融合讨论聊天情感分析与模糊共识建模的群决策系统

群决策(GDM)在各种现实场景中扮演着重要角色,在这些场景中,个体以自然语言而非结构化的数值形式表达意见。传统 GDM 方法常常忽视人类讨论中存在的主观性与模糊性,使得达成公平且基于共识的决策颇具挑战。本文提出一种基于模糊共识的群决策系统,该系统融合情感与情绪分析,从文本输入中提取偏好值。所提框架将显式的投票偏好与从聊天讨论中得出的情感得分相结合,然后利用模糊推理系统(FIS)进行处理,以计算每个备选方案的总偏好得分并确定排名最高的选项。为确保群决策的公平性,我们引入一种基于模糊逻辑的共识度量模型,通过评估参与者的同意度与置信度来衡量整体反馈。为说明方法的有效性,我们将其应用于餐厅选择场景:一组个体需根据简短的聊天讨论决定就餐地点。结果表明,模糊共识机制能够成功聚合个体偏好,并确保得到一个准确反映群体情感的均衡结果。