这篇文档属于类型a，即报告了一项单一原创研究的学术论文。以下是对该研究的详细介绍：
一、研究作者与机构
本研究的作者包括Yufeng Shen、Xueling Ma、Gang Kou、Rosa M. Rodríguez和Jianming Zhan。他们分别来自湖北民族大学数学与统计学院、湘江实验室、西南财经大学工商管理学院以及西班牙哈恩大学计算机科学系。该研究发表于European Journal of Operational Research，具体卷期为第321卷（2025年），页码为865-883。
二、学术背景
本研究属于大规模群体决策（Large-Scale Group Decision-Making, LSGDM）领域。随着通信技术的快速发展，群体决策（Group Decision-Making, GDM）可以在线进行，允许大量决策者（Decision-Makers, DMs）同时参与。然而，现有的大规模群体决策方法主要适用于20至50名决策者，对于涉及数千甚至数万名参与者的场景，其有效性尚未得到充分验证。此外，随着参与者数量的增加，评估信息变得更加多样化和复杂化，同时，决策者之间的社交网络通常变得稀疏，导致信息共享和共识构建更加困难。基于这些挑战，本研究提出了两种基于合作博弈的新方法，以有效应对超大规模群体决策中的问题。
三、研究流程
本研究分为多个步骤，详细流程如下：
问题定义与背景分析
研究首先分析了大规模群体决策的现状和挑战，包括参与者数量增加带来的信息复杂性和社交网络稀疏性问题。研究目标是开发一种能够有效处理这些挑战的共识构建方法。
提出两阶段半监督模糊C均值聚类方法
为了解决大规模社交网络中关系稀疏的问题，研究提出了一种基于信任约束的两阶段半监督模糊C均值聚类方法（Two-Stage Semi-Supervised Fuzzy C-Means Clustering Method with Trust Constraints）。该方法利用信任关系作为可靠的资源和先验知识，指导并监督聚类过程。
基于合作博弈的共识调整策略
研究从合作博弈的角度探讨了三种场景下的共识调整策略：
实验验证
研究在真实数据集上进行了实验，验证了所提出方法的优越性和可靠性。实验结果表明，所提出的方法在处理大规模群体决策问题时表现出色，能够有效降低调整成本并提高共识构建的效率。
四、主要结果
1. 两阶段聚类方法的有效性
实验表明，所提出的两阶段半监督模糊C均值聚类方法能够有效解决大规模社交网络中数据稀疏和不完整的问题，显著提高了聚类质量。
共识调整策略的优化
研究提出的三种共识调整策略在不同情境下均表现出色。特别是在合作情境下，群体最优共识调整策略能够显著降低总调整成本。
基于博弈论的共识方法
基于纳什博弈和Kalai-Smorodinsky博弈的共识方法在实验中表现出较高的公平性和效率。这两种方法能够有效平衡合作与非合作方的利益，为复杂的多方利益协调提供了重要创新。
五、结论与意义
本研究的主要贡献包括：
1. 提出了一种基于信任约束的两阶段半监督模糊C均值聚类方法，有效解决了大规模社交网络中数据稀疏和不完整的问题。
2. 探讨了三种不同场景下的最优共识调整策略，为大规模群体决策提供了理论支持。
3. 提出了两种基于纳什博弈和Kalai-Smorodinsky博弈的大规模群体决策共识方法，显著提高了决策的质量和公平性。
六、研究亮点
1. 创新性方法：研究提出的两阶段半监督模糊C均值聚类方法和基于博弈论的共识方法具有显著的创新性。
2. 广泛应用性：所提出的方法不仅适用于大规模群体决策，还可以应用于其他涉及多方竞争与合作的领域。
3. 实验验证：研究在真实数据集上进行了广泛的实验验证，证明了所提出方法的有效性和可靠性。
七、其他有价值的内容
研究还详细分析了关键参数对方法性能的影响，并提出了进一步优化和扩展的方向。这些内容为未来的研究提供了重要的参考和启示。
本研究通过提出创新的聚类方法和基于博弈论的共识构建策略，为大规模群体决策领域提供了重要的理论和实践贡献。