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摘要:
所提出的模型利用协商历史中隐含的信息自动对数据进行标注以形成训练样本,用最小二乘支持向量回归机学习此样本得到对手效用函数的估计,然后结合自己和对手的效用函数构成一个约束优化问题,用遗传算法求解此优化问题,得到的最优解就是己方的反建议.实验结果表明,在信息保密和没有先验知识的条件下,此模型仍然表现出较高的效率和效用.
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文献信息
篇名 基于机器学习的自动协商决策模型
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 电子商务 自动协商 协商决策模型 支持向量回归 遗传算法
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 2160-2169
页数 10页 分类号 TP18
字数 8337字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高济 浙江大学计算机科学与技术学院 113 1578 22.0 34.0
2 程昱 浙江大学计算机科学与技术学院 5 77 4.0 5.0
3 古华茂 浙江工商大学信息学院 10 82 4.0 9.0
4 傅朝阳 浙江大学计算机科学与技术学院 7 67 3.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
电子商务
自动协商
协商决策模型
支持向量回归
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导