基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價實證研究

陳 旸，左 珊

(湘潭大學 體育教學部，湖南 湘潭 411105;湘潭大學 公共管理學院，湖南 湘潭 411105)

基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價實證研究

陳 旸，左 珊

(湘潭大學 體育教學部，湖南 湘潭 411105;湘潭大學 公共管理學院，湖南 湘潭 411105)

通過理論研究和公眾參與調(diào)查，構(gòu)建出了一套基于公眾參與視角的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系?？紤]到實際應用中，待評價對象數(shù)據(jù)規(guī)模通常較少的問題，引入粗糙集理論建立了基于信息熵觀點下的社區(qū)體育服務公眾滿意度智能評價模型，該模型在利用粗糙集方法客觀確定指標權(quán)重時，將決策表進行合理分塊劃分，以層次式計算的方式來逐步實現(xiàn)對各個二級指標權(quán)重的客觀求取，為小樣本數(shù)據(jù)問題粗糙集求解提供了一個全新的解決方案。通過實證研究，驗證了評價指標體系的合理性和粗糙集智能評價模型的有效性與優(yōu)越性。

社區(qū)體育服務；粗糙集理論；評價指標體系；指標權(quán)重

黨的十八大報告中強調(diào)指出：“推動文化產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，讓人民精神文化生活更加豐富多彩……全民健身要取得新成績?！彪S著全面建成小康社會，推進社區(qū)文化建設發(fā)展進程的逐漸深入，社區(qū)體育文化作為重要的社區(qū)文化建設內(nèi)容，國家給予了越來越多的重視，為社區(qū)體育建設的發(fā)展指明了方向。社區(qū)體育服務是政府部門積極推進社區(qū)體育建設的一項重要內(nèi)容，是推進社會主義先進文化建設、引領社區(qū)居民和社區(qū)單位緊密聯(lián)系的重要環(huán)節(jié)，在滿足社區(qū)居民體育需求方面發(fā)揮著重要的作用。社區(qū)體育服務公眾滿意度是指社區(qū)居民對社區(qū)體育服務的滿意程度，是社區(qū)居民將其對社區(qū)體育服務的期望與社區(qū)體育實際提供的服務相比較后得出的一個對社區(qū)體育服務的評價，是社區(qū)居民在接受社區(qū)體育一次或多次服務后的內(nèi)心感受和主觀評價[1]634-638。為了檢驗社區(qū)體育服務建設的實際成果，就需要對社區(qū)體育服務公眾滿意度情況進行科學評價，“以評促建”，“以評促改”，達到提升社區(qū)體育服務公眾滿意度的目的。

通過梳理與社區(qū)體育服務公眾滿意度評價相關的研究可以發(fā)現(xiàn)：何穎運用文獻資料法、問卷調(diào)查法、訪談法和數(shù)理統(tǒng)計方法，依據(jù)系統(tǒng)論、社會評價理論、社會體育學理論和心理學理論建立了一套城市社區(qū)體育服務滿意度測評模型并進行了實證研究[2]40-42；馬葛生引入了基于期望值的模糊多屬性決策方法構(gòu)建了社區(qū)體育服務居民滿意度測評體系[3]53-58；其他相關的研究主要集中在社區(qū)體育實踐調(diào)查方面[4]39-42，[5]1009-1013?？偟膩碚f，鑒于社區(qū)體育服務公眾滿意度的重要性，其近年來越來越受到學者們的廣泛關注，然而對社區(qū)體育服務公眾滿意度評價的智能化研究相對較少。

基于已有的研究成果，通過公眾參與調(diào)查的方式，嘗試建立一套社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系。研究社區(qū)體育服務公眾滿意度評價，不僅需要構(gòu)建科學的評價指標體系而且還需要有針對性地選取合理的定量化評價方法。粗糙集理論是Z.Pawlak[6]341-356提出的一種數(shù)據(jù)推理方法，其具有不依賴樣本數(shù)據(jù)之外的先驗知識而真實反映數(shù)據(jù)本身所隱藏的信息，得到問題的內(nèi)在規(guī)律的獨特優(yōu)勢[7]233-246。文章將粗糙集理論引入到社區(qū)體育服務公眾滿意度評價中,嘗試構(gòu)建一種智能化定量獲取指標權(quán)重的層次式計算新算法，從而實現(xiàn)基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務公眾滿意度合理評價分析，為社區(qū)體育服務公眾滿意度研究提供更為合理客觀的評價結(jié)論。

