基于社交网络分析的区间二元语义群决策方法研究

通过基于Steiner点的区间二元语义集结方法,将评价信息通过相关转化规则量化为对应的二维坐标系中的坐标点集,运用植物模拟生长算法获取对应区间点集的Steiner点(专家群体最优结集点,即群体共识点),按照逆映射关系还原为二元语义集结信息,从而提出一种基于社交网络分析和专家自信偏好关系的区间二元语义群决策问题的新方法。结合专家自信程度系数和社交网络结构中的影响力调整专家主观权重,结合专家相对重要系数与群体相似度系数获取客观权重,最终确定专家综合权重,并对方案进行择优排序。通过算例分析说明方法的可行性和有效性。     

灰模糊积分关联度决策模型

灰关联度决策模型是在假设属性之间彼此相互独立的基础上构建的,但是在很多实际问题中属性之间往往存在一定的交互作用,从而导致灰关联度决策模型失效。针对这一问题,引入模糊积分理论,构建了灰模糊积分关联度决策模型。为求解该模型,定义了基于属性权重和属性间交互度的默比乌斯变换系数,来计算2可加模糊测度,其中属性权重通过序关系分析法和施密特正交马田系统共同确定,属性间的交互关系和交互度由专家确定。以廉租房保障家庭经济状况评估为例,对灰模糊积分关联度决策模型和灰关联度决策模型进行比较验证,验证结果表明灰模糊积分关联度决策模型的决策结果更加科学合理,有较好的应用价值。     

基于多智能体系统的分布式信誉机制研究

基于多智能体系统原理,提出了分布式信誉机制中信誉信息的获取与集结模型。在分布式信誉系统中,信任方可以通过三种途径获取直接或间接的信誉信息:与被信任方的直接交易经验,借助自身社会网络找到与被信任方有过交易的见证者,以及要求被信任方提供与其有过交易的引荐者。首先,引入了一个激励机制,促使被信任方诚实地提供引荐者信息,保证信誉信息获取的数量和质量。其次,考虑到不同来源的信誉信息具有不同的可信度,在信誉信息集结时,基于用户相似度计算可信见证者的评价可信度,基于陌生引荐者和见证者的评价与可信见证者的评价集结结果之间的结果相似度计算陌生引荐者和见证者的评价可信度,建立了信誉集结模型来计算被信任方的综合信誉度。通过实验仿真,表明该模型具有较强的有效性和健壮性,其不但可以使信任方获取足够多的信誉信息,而且可以有效地削弱恶意见证者和引荐者诋毁尤其是共谋的影响。     

基于主观逻辑方法的消费者多源信任融合模型

 社会化商务中,消费者依赖在线口口相传建立感知信任,其本质是复杂网络上的多源信任融合问题。国内外学者对多源信任融合问题进行了大量研究,并以主观逻辑方法为代表形成了信任融合方法的研究体系。然而,由于社交网络中消费者感知信任的多源性和高度主观性以及用户生成内容的海量化,给多源信任融合模型带来量化难、实时处理难和融合难等问题。        针对上述难题,提出“先聚类、后融合”的研究思路,先对海量推荐信息进行聚类,再融入感知信任的主观因素构建多源信任融合模型。首先,将推荐信息间的相似性作为节点关系,从社交网络中抽取出推荐信息相似性网络,用谱平分方法对聚簇进行划分,实现对推荐信息的聚类;其次,用网络属性度量感知信任的影响因素,从复杂网络视角出发,提出消费者感知信任定性因素的量化方法;再次,以多属性决策方法为基础,改进主观逻辑方法构建多源信任融合模型,从而将感知信任的影响因素融入主观逻辑方法,突破主观逻辑方法只考虑推荐信息和网络路径的局限性;最后,通过仿真实验对推荐信息实验数据进行聚类,并分析主观因素对感知信任意见空间的调节作用,验证模型的可行性。        研究结果表明,研究模型能够快速划分推荐信息相似性网络,客观地量化感知信任的影响因素,使其融入信任度计算之中,且能够体现消费者感知信任的主观性和异质性。从仿真实验结果看,该模型能够有效解决大规模社会网络中推荐信息海量化问题,权威程度、从众行为和主体间亲密度等影响因素对信任度计算结果起调节作用。该模型将信任融合模型扩展到社会化商务领域,可以帮助商家评价已有消费群体对新消费者感知信任的影响力,为大规模网络中消费者感知信任的度量和预测提供新视角,为商家实时分析消费者感知信任意向和制定营销策略提供方法支持。对于难以建立新消费者信任的商家,可以通过制定激励机制来提高用户生成内容量,培养或引入权威人士作为明星节点,建立有主题的小社区等形式来促进主体间交流,增强消费者之间的亲密度,从而提高消费者感知信任。     

