双边多议题自动协商研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-14页 |
| 图目录 | 第14-16页 |
| 表目录 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-29页 |
| ·课题提出与研究意义 | 第17-20页 |
| ·自动协商研究进展 | 第20-25页 |
| ·基于辩论的协商 | 第21页 |
| ·劝诱式协商 | 第21-22页 |
| ·"最佳平衡"协商 | 第22页 |
| ·基于机器学习的协商 | 第22-25页 |
| ·本文主要研究内容与组织 | 第25-29页 |
| ·本文研究主要研究内容 | 第25-27页 |
| ·本文组织结构 | 第27-29页 |
| 2 相关理论和方法 | 第29-57页 |
| ·Agent与多Agent系统 | 第29-33页 |
| ·Agent技术 | 第29-30页 |
| ·多Agent系统 | 第30-33页 |
| ·基于Agent的电子商务 | 第33-36页 |
| ·电子商务定义 | 第34页 |
| ·基于Agent的电子商务 | 第34页 |
| ·电子商务中的协商 | 第34-36页 |
| ·Agent自动协商理论 | 第36-43页 |
| ·自动协商定义 | 第36-37页 |
| ·相关概念 | 第37-39页 |
| ·协商研究范畴 | 第39-43页 |
| ·应用于协商技术的相关方法 | 第43-57页 |
| ·支持向量机 | 第43-50页 |
| ·集成学习 | 第50-52页 |
| ·Parzen窗法 | 第52-53页 |
| ·优化算法 | 第53-57页 |
| 3 双边多议题协商框架 | 第57-67页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·双边多议题协商框架 | 第58-66页 |
| ·协商议题集合 | 第59-60页 |
| ·协商协议 | 第60-61页 |
| ·协商决策过程 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 4 基于对手效用函数估计的协商决策模型 | 第67-81页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·相关定义 | 第68-71页 |
| ·协商定义 | 第68-70页 |
| ·基本定义 | 第70-71页 |
| ·基于估计对手效用函数的协商决策模型 | 第71-73页 |
| ·估计对手效用函数 | 第73-75页 |
| ·生成反建议 | 第75-77页 |
| ·实验对比及分析 | 第77-80页 |
| ·实验平台及参数设计 | 第77-78页 |
| ·实验设计 | 第78页 |
| ·实验结果比较及分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 5 基于议题偏好学习的协商决策模型 | 第81-98页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·基本定义 | 第82-84页 |
| ·决策模型结构 | 第84-85页 |
| ·对手议题偏好学习 | 第85-88页 |
| ·构造训练样本 | 第85-86页 |
| ·支持向量机算法 | 第86-88页 |
| ·求解最优反建议 | 第88-90页 |
| ·实验对比及分析 | 第90-96页 |
| ·实验平台及实验设计 | 第90-91页 |
| ·评估反建议质量 | 第91-92页 |
| ·评估协商性能 | 第92-95页 |
| ·与TSVM-NM模型的协商性能比较 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 6 基于双边协商轨迹学习的协商决策模型 | 第98-111页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·模型结构 | 第99-100页 |
| ·特征提取 | 第100-103页 |
| ·Parzen窗法估计对手议题权值 | 第103-104页 |
| ·反建议计算模型 | 第104-105页 |
| ·实验 | 第105-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 7 基于集成学习的协商决策模型 | 第111-121页 |
| ·引言 | 第111页 |
| ·基于集成学习的协商决策模型 | 第111-112页 |
| ·问题定义和解决方案 | 第112-116页 |
| ·问题定义 | 第112-113页 |
| ·解决方案 | 第113-116页 |
| ·求解协商反建议 | 第116-117页 |
| ·实验 | 第117-120页 |
| ·与LBNTDM模型的协商性能比较 | 第119-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 8 总结与展望 | 第121-125页 |
| ·本文工作总结 | 第121-122页 |
| ·未来工作展望 | 第122-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 在学期间所取得的科研成果 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
