信息服务系统协同组织与国家创新发展

信息不完全确知的系统为灰色系统，灰色理论在于利用已知信息来确定系统的未知状态，其最大特点是对样本量没有严格要求^[8]。

利用灰色关联度分析法对知识信息服务绩效的多个方面进行优劣排序的模型是：

其中R′=[r1，r2，…，rm]，为m个被评价对象的综合评判向量结果；

W=[w1，w2，…，wn]，为n个评价指标的权重分配向量，且

ξi（k）为第i个被评价对象的第k个指标与最优指标的关联系数，可根据数值进行排序。

利用灰色关联度分析法对知识信息服务绩效评价的步骤为：

首先，确定理想指标集，如在知识信息服务中，按用户期望的结果，设定服务的理想绩效目标（效果），如信息需求满足度为100%。值得指出的是，绩效中的各项理想化的指标，结合为指标集。在评价中，设n个指标评价的实际值为：

其平均值X0设为理想值：(www.xing528.com)

其中X0i（i=1，2，…，n）为第i个指标在m个评价对象中的值。

据此对其进行无量纲处理，方法有以下两种：

第一种方法适用于指标值越大越好的情况，主要应用于效益指标集；后一种方法适用于指标值越小越好的情况，主要应用于成本指标集。

在评价中还需要计算无量纲值与理想指标值间的绝对差和指标值与理想值之间的关联系数。设Δi（k）为绝对差，ξi（k）为关联系数，有：

其中，是分辨率，在0～1之间取值，一般取0.5，得出如下关联系数矩阵，以表征结果：

由于各个指标的重要程度具有差异，可应用指标的加权处理方式进行最终的关联度表达：

式中W为权重向量，依据R′中的ri（i=1，2，…，m）的大小，可对m个被评价对象进行优劣排序^[9]。