基于学习和信任的电子商务多Agent协商伙伴选择模型
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-26页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·问题提出 | 第11-16页 |
| ·Agent介入的电子商务(AMEC) | 第11-14页 |
| ·AMEC中的协商伙伴选择问题 | 第14-16页 |
| ·研究现状及分析 | 第16-23页 |
| ·简单的协商伙伴选择方法 | 第17页 |
| ·基于匹配的协商伙伴选择 | 第17-18页 |
| ·基于信任的协商伙伴选择 | 第18-20页 |
| ·基于动机的协商伙伴选择 | 第20-22页 |
| ·多Agent联盟伙伴选择 | 第22页 |
| ·基于线性和非线性方法的协商伙伴选择 | 第22-23页 |
| ·现有协商伙伴选择模型的不足 | 第23页 |
| ·本文研究工作 | 第23-26页 |
| ·本文研究内容 | 第23-25页 |
| ·本文研究意义 | 第25页 |
| ·本文组织结构 | 第25-26页 |
| 2 基于学习的多Agent协商结果预测方法 | 第26-36页 |
| ·问题描述 | 第26页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第26-28页 |
| ·多Agent协商模型及分析 | 第28-30页 |
| ·基本协商模型 | 第28-29页 |
| ·协商决策函数 | 第29-30页 |
| ·基于SVM的协商历史学习 | 第30-31页 |
| ·协商决策函数向SVM分类问题的转化 | 第30-31页 |
| ·SVM样本获取 | 第31页 |
| ·模拟协商过程 | 第31-34页 |
| ·协商收益计算 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 3 基于概率的电子商务Agent信任模型 | 第36-44页 |
| ·多Agent信任问题 | 第36页 |
| ·信任计算过程 | 第36-37页 |
| ·信任评价 | 第37-38页 |
| ·直接信任 | 第38-40页 |
| ·基本假设 | 第38页 |
| ·直接信任计算 | 第38-39页 |
| ·直接信任的精确性(Accuracy) | 第39-40页 |
| ·声誉 | 第40-42页 |
| ·声誉计算 | 第40-41页 |
| ·推荐一致性 | 第41-42页 |
| ·推荐有效性 | 第42页 |
| ·总体信任度 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 基于学习和信任的协商伙伴选择模型 | 第44-49页 |
| ·AMEC交易阶段分析 | 第44-45页 |
| ·基于学习和信任的协商伙伴选择方法 | 第45-47页 |
| ·基于学习和信任的协商伙伴选择流程 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 实验与分析 | 第49-61页 |
| ·实验设计 | 第49-50页 |
| ·实验1:协商结果预测方法 | 第50-54页 |
| ·SVM预测准确率 | 第50-52页 |
| ·协商结果预测方法 | 第52-54页 |
| ·实验2:信任模型 | 第54-60页 |
| ·信任衰减因子 | 第54-55页 |
| ·信任度精确性 | 第55页 |
| ·推荐一致性模型 | 第55-57页 |
| ·信任度变化趋势 | 第57页 |
| ·对比试验 | 第57-60页 |
| ·实验3:协商伙伴选择方法 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
