However, this first procedure has t

However, this first procedure has three major drawbacks:I) asking for only the top few k preferences can leave many attributes with low aggregate rank scores, resulting in crowding at the bottom of the IPA grid; this effcct will increase with greater numbers of attributes; 3) comparison with perfiormance mean values would be difficult in both quadrant and diagonal approaches to IPA.

結果 (繁體中文) 1:

然而，這第一個過程有三個主要缺點：
I）要求只有前幾k的喜好可以離開低總排名分值導致在IPA網格底部擁擠許多屬性; 這effcct將與屬性的更多數量的增加;

3）與perfiormance平均值比較是在這兩個象限和對角線方法IPA困難。

結果 (繁體中文) 2:

但是，第一個過程有三個主要缺點：
I） 只要求前幾個 k 首選項可以留下許多聚合排名分數較低的屬性，導致 IPA 網格底部擁擠;此效率將隨著屬性數量的增加而增加;

3） 在 IPA 的象限和對角方法中，與 perfiormance 平均值進行比較將非常困難。

結果 (繁體中文) 3:

然而，第一種方法有三個主要缺點：
一）只要求前幾個k首選項可以留下許多内容的低聚合秩分數，導致IPA網格底部的擁擠；隨著内容數量的新增，這種效果會新增；
3）在四象限法和對角法中，與效能平均值進行比較是困難的。