本书较为系统地介绍作者近年来从事综合集成法、辩论模型和综合集成研讨环境设计与实现等研究的主要成果。首先介绍面向复杂问题求解的综合集成法、综合集成研讨厅、综合集成研讨环境的基本概念，在分析综合集成法和群体思维特性的基础上，提出群体研讨过程框架；其次重点介绍不同研讨模式的研讨模型与算法，包括群体智慧涌现模型、劝说研讨模型、协商研讨模型、决策研讨模型和群体一致性分析等；最后讨论综合集成研讨环境设计与实现中的关键技术问题及解决方案。 本书可供思维科学、计算机科学与技术、系统科学、智能信息处理等专业的高年级本科生、研究生和科技人员阅读参考。
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目录
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 复杂系统与复杂性科学 1
1.2 综合集成方法论 4
1.3 综合集成研讨厅 5
1.4 综合集成研讨环境 8
1.4.1 综合集成研讨环境的基本概念 8
1.4.2 综合集成研讨环境的工作目标 12
1.4.3 综合集成研讨环境的实现途径 13
1.5 本书研究目标、技术路线及主要内容 15
1.6 本章小结 19
参考文献 19
第2章 群体研讨过程框架 23
2.1 概述 23
2.2 群体思维特性 24
2.3 群体共识 26
2.3.1 共识的基本概念 26
2.3.2 综合集成研讨厅中的共识 28
2.4 研讨过程框架 29
2.4.1 研讨模式 29
2.4.2 研讨流程编辑 36
2.4.3 同步研讨与异步研讨 38
2.5 本章小结 39
参考文献 40
第3章 辩论模型基本理论 42
3.1 概述 42
3.2 对日常辩论建模 43
3.3 基于辩论的形式化系统建模 47
3.4 抽象辩论框架 49
3.4.1 抽象辩论框架的基本概念 49
3.4.2 抽象辩论框架的语义扩充 51
3.4.3 基于语义扩充的争议评价 61
3.5 辩论模型的应用 62
3.6 本章小结 63
参考文献 64
第4章 群体智慧涌现模型 67
4.1 概述 67
4.2 群体智慧涌现 67
4.2.1 知识的产生 67
4.2.2 群体智慧涌现技术 69
4.3 研讨信息组织模型 72
4.3.1 研讨信息结构 72
4.3.2 共识涌现图 73
4.3.3 共识值计算 74
4.4 实例分析 75
4.5 本章小结 77
参考文献 78
第5章 扩展辩论模型 80
5.1 概述 80
5.2 扩展辩论模型的形式化描述 80
5.3 争议评价算法 83
5.4 实例分析 87
5.5 本章小结 90
参考文献 90
第6章 基于可信度的辩论模型及争议评价算法 91
6.1 概述 91
6.2 可信度方法 92
6.3 基于可信度的辩论模型 93
6.3.1 基本辩论框架 93
6.3.2 争议可信度表示 94
6.4 基于可信度的争议评价算法 96
6.4.1 争议结论可信度计算 96
6.4.2 可信度合成 98
6.4.3 可信度传递 99
6.4.4 一致性与可行性分析 101
6.5 实例分析 102
6.6 相关工作比较 104
6.7 本章小结 106
参考文献 107
第7章 基于IBIS的协商研讨模型 108
7.1 概述 108
7.2 协商研讨框架 109
7.3 协商研讨模糊Petri网 112
7.3.1 辩论推理与模糊Petri网 112
7.3.2 将协商研讨框架映射为模糊Petri网 113
7.4 基于模糊Petri网的争议评价算法 115
7.4.1 托肯值合成计算 115
7.4.2 托肯值更新算法 116
7.4.3 算法讨论 118
7.5 实例分析 118
7.6 相关工作比较 122
7.7 本章小结 125
参考文献 125
第8章 研讨文本分析方法 128
8.1 概述 128
8.2 文本预处理 129
8.3 文本聚类分析 131
8.4 文本摘要算法 132
8.4.1 基于TextRank的文本摘要算法 132
8.4.2 TextRank算法改进 134
8.5 应用效果分析 135
8.5.1 实验设计 135
8.5.2 实验过程 136
8.5.3 效果评估 139
8.6 本章小结 141
参考文献 141
第9章 决策研讨模型 144
9.1 概述 144
9.2 偏好信息表达 146
9.2.1 问题描述 146
9.2.2 常见偏好信息表达形式 147
9.2.3 偏好信息规范化 149
9.3 群体一致性分析 153
9.3.1 偏好矢量相似度 153
9.3.2 群体一致性定义 154
9.4 决策共识达成过程 154
9.5 实例分析 155
9.6 本章小结 159
参考文献 159
第10章 基于保护少数人意见的群体一致性分析 162
10.1 概述 162
10.2 少数人成员特性及少数人意见的重要性 162
10.3 专家意见聚类分析 163
10.3.1 问题描述 163
10.3.2 现有聚类算法 164
10.3.3 启发式聚类算法 166
10.4 基于聚类的专家意见一致性分析 167
10.4.1 群体一致性分析指标 167
10.4.2 基于聚类分析的研讨反馈机制 169
10.5 基于平行坐标法的聚类结果可视化 170
10.5.1 平行坐标法 171
10.5.2 专家聚类可视化 171
10.6 算例分析 172
10.6.1 决策共识达成实验 172
10.6.2 聚类效果分析 174
10.7 本章小结 176
参考文献 177
第11章 综合集成研讨环境实现技术 178
11.1 概述 178
11.2 系统功能分析 179
11.2.1 研讨工作流 179
11.2.2 系统功能结构 179
11.2.3 系统体系结构设计 182
11.3 研讨过程控制 185
11.3.1 研讨过程控制中的问题 185
11.3.2 WebSocket技术 186
11.3.3 基于WebSocket的研讨过程控制 187
11.4 研讨信息可视化 189
11.4.1 研讨信息可视化的必要性 189
11.4.2 D3技术 189
11.4.3 基于D3的研讨信息可视化组件设计 190
11.5 在线协同编辑 193
11.5.1 协同编辑涉及的主要问题 194
11.5.2 协同编辑实现方法 194
11.6 资料信息智能推送 196
11.6.1 获取推荐数据 197
11.6.2 推荐算法 197
11.7 研讨环境设计 199
11.7.1 协商研讨环境 199
11.7.2 决策研讨环境 200
11.7.3 表决研讨环境 200
11.8 本章小结 202
参考文献 203
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