في نظام توصية متعدد المعايير، يُسمح للمستخدمين بتقديم تقييم عام لعنصر معين، بالإضافة إلى إعطاء درجة لكل من خصائصه. أصبح إيجاد طريقة فعّالة لاستغلال تقييمات المستخدم متعددة المعايير للتنبؤ بالتقييم العام أحد أهم التحديات. ومن بين الحلول التقليدية، لا يتم تصميم معظم البنية التحتية بطريقة متكاملة من البداية إلى النهاية. فهذه الأساليب تُقدّر أولاً درجات المستخدم في المعايير المتعددة، ثم تُدرّب نموذج منفصل للتنبؤ بالتقييم العام للمستخدم. وهذا يُضيف عبئًا إضافيًا على التدريب، كما أن دقة التنبؤ الإجمالي تكون غالبًا حساسة جدًا لنموذج التقييمات المتعددة المعايير. في هذا البحث، نقترح نموذجًا جماعيًا للتنبؤ بالتقييم العام للمستخدم من خلال تعيين أوزان تلقائية لكل من التقديرات الفرعية لدرجات المعايير المتعددة. وتعمل البنية المقترحة على دمج نماذج التقييمات المتعددة المعايير والنموذج الخاص بالتقييم العام في نظام موحد، مما يسمح بتدريب وتنفيذ التوصية متعددة المعايير بطريقة متكاملة من البداية إلى النهاية. وأظهرت التجارب على ثلاث مجموعات بيانات حقيقية أن المعمارية المقترحة تحقق انخفاضًا يصل إلى 13.14% في خطأ التنبؤ مقارنةً بالأساليب الأساسية.