变权算子作为重要的信息集结算子被用于解决综合评价问题,其主要特征是,建立依赖于属性值向量的变权,然后加权集结。本文对综合评价中的变权(VW)算子的相关文献进行了综述,并结合两类实际评价问题,即美国高速公路限速问题与个性化电影推荐问题,首先,提出属性间具有边际替代递减特征的变权算子,该算子具有诱导个体重视自身全面发展的功能；然后,提出参考个体偏好的变权算子,该算子诱导个体发挥主观能动性,挖掘认知潜能,形成“从谏如顺流,趣时如响赴”的价值观。论文的主要工作与创新点具体如下：(1)从多属性效用理论角度,给出满足“属性问具有边际替代递减特征变权算子”的变权向量与状态变权向量公理化定义。该算子摒弃传统以属性值等齐性为均衡标准的变权,建立以评价者偏好为均衡标准的变权。(2)采用偏好点刻画个体偏好；通过常权向量、属性值向量刻画群体偏好；探讨偏好点与正理想点的关系,即在个体(评分)样本容量充分大时,偏好点收敛到正理想点。(3)在偏好点、常权向量和属性值向量的基础上,提出一种融合个体偏好与群体偏好的变权算子——参考个体偏好的变权算子；根据个体(评分)样本集,给出一种求解偏好点的方法。(4)以YouTube电影推荐为背景,基于参考个体偏好的变权算子,设计了个性化电影推荐系统。通过仿真测试,论证该算子在电影推荐系统中,可实现提供个性化推荐服务。本文最后对研究结果进行总结,并提出需要进一步深入研究的问题。