摘要

在线评价是社会网络环境下的一种新型多属性群决策问题.首先,为处理在线评价过程的不确定性,定义了分布式信任的运算法则、集成算子和排序方法等;其次,提出一种分布式信任社会网络分析方法,用来分析专家间的信任关系,并计算出每位专家的信任权重;再次,基于在线评价信息,结合最大和最小平均加权距离来综合确定未知的属性权重,并利用相对贴近度对备选方案进行排序,进而提出一种基于分布式信任的扩展TOPSIS法;最后,通过实例分析表明所提出方法的可行性.

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