基于社交综合信任和商品流行度的推荐模型研究

基于信任的推荐方法对用户之间的关系特征描述较为单一的问题,综合考虑用户关系网络和交互行为,融合用户由局部交互而产生的互动强度,在社交网络树立的全局声誉及因个人喜好而产生的偏好相似构建社交综合信任评估模型,以融合后的社交综合信任度取代传统协同过滤推荐方法中的相似度,以提高识别邻居的能力,并在此基础上引入商品流行度因素,将其作为调整因子对目标用户进行评分预测。在Epinions数据集上的对比实验结果表明,所提出的社交综合信任评估模型能够显著提高推荐准确性,且通过商品流行度的引入能够进一步提高推荐效果。     

供应链信任传递机制及其均衡研究

良好的信任关系有助于减少企业间的谈判和摩擦次数,提升供应链成员企业间的合作效率,降低多项成本费用,从而增强供应链的灵活性,并实现供应链竞争力的提升.基于此方面的考虑,以供应链信任关系为研究对象,探讨供应链信任关系在供应链网络中传递并逐渐达到均衡的过程.沿用信任度的概念对供应链成员企业间的信任关系进行定量刻画,通过对取值的拓展,使刻画更贴近现实;基于社会网络理论分析并设计不同信任氛围下信任的传递机制和叠加机制,利用网络均衡理论和极限的思想建立信任均衡模型,对供应链信任均衡进行求解,并对解的稳定性进行分析.研究结果表明,供应链信任的均衡结果与信任氛围和初始的信任状态密切相关.信任氛围对供应链信任仅起保健因素的作用,供应链信任均衡的稳定性主要受关键关系的影响.最后用算例说明和验证结论.     

基于思维法则学的跨文化信任框架——综合中国本土化思想与西方理论的尝试

以"承诺式信任"和"说服式信任"作为2个极端点,以"调节式信任"作为连续体的中间状态,提出了"信任的连续统一体"模型。该模型解释了中国情境下基于"关系"和"面子"的信任,以及西方基于认知、基于情感的信任;从调节式信任的角度,提出了跨文化信任的框架,分析了跨文化信任构建过程的一些阶段及调节策略;给出了关于发展中国管理理论、促进管理科学中国学派走向世界的思考。     

不完全确定信息的群体语言指派问题的求解方法

针对决策者权重和准则权重为不完全确定信息且评价语言值确定或位于二个标准语言值之间甚至缺失的多准则指派问题,提出了一种求解方法。首先利用证据推理算法计算得到各候选人完成各任务的优劣程度属于各个语言评价等级的信任度,并据此利用二元语义的Δ函数及其函数Δ-1将其集成为群体在所有准则下的综合评价矩阵,然后结合决策者权重和准则权重的不完全确定信息等构建非线性混合整数规则模型,并利用粒子群算法与匈牙利算法联合进行求解。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于改进Deffuant模型的舆情观点演化解析

