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群体决策中隐性社团组织的识别

发布时间:2018-03-27 18:32

  本文选题:决策群体 切入点:观点演化 出处:《四川大学学报(哲学社会科学版)》2015年03期


【摘要】:现实的群体决策问题往往是复杂的大群体问题,而群体成员之间由于联系程度、性格、心理、价值观等因素的影响可形成不同的社团组织。社团组织的结构,特别是群体中隐性社团组织的划分及其结构无疑对决策结果有重大影响。基于决策成员之间人际关系网络构成的大规模复杂网络,运用节点相似度的凝聚算法思想,研究出节点赋权网络的社团划分新算法。该算法综合考虑节点属性以及节点在网络中的结构特性,分别反映群体决策中决策个体的知识水平及交际网络,用于识别群体中的隐性组织结构,为模拟群体观点演化过程和结果奠定了基础。
[Abstract]:The real group decision making problem is often a complex large group problem, and the influence of the degree of connection, character, psychology, values and other factors among the group members can form different community organizations, the structure of the community organization, and so on. Especially, the division and structure of recessive community organization in the group undoubtedly have a great influence on the decision result. Based on the large-scale complex network composed of interpersonal relationship network among the decision makers, the condensed algorithm of node similarity is used. A new community partitioning algorithm for node weighted networks is proposed, which considers node attributes and nodes' structural characteristics in the network, and reflects the knowledge level of decision makers and communication networks in group decision making, respectively. It can be used to identify the hidden organizational structure in the population, which lays a foundation for simulating the evolution process and results of the group view.
【作者单位】: 四川大学商学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目“冲突分析的格序偏好及局势动态演化研究”(71340009) 中央高校基本科研业务费研究专项“复杂供应链网络环境下社会责任扩散机理及其管理研究”(skqy201324)
【分类号】:C934

【参考文献】

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【共引文献】

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4 朱建军;王锘,

本文编号:1672725


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