一、社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系構(gòu)建

(一)構(gòu)建社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系的原則

1. 比較性和完整性。構(gòu)建社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系時盡可能采用相對指標,便于不同對象之間進行比較。但為了反映對象之間規(guī)模上的差異,也應選取一些絕對指標。另外,各個指標的計量范圍、口徑必須一致,才能對社區(qū)體育服務公眾滿意度情況進行綜合比較。做到全面不容易,要求所選的指標能夠是一個有機整體,考慮到影響社區(qū)居民滿意度的因素,而且指標間的相互配合能比較科學、準確地涵蓋評價所需的基本內(nèi)容。

2. 引導性和可行性。社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系的設置和評價的實施,目的是要對公眾起到引導和導向的作用。通過指標的設置和評價,引導公眾識別信息、認識信息,從而提高公眾的信息搜集、檢索、處理、使用的能力，并提升社區(qū)體育服務的質(zhì)量和增加公眾獲得的利益。所需的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標原則上從現(xiàn)有的統(tǒng)計指標中產(chǎn)生,少量需重新計算和統(tǒng)計的指標也應盡可能地在現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎上取得。

3. 理論實踐結(jié)合，定量定性結(jié)合。社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系構(gòu)建是一項復雜的系統(tǒng)工程，應從公眾的實際需求向?qū)嶋H應用轉(zhuǎn)變，通過理論研究與走訪調(diào)查相結(jié)合的方式才可能獲得較為合理的解決方案。同時由于社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系研究的特殊性和先進性，在研究分析過程中，采用定量計算和定性分析相結(jié)合的手段，對指標體系內(nèi)涵予以多層面、精細化的豐富，更好地為提高社區(qū)體育服務的質(zhì)量提供實際可行的決策服務。

(二)社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系設計

本文通過大量借鑒社區(qū)體育服務的研究成果[8]55-59，[9]25-30，[10]19-22,30，考慮到現(xiàn)實數(shù)據(jù)的可獲得性和構(gòu)建社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系的三條原則，經(jīng)過理論層面上的深入剖析，我們擬從體育基礎設施、體育服務活動、體育服務人員三個方面搭建體育服務公眾滿意度評價指標體系。

據(jù)此，我們選取出了包括體育服務項目數(shù)、體育服務機構(gòu)數(shù)、年體育服務經(jīng)費投入、人均體育活動面積、基礎設施建設情況、年體育鍛煉活動數(shù)、年運動康復服務活動數(shù)、年體育競賽服務活動數(shù)、年體育信息服務活動數(shù)、服務人員學歷結(jié)構(gòu)、服務人員年培訓次數(shù)、服務人員業(yè)務考核通過率、體育服務指導員數(shù)量共13個二級指標。為了使得該評價指標體系更加符合公眾的需求和社區(qū)體育服務的發(fā)展，有利于提升公眾參與下的社區(qū)體育服務質(zhì)量，將初建的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系進行問卷調(diào)查。問卷共涉及16個單項選擇題，主要是對初建的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系進行滿意度調(diào)查，包括“1.滿意”、“2.不滿意”、“3.說不清”。調(diào)查對象面向公眾、社區(qū)居民等，共發(fā)放問卷200份，共回收問卷192份，最終確定180份有效問卷。所得到的反饋統(tǒng)計結(jié)果如圖1所示。

圖1 公眾參與下的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系問卷調(diào)查結(jié)果

對問卷調(diào)查的結(jié)果進行統(tǒng)計和分析，保留贊成率60%以上的指標，去除贊成率60%以下的指標(如：基礎設施建設情況、年體育鍛煉活動數(shù)、服務人員學歷結(jié)構(gòu))。最終匯總得到在公眾參與下的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系，如表1所示。