针对当前大多数关于Deffuant模型的研究未考虑网络当中个体之间的联系强度演化问题以及不同个体对待观点的差异性和观点传播的普遍性,本文解析了个体之间的观点传播和联系强度的演化特点,提出一种基于有权网络的边权演化Deffuant模型。通过对仿真实验结果分析表明,信任程度较高的情况下有利于群体关系稳定和观点趋向一致,缩小观点分散的可能性;同时,政府和专家群体在引导舆论作用中具有明显的不同特征。构建的改进Deffuant模型的观点演化和网络的边权演化符合现实社会网络中的观点和关系演化。     

企业网络中的信任机制及信任差异性分析

在网络式组织日益凸现的今天,信任被认为是企业之间合作的基础性建构,相互信任既是网络成员间互利互惠的需要,更是网络健康成长必不可少的行为路径和治理机制。本文对已有的信任观点做了比较、评价之后,在认知、情感以及行为三个维度上重新构建了信任理解的框架,并探讨了信任与合作、人际信任与组织间信任之间的关系;在对信任进行了净功能分析的基础之上,系统地讨论了信任差异性问题。     

基于一致性度量的概率模糊语言多属性群决策方法

人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性群决策方法有待进一步研究。首先,给出了一种新的PLTS的集结方法,并且在已有的PLTS可能度公式的基础上,构建了PLTS的相似度量方法,在此基础上,进一步提出了基于PLTS一致性度量的多属性群决策方法。该方法在各决策者权重未知的情况下,考虑到各决策者之间的一致性。首先,定义PLTS的一致性度量公式,确定决策者权重;并根据PLTS的集结方法,集结各决策者的评价信息;最后,利用可能度公式对PLTS进行排序。通过案例分析验证了该方法的可行性和优越性。     

基于信息熵的群组聚类组合赋权法

在多属性群决策方法的研究中,为了科学地确定专家的权重,提出一种基于信息熵的群组聚类组合赋权法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用相关系数法构造相关矩阵。通过分析阀值变化率选取最优聚类阀值,对相似程度较高的排序向量给出合理的聚类。运用信息熵为类内专家赋权,综合聚类结果和排序向量的信息熵,确定专家的总权重。算例表明该方法可以对较为相近的专家评价结果进行有效分类,并准确衡量每位专家评价信息量的大小,能够有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。     

基于共识模型和ORESTE的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集作为一种更具通用性的语言信息表示模型,能够更加充分地描述原始评价信息,提高语言多属性决策的科学性。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出一种基于共识模型和ORESTE方法的多属性群决策方法。首先,给出了扩展概率语言词集的概念以及相关理论。其次,考虑到群决策过程中专家群体因知识背景以及素质能力的不同从而给出不同的评价信息导致群体意见不一致的情况,提出了扩展概率语言环境下的共识模型。再次,鉴于多数情况下备选方案间不存在单一排序顺序,本文对经典的ORESTE方法进行改进,提出扩展概率语言ORESTE方法。基于本文提出的扩展概率语言共识模型和扩展概率语言ORESTE方法,提出了扩展概率语言多属性群决策方法。最后,为了验证本文提出方法的有效性和合理性,采用共享单车设计方案评价算例进行分析,并通过与其他方法的对比分析说明本文提出方法的优越性。     

The Role of Similarity Cues in the Development of Trustin Sources of Information About GM Food

In evaluating complex new technologies, people are usually dependent on information provided by others, for example, experts or journalists, and have to determine whether they can trust these information sources. This article focuses on similarity as the basis for trust. The first experiment ( N  = 261) confirmed that a journalist writing about genetically modified (GM) food was trusted more when his attitude was congruent with that of his readers. In addition, the experiment showed that this effect was mediated by the perceived similarity of the journalist. The second experiment ( N  = 172) revealed that trust in a journalist writing about the focal domain of GM food was even influenced by him expressing a congruent attitude in an unrelated domain. This result supports a general similarity account of the congruence effect on trust, as opposed to a confirmatory bias account.     

