Agent劝说中的积极舆论模型及其评价

Agent劝说中的舆论能发挥其人工智能优势,同时节约谈判成本和提高谈判效率。为此,给出Agent劝说中舆论的定义,并将Agent劝说中的舆论分为积极舆论和消极舆论,在定义和分类的基础上,结合形式逻辑理论,提出Agent劝说中的积极舆论模型,并通过相应的举例对模型进行解释。针对该模型,提出相应的评价体系,并通过相应的算例对该体系进行验证。结果表明,该模型和评价体系能促使Agent劝说进一步快速高效完成。

一种基于Agent劝说分类的让步模型及实现

随着电子商务的迅速发展以及Agent理论和方法的引入,出现了关于Agent自动谈判等方面的研究。Agent劝说由于能节约商务谈判成本,提高商务谈判效率,使谈判过程更加理性,解决谈判中出现的许多问题,受到了广泛的关注。本文结合人际劝说理论,对Agent劝说进行了分类;结合形式化理论,构建了相应的形式化表述模型和交互机制;然后将两者相结合,在让步影响幅度的基础上,构建了基于Agent劝说分类的让步模型;最后,通过算例和系统实现对模型的可行性、有效性进行了验证。

基于Agent的情感映射的劝说模型及系统

基于Agent的情感劝说处于商务智能前沿研究领域,针对其中对Agent的情感劝说等动态变化因素研究不够的现状,首先利用情感理论中典型的OCEAN-PAD-OCC层次映射模型,建立了Agent的性格、心情和情绪与情感的转换矩阵及相应的映射关系,构建了基于Agent的情感映射模型;其次,对Ekman情感分类进行改进,提出了新的Agent情感分类和基于Agent的情感映射的劝说产生模型,并对Agent的劝说策略、主导情感和情感阈值进行定义,提出了劝说策略模型;再次,根据情感强度第三定律,对Agent的情感强度进行了定义,研究得出其关键影响因素为劝说策略和情感衰减,在对后者定义的基础上,利用马尔可夫无后效应,适用于随机过程的优势,提出了相应的评价模型,并通过对让步步长算法的构建,提出了相应的让步模型;最后,综合以上模型,构建了相应的框架流程图,并以煤炭行业供应链管理中采购商和销售商的自动谈判为例,通过算例和系统实现验证了以上研究的合理性和有效性,得出了相应的管理启示。

基于Agent正面情绪变化的劝说及评价模型

Agent劝说在提高电子商务谈判自动化程度的同时也能相应提高其理性程度,因此受到广泛关注。Agent情绪变化则能影响劝说的进程和效果。对Agent劝说中的情绪变化进行分类;结合形式化理论,提出了基于Agent正面情绪变化的劝说模型,并对模型进行举例说明;为使该劝说模型有效,提出了Agent正面情绪变化度的概念;在此基础上,构建了相应的评价模型;最后通过算例对模型的有效性进行了验证。

基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型

基于Agent的情感劝说是在基于Agent的劝说式辩论谈判的基础上加入了情感成分,使得劝说更加符合人的思维,劝说结果更加符合实际。其中的合作主体选择模型更为重要,而该模型的构建建立在有效的合作主体评价模型基础之上。针对现有研究不足,首先对基于Agent的情感劝说的情感进行分类,依据该分类提出了相应的情感产生的形式化模型,并结合心理学的情感第一定律,对Agent情感进行量化,提出了Agent情感强度的计算方法;其次,将基于Agent的情感劝说的评价归纳为对Agent主体的提议和信度的评价,随后运用多属性效用函数建立了相应的Agent主体提议评价模型,运用模糊隶属度函数建立了相应的Agent主体信度评价模型;再次,在以上基础上,将情感作为新的评价因素,建立了其中关于Agent主体情感的评价模型,并综合提出的三个评价模型,构建了相应的基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型;最后,通过算例仿真证明了该模型的合理性和有效性,得出了相应的管理启示。

基于Agent的情感劝说的信任识别模型研究

由于Agent系统的分布式特征,使得传统的安全手段已经不适用于新的应用需求,而解决该问题最重要的思路是信任管理,其基础之一就是信任识别。本文在Agent情感劝说的背景下,利用多维度评价信息和Agent关系网络,运用Dempter-Shafer证据理论,提出基于Agent的情感劝说的信任识别模型,引入动态权重因子,将直接交互信息和推荐信息进行组合,计算出各合作伙伴的综合信任度值,从中寻找出适合的合作伙伴,为Agent的决策提供大力的支持。

基于Agent的提议修正的情感劝说交互模型

基于Agent的情感劝说是商务智能中基于Agent的自动谈判发展到目前为止相对智能和高级的形式,交互模型是保障自动谈判顺利完成的关键,针对现有研究中对该模型量化研究不足,导致Agent情感等人工智能优势利用不够的现状,对基于Agent的情感劝说交互过程进行分析,绘制了交互流程图,并设计了交互规则;以买方Agent为主体,引入情感劝说修正因子和目标修正因子,构建了提议修正函数和交互函数,并采用多属性效用理论和期望效用理论给出情感劝说修正因子算法,综合运用目标冲突理论和后悔理论给出目标修正因子算法,进而给出交互函数算法;综合所提交互规则和交互函数给出基于Agent提议修正的情感劝说交互模型,并以煤炭行业供应链管理中的采购商与供应商为例进行算例分析和敏感性分析,验证了模型的合理性和有效性,而且通过归纳结论得出了相应的管理启示。

基于Agent的情感劝说舆论评价模型

本文从舆论的情感倾向评价入手,首先利用算法计算舆论的情感值,进而判别舆论的情感倾向。其次,综合考虑性格因素及的OCC模型对情感进行量化,最后在不同情况下,制定恰当的劝说策略,促进合作进行。