在信息时代的今天,网络技术不断发展,生活中越来越多的人们开始利用一些网络信息来解决或处理工作和生活中的一些需要进行决策的问题。对问题的决策也慢慢转移到网上,使决策更加方便。同时,由于参与的人数众多,决策问题的解决就变得越来越复杂,不但需要考虑更多的方面,而且需要邀请专家参与其中,这样由大众群体和专家共同参与问题的解决保证了决策结果更加具有客观性、科学性和普遍适用性。本文基于大众群体的在线评价群决策展开研究,使大众群体和专家通过在线评价参与到群决策过程中,并允许大众和专家采用相应的多种方式表达评价信息,让评价信息的表达更容易、更准确、更真实。本文的研究包括以下几个部分:首先,针对本文多属性群决策问题中涉及到的方法和理论知识做出详细的分析,介绍了群决策问题的背景、模糊集理论的定义与应用。同时,还对评价信息数据处理中使用的模糊互逆关系和二元语义进行了说明,并对决策问题中的属性权重的定义和主要的确定权重方法进行了介绍。然后,通过建立基准语言模糊集和二元语义对大众的评价信息进行规范化处理,并基于模糊互逆偏好关系对专家的评价信息进行规范化处理;在评价信息规范化的基础上,通过离差最大化和熵的方法建立模型求取属性的客观权重;通过最小距离原则建立模型求取属性的主观权重;通过结合乘法组合赋权和加法组合赋权求取属性的主客观综合权重,并由此计算出方案的综合评价值、它们的排序以及最优方案的选取。通过一个算例说明了本文给出的上述研究方法的可行性。最后,为了更好地展现本文的研究方法,设计了在线评价的通用系统。在线评价系统让大众、专家和管理员登录系统,针对问题进行评价,计算决策结果,并通过数据库保存评价数据,方便后期对数据的处理。