本书旨在提出科学的群体共识决策方法，对决策者的评价信息进行集结和深度挖掘，有效识别和处理决策信息分歧，合理协调群体成员意见冲突，从而提高决策结果的可靠性，进一步丰富不确定决策环境下的群决策理论。其研究意义主要体现在以下几个方面：（1）研究犹豫积性语言信息，丰富了决策者在缺乏数据的情况下表达决策信息的方式。进而提出面向犹豫积性语言偏好关系的一致性检验方法、非一致性修正算法以及多属性群决策方法，有利于提高决策者偏好信息的可靠性，从而得到更有效的决策结果。（2）通过研究基于决策者信任度以及考虑决策者后悔心理的群体共识模型，将真实5决策环境下决策者的心理因素融入群决策方法的构建，提高决策结果的合理性。（3）同时考虑决策者的个体一致性和群体共识，引入满意度指标有效识别关于不同方案决策信息的共识差异性。在识别和修正未达成共识的决策信息环节，提出优化模型代替现有的多个步骤的识别过程，有利于提高反馈机制的收敛速度和共识过程的效率。（4）针对复杂的多属性群决策问题，基于个体-群体的视角，在保证决策者给出的评价信息不存在冲突的前提下研究群体共识，有利于集中不同领域专家的智慧，利用更多的知识优势，借助于更多的信息，提高决策的合理性和科学性。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究问题及思路
1.3 研究内容及框架
1.4 研究贡献及创新
第2章 基于犹豫积性语言偏好关系的多属性群决策方法
2.1 基本概念
2.2 犹豫积性语言偏好关系的一致性
2.3 基于可接受一致性的犹豫积性语言偏好关系的排序方法
2.4 仿真实验分析
2.5 算例分析
2.6 本章小结
第3章 考虑决策者心理的犹豫模糊语言共识模型
3.1 基本概念
3.2 信任度引导的反馈式犹豫模糊语言共识模型
3.3 考虑决策者后悔心理的犹豫模糊语言共识决策模型
3.4 算例分析
3.5 本章小结
第4章 基于“个体—群体”视角的多属性群体共识决策方法
4.1 基本概念
4.2 基于犹豫模糊语言偏好关系的SRF权重确定方法
4.3 犹豫模糊语言环境下的ELECTREⅢ排序方法
4.4 基于肯德尔距离的共识过程
4.5 基于“个体—群体”视角的多属性群体共识决策方法
4.6 算例分析
4.7 本章小结
第5章 基于概率语言偏好关系的大规模群决策共识模型
5.1 基本概念
5.2 层次概率K均值聚类算法
5.3 基于概率语言偏好关系的共识过程
5.4 仿真实验与对比分析
5.5 算例分析
5.6 本章小结
第6章 基于情感分析的区间二型模糊IRPA方法
6.1 基本概念
6.2 基于在线评论的区间二型模糊数IRPA方法
6.3 算例分析
6.4 本章小结
第7章 在线评论驱动的多属性双边匹配决策方法
7.1 基本概念
7.2 基于主体满意度的双边匹配决策方法
7.3 算例分析
7.4 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 研究结论
8.2 研究展望
参考文献