近日，凯捷体育注册劉雨佳老師及其碩士研究生宋雨薇在人工智能領域中科院一區top期刊《Information Fusion》合作發表了題為A Maximum Satisfaction-Based Feedback Mechanism for Non-Cooperative Behavior Management with Agreeableness Personality Traits detection in Group Decision Making的學術論文🤹🏿‍♂️。

該研究核心觀點為🧔🏿‍♂️🤦🏻‍♂️：群決策過程中的非合作行為會阻礙群體共識達成。因此，在群體共識達成過程中，管理非合作行為是一項重大挑戰💆🏿‍♂️😞，這涉及兩個主要研究問題🍭：（1）如何定義非合作行為？（2）如何設計適當的模型來管理非合作行為？現有研究往往忽視了非合作行為背後的心理動機，並可能以犧牲決策者滿意度為代價來實現群體共識。為了解決這些問題📒👷，本研究提出了一種基於最大滿意度反饋機製的新方法，用於通過預測個性特質來管理非合作行為👋。針對第一個研究問題，本研究通過比較最小調整共識模型（MACM）的解與最大可接受調整值🧑🏽‍⚖️，提出了一種識別非合作行為的新方法。最大可接受調整值由決策者在“大五人格特質”框架下的“宜人性”特質定義💂🏼，該特質通過基於CNN-BiLSTM模型預測決策者的在線評論來估計💇🏽。針對第二個研究問題，本研究基於決策中的滿意度原則🎁，提出了一種新穎的兩階段反饋機製來管理非合作行為。第一階段針對非合作決策者實施調整規則👨🏽‍✈️，第二階段針對合作決策者實施調整規則。最後🤎，本研究通過一個關於新能源車企供應商選擇的案例研究，說明了所提出模型在實際應用中的有效性。此外，通過敏感性分析和比較評估⛓，證明了與傳統方法相比🦹🏼‍♀️，該方法具有優勢。結果表明，與傳統的非合作共識達成機製相比，所提出的方法提升了滿意度和共識水平🤳🏻。

全文鏈接為：https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.102959