群体决策中多种研讨信息关系的自动识别方法

发布时间：2019-07-23 10:40

【摘要】：决策是管理的核心,决策贯穿管理的全过程.群体决策中会产生海量的研讨信息,研讨信息与决策方案之间存在多种关系.论文研究了群体决策中多种研讨信息关系的自动识别方法,构建了多种研讨信息关系自动识别模型,并应用于实际的群体决策过程.应用结果表明,该模型较好地实现了研讨信息与决策方案之间强烈支持、一般支持、中立、一般反对和强烈反对关系的自动识别,可以辅助人对群体研讨信息的整理和分析,提高了群体决策过程信息组织的效率.
【图文】：

方案进行评论，不允许针对其他成员的评论信息进行二次评论．在图1中，首先从群体决策支持系统(groupdecisionsupportsystem，GDSS)［12，15］中提取出研讨信息作为待识别的目标信息，对目标信息进行特征词提取，生成初始特征向量;然后将研讨信息的初始特征向量在潜在语义空间中进行奇异值分解，经过降维减噪得到新的特征矩阵后输入支持向量机，并运用支持向量机方法识别研讨信息与决策方案之间的关系，识别出来的结果即可作为该信息的属性用于信息组织．下面详细研究和阐述群体决策中研讨信息关系的自动识别方法．图1群体决策中研讨信息关系自动识别概念模型Fig．1Conceptualmodelofautomaticargumentationinformationrelationshipidentificationingroupdecision1．2基于潜在语义分析的研讨信息表示1．2．1研讨信息的特征提取要实现群体决策中研讨信息的自动识别，首先需要研究研讨信息的表示，本文采用潜在语义分析法表示研讨信息．首先进行特征提取，特征提取是文本信息所属类别的共性与识别规则的归纳过程，是群体决策中研讨信息关系识别的重要环节，它直接影响到识别的效果．信息特征提取应以信息的内容为基础，要求所提取的特征能充分代表原始文本的内容．由于本文研究群体决策中研讨信息强烈支持、一般支持、中立、强烈反对和一般反对关系的识别，所以需要提取能够表征研讨者支持、反对和中立态度的关键词作为特征词来表示研讨信息．同时，还必须剔除那些在识别过程中会造成干扰的词．1．2．2构建初始特征词—研讨信息矩阵通过研讨信息的特征提取构建初始特征词—研讨信息矩阵(term-argumentationinformationma-trix)．假设针对群体决策方案，群体研讨过程中产生了n条研讨信息，提取了m个特征词，那么，可以构

k=66的等高线图(图2)和相应3D视图(图3)，从图2和图3可以确定最优参数的范围，并可以粗略选出一组最优参数值，此时最优c为21．1121，最优g为0．43528，对应的交叉检验平均准确率为74．3316%．2)参数的精细选择经过参数的粗略选择，将c范围缩小到2－2～28，g范围缩小到2－4～24，并将cstep和gstep设置为0．5，由此得出精细选择后k=66的等高线图(图4)和相应的3D视图(图5)．至此，经过参数的粗略选择和精细选择可以得到k=66的最优参数c=11．3137，g=0．70711，对应的交叉检验平均准确率为81．8182%．图2k=66时的参数粗略选择等高线图Fig．2Contourmaponsearchingforc＆groughlywhenk=66图3k=66时的参数粗略选择3D视图Fig．3Contour3onsearchingforc＆groughlywhenk=66图4k=66时的参数精细选择等高线图Fig．4Contourmaponsearchingforc＆gaccuratelywhenk=66图5k=66时的参数精细选择3D视图Fig．5Contour3onsearchingforc＆gaccuratelywhenk=66同样可以得到前面所取各维度的最佳SVM参数以及对应的平均准确率(如表3)．2．3．2支持向量机模型的测在不同输入维度的最优参数确定以后，用剩下的186条研讨信息来测试支持向量机模型的有第9期李欣苗等:群体决策中多种研讨信息关系的自动识别方法—15—
【作者单位】： 上海财经大学信息管理与工程学院;上海交通大学安泰经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重大资助项目(79990580);国家自然科学基金重点资助项目(70533030);国家自然科学基金资助项目(71001059)
【分类号】：C934;F224

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 刘怡君;唐锡晋;;一种支持协作与知识创造的“场”[J];管理科学学报;2006年01期

2 余正涛;樊孝忠;郭剑毅;耿增民;;基于潜在语义分析的汉语问答系统答案提取[J];计算机学报;2006年10期

3 李欣苗;张朋柱;张兴学;;团队创新信息关系的自动识别方法及其应用[J];管理科学学报;2007年05期

【共引文献】

相关博士学位论文 前1条

1 常娥;古籍智能处理技术研究[D];南京农业大学;2007年

相关硕士学位论文 前4条

1 王鹏;用于区域规划问题求解的综合集成研讨厅系统设计与实现[D];上海交通大学;2008年

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3 董秀杰;基于LSA的文本分析[D];北京理工大学;2008年

4 邓锦辉;受限域中文问答系统中答案抽取的研究[D];昆明理工大学;2008年

【二级参考文献】

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1 林鸿飞,高仁t，

本文编号：2518101