基于DeGroot模型的社会网络群体共识决策方法

针对社会网络环境下的共识决策问题,提出一种基于DeGroot模型的群体共识决策方法.首先,根据DeGroot模型及群体意见领袖的性质,得到群体关于备选方案的偏好信息,其次,考虑决策群体之间的意见相似度,度量群体综合偏好的共识水平,接着,构建最小调整优化模型,进而计算备选方案的排序.最后,通过一个算例验证方法的可行性与有效性.

基于个性化参数学习的社会网络大群体分类决策方法

针对社会网络环境下的大群体分类决策问题,首先,通过构建个性化相似度阈值学习模型,将相似度与社会网络融合,得到修正后的社会网络;然后,利用子网络分割算法将社会网络划分为具有一定特征的子网络,并形成对应的子群,通过DeGroot模型计算子群的群体偏好;接着,在群体偏好聚合过程中,综合偏好顺序一致性程度、子群内聚力及其成员数量,并通过参数学习计算三个指标的最优权重分配,进而计算子群权重.最后,通过一个算例来验证方法的有效性和可行性.