An integrated method for cognitive complex multiple experts multiple criteria decision making based on ELECTRE III with weighted Borda rule

The ELECTRE (ELimination Et Choix Traduisant la REalité, in French) is an effective multiple criteria decision making method based on comparative analysis. Among the family of the ELECTRE methods and their extensions, the ELECTRE III is widely used since it can tackle uncertain and imprecise information. The hesitant fuzzy linguistic term set can represent people's perceptions more comprehensively and flexibly than exact numbers especially in cognitive complex decision-making process. In this paper, we develop an integrated method based on the ELECTRE III to handle the cognitive complex multiple experts multiple criteria decision making problems in which the cognitive complex information is represented by hesitant fuzzy linguistic term sets and the outranking relations between alternatives are calculated by a novel score-function-based distance measure between hesitant fuzzy linguistic elements. A combinative weight-determining method involving both subjective and objective opinions of experts is introduced to derive the weights of criteria. After obtaining the ranking of alternatives from each experts’ decision matrix by the distillation algorithm, the weighted Borda rule is implemented to aggregate the rankings of alternatives regarding different experts. Some ordinal consensus measures are introduced to identify the reliability of the final ranking result. An application of hospital ranking in China is provided to validate the efficiency of the proposed method.     

基于后悔理论和DEMATEL的语言型多属性决策方法

针对目前语言型多属性决策方法大多基于期望效用理论且不考虑指标间影响关系的不足,提出了一种将后悔理论和决策试验与评价试验法相结合的语言型多属性决策方法。首先,依据后悔理论的思想,定义了语言后悔-欣喜函数,给出了方案感知效用值的计算公式;然后,利用决策试验与评价试验法分析指标间的影响关系,给出了基于语言DEMATEL的指标权重确定方法,再通过指标总容量最大优化模型给出了基于注水原理的指标权重确定方法,并在此基础上求解方案的综合感知效用值,据此对方案进行排序择优;最后,通过两个应用实例来验证所提方法的可行性和有效性。实例结果表明,由于该方法同时考虑了决策者的心理行为和指标间的影响关系,因此可使决策结果更加贴近现实且更为可靠。     

基于改进语言评估标度的专家后验权重确定方法研究

针对大型复杂项目的高度不确定性,专家评价的模糊性和差异性等特点,本文给出了一种实用的语言评估新标度,并提出了不确定扩展语言信息的概念。利用改进的语言评估标度分别探讨确定语言信息、不确定语言信息及不确定扩展语言信息下的专家后验权重的确定方法,认为前两者均为后者的特殊表现形式。最后用型号项目风险评价实例证明了方法的科学有效性以及评价结果的合理性。     

基于证据推理和广义Shapley值的扩展概率语言多属性群决策方法

扩展概率语言词集通过语言变量概率分布的调整能够转化为多种语言信息表示模型,是语言变量、不确定语言信息、扩展犹豫模糊语言词集、分布语言评估信息、概率语言词集等的一般化,具有较强的通用性和实用性,是处理不确定性信息的重要工具。鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出基于证据推理和广义Shapley值的多属性群决策方法。首先,提出扩展概率语言词集的定义和相关基础理论。其次,将广义Shapley值和证据推理相结合用于专家信息融合,并将广义Shapley值和TODIM方法相结合用于备选方案排序。再次,提出基于灰色关联法的权重确定模型来处理专家/属性权重部分未知的情况。最后,以绿色供应商选择为例进行分析,通过对比分析验证所提方法的有效性和优越性。     

基于语言评价信息的快速集结方法研究

针对具有语言评价信息的多指标群决策问题,研究了基于二元语义的快速集结方法。把各决策者的语言评价信息转化为二元语义矩阵;依据各决策者的判断偏好,提出方案属性权重求解的规划模型;通过集结和比较各决策者偏好和总体偏好的差异,提出决策者权重确定模型;定义决策者判断一致度及决策者偏差的查找算法,快速辨别偏差较大的决策者并对其提供偏好调整建议;文后例子将其应用于某危险品的救险应急方案的选择。