共识公平决策平台产品系统

本项目面向大规模群体评价与多方案决策场景，适用于产品创意评估、方案优选、专家意见汇总和群体共识分析。当评价者数量较多、意见存在差异且评价结果具有不确定性时，传统简单平均容易掩盖少数群体的合理偏好。本系统通过概率语言评价、情感信任网络、社区识别和双层共识优化，将个体意见、群体结构和整体共识结合起来，为复杂方案评估提供可解释、可复验的辅助决策结果。

系统支持群体评价数据导入、结构化数据校验、概率语言分布聚合、情感信任网络构建、社区识别、社区内与全局双层共识优化、Pareto 候选解筛选、膝点折中解选择、方案排序、社区网络展示和结果审计。用户可以配置情感阈值、流行度惩罚、时间衰减和 Pareto 候选规模等参数，运行后查看最终排名、共识分布、目标函数值、社区影响力、参数快照、数据指纹和结果复验信息。系统同时支持 JSON、CSV、XLSX/XLS 数据格式，并提供内置样例和 Markdown 结果报告。

项目采用 React + TypeScript + Vite 构建前端工作台，使用 FastAPI 和 Python 实现后端接口、数据解析及核心算法，并通过 SQLite 保存数据集和运行记录。算法部分包括概率语言聚合、情感一致性信任网络、改进模块度社区划分，以及面向期望偏差目标和分布距离目标的双层 Pareto 导向共识优化。项目重点完成了数据校验、参数可追溯、运行日志、结果审计和自动化测试，解决了不确定评价表达、群体意见差异、少数偏好保留和结果复验等难点。