳播方式深受人們喜愛。而近幾年，微博網紅有成為了人們關注的重點。微博網紅通過一些精彩的視頻或者文章受到了廣大人民群眾的喜愛。那么，什么樣的微博用戶的可信度較高，如何定義微博用戶的可信度就成了至關重要的問題。

二、用戶可信度模型構建

建立層次結構：

本文使用的模糊綜合評價法是一種綜合性的評價方法，該方法的原理基于模糊數學理論。模糊綜合評價法可以對一個系統的多個因素進行評價，從而得出全面的評價結果。對于微博用戶的可信度影響因素的確認是一個龐大而復雜的系統工程，為了客觀、準確、完整地評價節目各影響因素對于微博用戶可信度效果的影響，因此我們有必要建立一個能夠全方位、多角度反映影響因素的評價指標。根據上文中對于各個傳播影響因素的分析以及對專家意見的收集、整理，最終確定影響因素應該包括用戶的活躍指數、用戶的影響指數以及微博博文的價值指數。

三、模糊評估

確定因素集：本文所使用的評價系統是一個該評價是多目標決策問題，本文選取上表中的三個因素集作為該組織的因素評價集：U={U₁，U₂，U₃}={用戶活躍指數用戶影響指數信息價值指數}。

確定因素評價集：由于評價因素的模糊性和不確定性，那么本文可以利用語義學標度評語集為5個等級來表示因素對微博用戶信用度的影響：V={V₁，V₂，V₃，V₄，V₅}={非常高，高，中等，低，非常低}。我們將各個因素分為四個等級，并用單因素矩陣表示評價結果。

四、影響因素評估結果分析

本文將微博用戶可信度等級的模糊子集分為五個等級，定義為V={V₁，V₂，V₃，V₄，V₅}，即{非常高，高，中等，低，非常低}。并且，本文實際應用中引入等級評分制，以對應的信用評價分值區間對應于各等級，據對以往相關數據的調查，及咨詢相關專家建議，列出了5個信用等級。之后，本文根據搜集到的數據做出評價結果，根據一級模糊綜合評判公式：

B_i=A_i·R_i

我們可以得到相應的一級模糊綜合評價結果。將B.看作目標層的三個單因子判斷，則對目標層的綜合評判經過歸一化處理B=[0.27 1 0.306 0.306 0.096 0.021]

通過綜合分析我們可以看出：微博用戶的總體信用度評價處于較高狀態。信用度最高的程度為0.271，較高和中等的信用度程度均為0.306，信用度較低的程度為0.096，信用度極低的程度為0.021。我們可以得到微博用戶的總體信用度處于高和中等，但是仍然有15%的人信用度比較低。

五、結語

本文主要研究了微博用戶可信度的問題。通過以上分析，本文提出了一種微博用戶可信度的分析模型。并且在微博用戶群中，非常高信用度的群體占27.1%，信用度高以及信用度中等的各占30.6%。信用度低的用戶群體占9.6%，信用度非常低的用戶占2.1%。總之，將模糊綜合評價應用于評價微博用戶的信用度等級，但是本文的描述指標還不夠立體，希望以后的文獻可以研究出更加全面的描述指標以更加具體的評估出用戶可信度的指標范圍，進而提高評價的準確性。