近些年,互联网的迅猛发展,使得在线服务规模显著增长,涵盖了网络搜索引擎、新闻门户网站、电子商务、Web服务、在线出行等领域。因此,用户可以越来越方便地使用满足自身需求的在线服务。但是,因为越来越多的服务提供者在互联网上为用户提供其服务,使得在线服务数量和类别剧增,出现了许多具有相似功能的在线服务。另外,由于受利益化的市场竞争的影响,不能确保服务提供者提供的服务是客观、切实可信的,导致用户在选择最适合自身需求的在线服务时需要反复进行搜索、比较,浪费用户大量时间。因此,一种客观有效的在线服务评价方法用来衡量不同在线服务之间的优劣关系从而帮助用户更加快捷的选择在线服务变得越来越重要。不同用户与在线服务交互时具有不同的心理和偏好,导致不同用户通常具有不同的评价偏好准则。有的用户重视在线服务的质量,有的用户重视与在线服务交互时的交互体验。因此有的用户倾向给予在线服务整体较高的评价,有的用户倾向给予在线服务整体较低的评价,使得相同在线服务由于用户评价准则不一致得到不同的评分,导致不同用户对同一服务评分不具备公平的可比较性。因此传统的在线服务评价方法通过简单聚合不具可比较性的服务评分得到服务评价结果难以真实反映服务之间的优劣关系。针对不同用户对在线服务进行评价时具有不同的评价准则,从而导致用户对在线服务评分不具备公平的可比较性问题,文本提出一种基于Ranked Pairs社会选择函数的在线服务评价方法,方法根据用户对在线服务的偏好关系而不是传统评分计算在线服务评价结果。首先根据用户-服务评分矩阵获得每个用户对在线服务的偏好关系;然后基于多数准则确定服务优先关系,并根据服务优先关系建立服务对排序列表;最后构造以服务为节点的有向无环图,并在该有向无环图中寻找一条包含所有服务的最优路径,该路径为集结所有用户对在线服务偏好关系得到的服务整体偏好序列,然后根据在线服务偏好序列计算所有服务的评价值,并且将得到的评价值进行排序从而得到在线服务评价结果。理论分析和基于实际数据集的实验结果表明方法在用户评价准则不一致时具有更好的合理性和有效性。