表1 社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系

一級指標二級指標指標詳情體育服務項目數(shù)(個)C11社區(qū)體育服務項目的總數(shù)體育基礎設施C1體育服務機構(gòu)數(shù)(個)C12社區(qū)體育服務機構(gòu)的總數(shù)人均體育活動面積(平方米/人)C13社區(qū)居民平均體育活動的范圍、面積年體育服務經(jīng)費投入(萬元/年)C14社區(qū)一年內(nèi)對體育服務的資金投入量大小年體育競賽服務活動數(shù)(個/年)C21社區(qū)一年內(nèi)開展體育競賽服務活動的總數(shù)體育服務活動C2年運動康復服務活動數(shù)(個/年)C22社區(qū)一年內(nèi)開展運動康復服務活動的總數(shù)年體育信息服務活動數(shù)(個/年)C23社區(qū)一年內(nèi)開展體育信息服務活動的總數(shù)服務人員年培訓次數(shù)(次/年)C31社區(qū)體育服務人員一年內(nèi)參加的培訓次數(shù)體育服務人員C3服務人員業(yè)務考核通過率(%)C32社區(qū)體育服務人員業(yè)務考核情況體育服務指導員數(shù)量(個)C33社區(qū)內(nèi)擁有的體育服務指導員的數(shù)量

二、基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務公眾滿意度智能評價模型

(一)粗糙集基本理論

定義2[12]154-156：給定決策表S，若有B?A，則定義屬性集B上的不可分辨關系IND(B)為：

IND(B)={(ui,uj)∈U2|?b∈B,f(ui,b)=f(uj,b)

定義3[13]157-165：在決策表S中，?X?U且X≠φ,則定義集合X在屬性集B?A上的下近似劃分集B*(X)和上近似劃分集B*(X)為：

B*(X)={ui∈U|[ui]B?X}; B*(X)={ui∈U|[ui]B∩X≠φ};

其中[ui]B={uj|(ui,uj)∈IND(B)}，B*(X)也稱為X的B正域，記作：PosB(X)

定義4[12]154-156：在決策表S中，若有B?C,Y∈U/IND(D)，則決策屬性D的B正域PosB(D)定義為：

定義5[14]238-241：在決策表中，若U/IND(C)={X1,X2,…,Xq},U/IND(D)={Y1,Y2,…,YP},則對象集U在條件屬性集C下相對于決策屬性D劃分的信息熵定義為：

其中Card(*)表示集合的基數(shù)。

定義6[14]238-241：在決策表S中，定義屬性c∈C粗糙集信息熵意義下的重要度為：

SGF(c)=I(D|C)-I(D|C-{c})

(二)社區(qū)體育服務公眾滿意度評價決策分析算法

考慮到針對社區(qū)體育服務公眾滿意度評價決策分析的實際應用背景，評價指標體系包含一級指標條件屬性集和二級指標條件屬性集，我們下面將定義1中在決策表S內(nèi)的條件屬性集(指標集)C進行如下更為細致的描述：

圖2 社區(qū)體育服務公眾滿意度評價步驟

通過圖2的描述，基于粗糙集的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價決策分析具體實現(xiàn)步驟如下：

-min(lxv))

(1)

-low(lxv))

(2)

其中，max(lxv)為原始數(shù)據(jù)集中，在屬性cxv下的最大數(shù)據(jù)取值；min(lxv)為原始數(shù)據(jù)集中，在屬性cxv下的最小數(shù)據(jù)取值，high(lxv)為成本型屬性中不允許值的上限；low(lxv)為效益型屬性中不允許值的下限。

2. 連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化。由于粗糙集只能處理離散化的數(shù)據(jù)，因此，需要對連續(xù)型數(shù)據(jù)進行離散化處理，本文采取的是等距離法[14]238-241。具體步驟如下：

1)屬性cxv在離散化時的取值區(qū)間長度計算為：

(3)

2)對于對象ui，在屬性cxv下的離散化結(jié)果計算為：

(4)

