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J-GLOBAL ID：201302200756557932   整理番号：13A1107631

トランスダクティブサポートベクトルマシンに基づく折衝判定モデル

Negotiation decision model based on transductive support vector machine

著者 (4件)： Ai Jieqing (Inst. of Artificial Intelligence,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Gao Ji (Inst. of Artificial Intelligence,Zhejiang Univ., Hangzhou) ,  Peng Yanbin (Zhejinang Univ. of Sci. and Technol., Hangzhou) ,  Zheng Zhijun (Zhejinang Univ. of Sci. and Technol., Hangzhou)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 46  号： 6  ページ： 967-973,994  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 折衝参加者への電子商取引活動リードにおける情報の機密性は敵のユーティリティ機能を得ることができないで,そのために折衝機能に影響した。これを解明するために,トランスダクティブサポートベクトルマシン(TSVM-NM)に基づく両面のあるマルチ問題折衝モデルを提案した。本モデルにおいて,折衝の処置において作り出す提案は,折衝歴史データベースに保存した。それらの提案が相手の合格ユーティリティ区域において減少したかどうかにかかわらず,折衝歴史における潜在的情報の完全利用を作成して,それを解析することによってモデルは標識データとラベルのないデータを構築した。それらのデータは,TSVMのトレーニングサンプルになった。次に,相手のユーティリティ機能の評価は,トレーニングサンプルを学ぶことによって得た。自己のユーティリティ機能の組合せと相手のユーティリティ機能の評価によって,制約付最適化問題を形成した。それは粒子群れ最適化(PSO)によって解決することになっていた。最適な解法は,自己のカウンター-供給であった。実験結果は,情報が個人的であり,前の知識が利用可能でない環境において,本モデルが折衝時間を短くすることができて,折衝とジョイントユーティリティの両方の成功比率を増やすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  取引 ,  ユーティリティー【工場】 ,  制約付最適化問題 ,  折衝 ,  電子商取引

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 折衝 ,  モデル