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旅游业是拉动消费、投资、进出口三驾马车的重要引擎，也成为推动国家供给侧改革的一个新增长点。而随着当下社会网络的快速发展和社交圈的扩大，群体旅游成为了旅游业发展的最新趋势。众多驴友会利用各种旅游论坛和社交平台结伴同行，例如国外的group tourmedia网站，就为各类群体旅游提供了相关信息服务;大学生群体或者家庭成员间会相约出行，大部分企业也会将员工组团游作为一项公司福利。 然而现有的路线推荐研究通常只考虑个体用户出行的情况，即研究个体的旅游路线选择，仅仅只能满足单个用户的需求，但群体旅游将涉及多个个体的偏好。所以，本文研究了当下群体旅游路线评价的相关问题，旨在帮助群体有效地决策出共识度较高的最佳旅游方案。群体旅游评价中的关键问题是如何集结群体成员的评价信息，并且使得旅游群体在达到一定共识水平的前提下进行旅游路线的排序以筛选出满意的方案。其主要包括:(1)使用何种旅游评价信息;(2)如何度量旅游群体成员之间的信任关系;(3)群体如何达成共识;(4)旅游方案的排序。 针对以上研究要点，本文拟基于社会网络、群体旅游评价和交互式多属性群决策，提出一种新的基于分布式信任的交互式群体旅游评价方法。首先，本文通过定义分布式信任的运算法则和集成算子等，提出一种分布式语言信任社会网络分析方法计算专家间的信任关系以获取每位专家的权重，并基于此将个体评价矩阵集结为群体评价矩阵;然后，构建群体共识模型并提出一种最小调整反馈机制，为群体中期望在达成群体一致的同时最大程度保留个体原始评价的成员提供了最理想的交互建议，即不一致个体只需进行一次交互并以最小的调整成本来达成群体共识，从而保持群体一致和调整成本之间的平衡，该机制明显提高了旅游群体的决策质量和决策效率;最后基于交互后的聚合评价矩阵和评价的属性权重进行旅游方案的排序，选出最优的旅游方案。文末还通过案例的实证分析与对比分析来证明本文提出的交互式群体旅游评价方法在实际群体旅游决策中的应用价值。