3. 構(gòu)建決策表。把數(shù)據(jù)離散化的結(jié)果轉(zhuǎn)化成為決策表S=(U,A,V,f)，U={u1,u2,…un}表示各個社區(qū)的集合，條件屬性評價指標集C={C1,C2,…CZ}，其中Cx(x=1,2,…,z)為一級指標條件屬性，該一級指標條件屬性包含若干二級指標條件屬性，可以描述為Cx={cx1,cx2,…,cxv}，決策屬性集D={y1,y2,…,yr}。

4. 客觀權(quán)重確定。通過把基于信息熵觀點下的粗糙集計算方法引入社區(qū)體育服務公眾滿意度智能評價分析中，不依賴任何的先驗知識，獲取屬性(也即指標)的客觀權(quán)重。此外，考慮在實際的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價應用中，待評價的社區(qū)對象數(shù)據(jù)規(guī)模通常較少，而相應的評價分析指標數(shù)目較多，因此在利用粗糙集方法客觀計算評價指標權(quán)重時，考慮基于一級指標集進行分塊劃分，以層次式計算的方式來逐步實現(xiàn)對各個二級指標權(quán)重的客觀求取，為小樣本數(shù)據(jù)問題粗糙集求解提供了一個全新的解決方案。

在信息熵觀點下，粗糙集運算直觀性較強，不同屬性的重要性可以基于信息熵的運算得到相應的定量化數(shù)值。即通過從決策表中剔除某條件屬性，再考察在該屬性缺失的情況下整個決策分類信息熵的變化情況。如果剔除后變化較大，則說明該屬性重要性大；反之，重要性小。

算法1：局部分塊下的二級指標條件屬性權(quán)重計算

輸入：決策表S=(U,A,V,f)

輸出：各一級指標下的二級指標條件屬性權(quán)重值w。

Step1. 獲得全體對象集在一級指標Cx分塊下的劃分結(jié)果U/IND(Cx)，在決策屬性D上的劃分結(jié)果U/IND(D)，以及在每次剔除一級指標Cx下的條件屬性cxv后的劃分結(jié)果U/IND(CX-{cxv});

Step2. 計算一級指標Cx上的劃分相對決策屬性D上的劃分的信息熵I(D|Cx)；在依次剔除一級指標Cx下的各個條件屬性cxv后,計算Cx-{cxv}上的劃分相對決策屬性D上的劃分的信息熵I(D|Cx-{cxv})；

Step3.計算一級指標Cx分塊下的各個條件cxv粗糙集意義下的重要度：

SGF({cxv})=I(D|Cx)-I(D|Cx-{cxv});

Step4. 計算一級指標Cx局部分塊下的各個二級指標條件屬性cxv的權(quán)重值：

算法2：各一級指標的權(quán)重計算

輸入：決策表S=(U,A,V,f)

輸出：各一級指標的權(quán)重值w

Step1. 獲得全體對象集U在條件屬性集C上的劃分結(jié)果U/IND(C)，在決策屬性D上的劃分結(jié)果U/IND(D)，以及在每次剔除條件屬性集C下的一級指標Cx后的劃分結(jié)果U/IND(C-Cx)；

Step2. 計算條件屬性集C上的劃分相對決策屬性D上劃分的信息熵I(D|C)，以及在依次剔除一級指標Cx后，計算條件屬性集C-Cx上的劃分相對決策屬性D上的劃分的信息熵I(D|C-Cx)，其中Cx∈C；

Step3. 計算各一級指標Cx在粗糙集意義下的重要度：SGF(Cx)=I(D|C)-I(D|C-Cx)；

算法3：待評價對象的綜合評價值

輸入：決策表S=(U,A,V,f)，局部分塊下的二級指標權(quán)重w(cxv)和一級指標權(quán)重w(Cx)

