基于Agent的情感勸說(shuō)能較好地提高商務(wù)談判智能性,針對(duì)其中口碑更新動(dòng)態(tài)及量化研究的不足,分析了口碑更新機(jī)制,并繪制了相應(yīng)的機(jī)制圖。采用直覺(jué)模糊數(shù)構(gòu)建了交互評(píng)價(jià)向量,并結(jié)合二分法和前景理論中的價(jià)值函數(shù),構(gòu)建了相應(yīng)的算法及偽代碼。在構(gòu)建口碑評(píng)價(jià)值的分段函數(shù)算法的同時(shí),考慮了口碑隨時(shí)間衰減的動(dòng)態(tài)性,并運(yùn)用指數(shù)分布逆形式對(duì)其權(quán)重進(jìn)行設(shè)定。最后,在構(gòu)建基于Agent的情感勸說(shuō)交互的口碑更新模型及相應(yīng)偽代碼后,結(jié)合情感強(qiáng)度第一定律,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的情感勸說(shuō)強(qiáng)度函數(shù)和提議更新算法。為驗(yàn)證以上研究的合理性和有效性,采用相應(yīng)算例進(jìn)行分析,并歸納總結(jié)了相應(yīng)結(jié)論、管理啟示和不足之處。

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 UWOM模型
    1.1 假設(shè)
    1.2 口碑更新機(jī)制
    1.3 基于直覺(jué)模糊數(shù)的交互評(píng)價(jià)向量構(gòu)建
    1.4 基于前景理論的交互評(píng)價(jià)向量算法
    1.5 基于標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)向量的口碑評(píng)價(jià)值算法
    1.6 基于指數(shù)分布逆形式的口碑評(píng)價(jià)值權(quán)重設(shè)定
    1.7 模型
    1.8 基于UWOM模型的提議更新算法
2 算例和分析
    2.1 不考慮口碑更新的交互
    2.2 采用本文提出的模型的交互
    2.3 結(jié)果分析
3 研究結(jié)論
4 結(jié)束語(yǔ)



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