4.1.1 PageRank算法概述 12

4.1.2 PageRank计算公式 12

4.2 节点权重的计算方法 12

4.2.1 发言内容的语义关联度计算 12

4.2.1 加权的有向属性图的确定 13

4.2.3 专家发言权威值的计算 14

4.3 算法的实现步骤 14

4.4实例分析 15

4.4.1 研讨过程 15

4.4.2 计算结果 16

4.4.3 数据分析及总结 18

结论 20

致谢 21

参考文献 22

1  引言

1.1  研究背景

    在现实世界里，人们需要对很多事情进行决策，以得到最后的统一结论。为了体现决策的合理性和公平性，在重大事件或者大型项目的决策中，人们一般不再单独使用一个决策者的观点，而是在多个决策者共同参与的情况下综合观点以达到最后的决策。然而由于决策者受客观情况、专业知识背景和主观感情等诸多方面因素的影响，给出的决策意见一般不会完全相同。因此，为了更好的确定最后的决策决定，专家权重的赋值是很重要的一部分，如何将每个专家的意见作为一个节点并赋予权重进行计算是我们要解决的问题。论文网

目前国内外专家意见集结过程中的节点权重问题研究的方面大致分为三类：群体一致性、个体一致性、群体个体一致性兼顾，其中关于群体一致性的方法主要有区间数群决策矩阵法[1]、SemRank法[2]、相似度计算法[3]、语言决策矩阵法[4]、即使发言评价法[5]、变异系数法和均值[6]等，关于个体一致性的有离差最大化法[7]等,随着时间的推近，专家权重方法中考虑的因素越来越多，越来越细化，在熊立、梁樑、王国华的一种群决策中确定专家判断认真程度的方法[8]和一种群决策中确定专家可信度的改进方法[9]两篇文章中分别提到通过专家判断矩阵的全部信息得出专家判断的一致性程度和通过建立专家判断矩阵中包含的直接判断信息与间接判断信息之间的相互关系确定专家意见的一致程度。文献综述

    研究确定专家节点权重的方法很多，但是到目前为止还没有出现全面考虑，可方便利用于实际生活工作中的方法，因此研究还在继续，本文是在前人的基础上进行改进，力图在新的思路上更进一步。

1.2  本文的研究内容

本文主要分为三个部分。

1) 理论研究

在本文研究内容的第一部分里，较详细的介绍了与群体决策中专家权威度研究有直接关联的群体决策、专家（节点）、权重及一致性的相关内容。同时，论述了几种典型的群决策节点权重确定方法，包括基于相似度的专家权重系数的确定、基于语言决策矩阵的专家客观权重的确定方法、基于即时发言评价的专家权威度计算方法、基于离差最大化的专家权重计算方法等，着重介绍了这些方法的基本模型和优缺点。

2) 基于SemRank的节点权重计算模型的改进模型的提出

在这个部分，通过阅读大量文献，总结归纳前人在群体决策中专家权威度研究成果的基础上，提出了一种于基于SemRank的节点权重计算模型的改进模型，并着重给出了该改进模型的详细信息、运算步骤等等。来.自/优尔论|文-网www.youerw.com/