双边匹配决策问题来源于广阔的现实背景,不管是学术界还是企业界对双边匹配决策理论的研究都是非常必要且迫切的,而且随着社会与经济等方面的发展,会不断出现新的双边匹配决策问题,或者是已存在的双边匹配问题出现了新的变化等情况。目前,随着社会的不断进步,各个领域的运转都变的比以往更加精细,在研究双边匹配问题的时候,为了匹配结果更加精准,有必要关注到匹配个体的个性化需求。比如在人力资源领域,随着市场经济的不断发展,社会分工也变得更加细化,并且随着社会信息化程度的不断深化,高等教育普及程度逐渐扩大,作为社会中的每一个个体对于工作的兴趣和需求也更加多样化、复杂化。为了适应这种变化,开始出现了组织对员工的差异化要求问题,同时员工在求职过程中,也都有其各自看重的指标,或者面对相同的指标看重的程度有所差异。在类似的情况下,当匹配双方中的个体不能分别达成一致的选择指标及指标权重时,如何处理以使双方得到满意的结果成为了双边匹配研究中需要被解决的重要问题。首先,为了精准把握双边匹配问题决策者的个性化需求,针对决策过程中的指标体系如何构建与获取的问题,本文给出了一种基于对互联网上用户的评论文本信息的挖掘与处理,识别用户的需求信息,进一步地运用聚类的方法,实现自下而上地构建评价体系的方法。从而为下一步的双边匹配决策提供支持。其次,针对现实环境中双边匹配问题,每一方匹配主体中的不同个体存在个性化评价指标情况,本文提出一种双层优化模型加以解决。在明确了考虑个性化指标的双边匹配问题的基础之上,分析每一方匹配主体内部个性化指标的差异度,并构建了总体指标集及权重的协同优化模型;继而,给出了双边匹配竞争度的概念,设计了以总体匹配满意度最优为目标的模型来求解匹配结果;并通过算例展现了该方法的可行性。最后,针对双边匹配问题中可能存在的无法精确定量计算的情况,本文还从冲突分析图模型的视角对双边匹配问题展开了研究。本文立足于当前的网络环境,以及人们对个性化的追求愈发热烈的实际形势,针对研究较少的考虑个性化指标的双边匹配问题展开了研究,理论创新与实际应用相结合,从数学建模与优化以及冲突分析图模型两个角度,促进了双边匹配问题的研究在深度和广度上的拓展。