輸出：待評價對象ui∈U的綜合評價值Ki

Step1. 計算全局意義下的二級指標最終權(quán)重值：

Step2. 計算評價對象的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價結(jié)果：

三、實證分析

本研究對湖南省長株潭城市群中的十個具有代表性的社區(qū)進行了實地調(diào)查，其中長沙4個社區(qū)(砂子塘社區(qū)、白沙社區(qū)、桔園社區(qū)、金地社區(qū))，株洲3個社區(qū)(七斗重社區(qū)、文化路社區(qū)、王塔沖社區(qū))，湘潭3個社區(qū)(純沖塘社區(qū)、湘潭大學社區(qū)、霞光社區(qū))，共發(fā)放問卷500份，回收有效問卷456份，問卷有效回收率為91.2%；并對這十個社區(qū)的領導進行訪談，根據(jù)指標體系構(gòu)建的情況針對性地收集了相關數(shù)據(jù)，基于收集的相關數(shù)據(jù)對本文所提出的評價指標體系和相應的智能評價算法模型予以驗證與分析。

1. 數(shù)據(jù)采集和預處理。10個待評價的社區(qū)記為U={u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9,u10}，所有指標的相關數(shù)據(jù)如表2斜杠前所示。確定指標的不允許值如表2所示，對于成本型屬性，不允許值是指現(xiàn)實正常情況下不能接受的最大值；對于效益型屬性，不允許值是指現(xiàn)實正常情況下不能接受的最小值。10個二級指標均屬于效益型指標，利用公式(2)計算各指標的得分，指標得分如表2斜杠后所示。本文將“公眾的滿意度情況”作為考核社區(qū)體育服務質(zhì)量的一個表征，作為決策屬性D，公眾分別根據(jù)自己的客觀感受對這10個社區(qū)的體育服務質(zhì)量的滿意度情況進行打分，100分表示非常滿意，0分表示非常不滿意，打分結(jié)果取平均值，如表2所示。

2. 連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化。把所有指標均分為3個等級，利用公式(3)確定各個指標的離散區(qū)間；根據(jù)公式(4)確定各個指標的離散化結(jié)果，如表3所示。

3. 構(gòu)建決策表。將16個二級指標作為決策表中的條件屬性集C；將“公眾的滿意度情況”作為決策屬性D，見表3。

4. 客觀權(quán)重確定。本文首先以“體育基礎設施”一級指標為例，將決策表進行分塊，并基于信息熵觀點下的粗糙集方法求取“體育基礎設施”下的局部分塊二級指標權(quán)重。由此，將表3所示的決策表進行分塊提取，獲得如表4所示的“體育基礎設施”一級指標下的局部分塊決策表。

由表4，根據(jù)算法1可得：

w(c11)=0.296,w(c12)=0.296,

w(c13)=0.408,w(c14)=0。

同理，分別以“體育服務活動”、“體育服務人員”這兩個一級指標將決策表進行分塊，并基于信息熵觀點下的粗糙集方法求取“體育服務活動”、“體育服務人員”各自局部分塊下的二級指標權(quán)重。

可得：

w(c21)=0.333,w(c22)=0.334,

w(c23)=0.333,w(c31)=0.296,

w(c32)=0.296,w(c33)=0.408。

根據(jù)以上的結(jié)果分析，社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系下的年體育服務經(jīng)費投入為冗余屬性，應去除這個冗余屬性；二級指標中人均體育活動面積、年運動康復服務活動數(shù)以及體育服務指導員數(shù)量分別在各自的一級指標下重要性最高。

然后在決策表中分別剔除一級指標“體育基礎設施”、“體育服務活動”、“體育服務人員”下的所有二級指標，并基于信息熵觀點下的粗糙集方法求取各一級指標的權(quán)重。由表3，根據(jù)算法2可得：

w(C1)=0.333,w(C2)=0.333,w(C3)=0.334

最后把一級指標下獲得的局部分塊下的二級指標權(quán)重與一級指標權(quán)重進行融合，得到全局意義下的各個二級指標最終權(quán)重值，根據(jù)算法3可得： w*(c11)=0.099,w*(c12)=0.099,w*(c13)=0.136 w*(c21)=0.111,w*(c22)=0.111,w*(c23)=0.111 w*(c31)=0.099,w*(c32)=0.099,w*(c33)=0.136

