研究多属性社交网络节点重要性排序问题。已有的多属性排序法基于主观赋权,在研究者对某数据集或者是某社交领域并不是很熟悉的情况下,主观赋权容易出现偏差。针对这点提出在对不熟悉的数据领域时采用客观赋权法—熵权法,进行权值的确定,为验证排序效果设计了排序相似度的计算方法。实例证明该相似度的合理性。实验对比不同主客观赋权排序结果的相似度,显示不同主观赋权表现出不同的相似度,证明主观判断存在差异,而客观赋权排序与熟悉情况下的主观赋权呈现强相关关系,能帮助使用者进行合理赋权。
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