根據(jù)以上的粗糙集智能化分析結(jié)果，在社區(qū)體育服務公眾滿意度評價分析中，我們應重點關注社區(qū)居民的體育活動場地、社區(qū)提供的體育服務活動的開展、社區(qū)體育服務指導員等方面的考量因素。

最終，我們?nèi)菀浊蟮?0個待評價社區(qū)的社區(qū)體育服務公眾滿意度綜合評價值分別為： K1=69.463,K2=68.011,K3=67.039,K4=50.993 K5=66.898,K6=79.054,K7=63.943,K8=61.321 K9=69.026,K10=68.823。

為了進一步驗證本文方法的合理性和優(yōu)越性，特將本文方法與文獻[16]61-65中所提出的方法基于本文的數(shù)據(jù)進行對比計算分析。

采用文獻[16]61-65中的方法對本文社區(qū)體育服務公眾滿意度數(shù)據(jù)進行評價，并對綜合評價結(jié)果進行排序，如表5所示。

從所得的評價結(jié)果中可以看出，兩種方法計算得到的各個社區(qū)的評價值排序相差不大。為了進一步驗證本文模型的合理有效性，特定義評價決策方案區(qū)分度為：

(5)

其中n為待評價社區(qū)的數(shù)目。

區(qū)分度越大意味著待評價社區(qū)間的優(yōu)勢可分辨性越大，也直接表明該評價方法的優(yōu)越性。通過公式(5)計算上述兩種社區(qū)體育服務公眾滿意度評價方法下的方案間的區(qū)分度，如表5所示，本文方法的評價決策方案區(qū)分度更大，表明本文方法更具一定的優(yōu)越性，也表明了本文模型的合理有效。

表2 10個社區(qū)在指標集下的原始數(shù)據(jù)

表3 數(shù)據(jù)離散化后的決策表

表4 “體育基礎設施”一級指標下的局部分塊決策表

表5 兩種方法計算的評價值結(jié)果及排序

四、結(jié)語

本文通過理論研究和公眾參與調(diào)查，構(gòu)建了一套基于公眾參與下的社區(qū)體育服務公眾滿意度評價指標體系。把粗糙集方法引入社區(qū)體育服務公眾滿意度評價分析中，在已有的研究基礎上建立了基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務公眾滿意度智能評價模型。同時考慮到實際社區(qū)體育服務公眾滿意度評價分析中小樣本數(shù)據(jù)的特點，創(chuàng)新性地將評價決策表進行分塊解構(gòu)，利用信息熵觀點下的粗糙集方法基于層次式的計算途徑，客觀獲取各評價指標的權(quán)重值，為后續(xù)的綜合評價分析奠定基礎，這種求解方法無需依賴于專家的經(jīng)驗，具有嚴密的邏輯推理和理論依據(jù)。實證表明，該粗糙集智能評價模型是切實可行、有效的，為社區(qū)體育服務公眾滿意度評價提供了新的智能化評價方法。當然，由于社區(qū)體育服務公眾滿意度的復雜性，該評價指標體系還不夠全面、深入等，這些問題有待進一步研究。

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責任編輯：熊先蘭

Based on Rough Set Theory of Community Sports Service Public Satisfaction Evaluation of Empirical Study

CHEN Yang，ZUO Shan

(Department of Physical Education, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105; School of Public Administration, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411005, China)

This paper attempts to establish an evaluation index system of community sports service public satisfaction, which based on document research and public investigation.In addtion,considering the practical application, stay evaluation object data size is usually less of a problem, introduced rough set theory based on information entropy under the view of community sports service public satisfaction intelligent evaluation model. According to the practical problem of evaluation index system of each evaluation index weight gain with small sample data, we try to divide the decision table into small blocks and use hierarchical way to get the objective to calculate the weight of each evaluation index, which based on rough set theory. At the end of the article, empirical analysis proved that the evaluation index system takes on rationality and the rough set of intelligent evaluation model takes on effectiveness and superiority. Keywords：community sports service；rough set theory；evaluation index system；index weight

2013-09-21

陳旸(1972-)，男，湖南湘潭人，湘潭大學公共管理學院教授，碩士生導師。

G812.4；TP18

A

1001-5981(2014)01-0095-07