【摘 要】
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为了进一步提高电子商务中对手协商偏好估计的精度,该文提出了一种基于相关向量机（Relevance vector machine,RVM）算法的对手协商偏好（Preference）学习方法。在该方法中,将协商过
【机 构】
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浙江科技学院信息与电子工程学院,浙江大学计算机学院.浙江杭州310027
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为了进一步提高电子商务中对手协商偏好估计的精度,该文提出了一种基于相关向量机（Relevance vector machine,RVM）算法的对手协商偏好（Preference）学习方法。在该方法中,将协商过程看作是协商议题的报价序列,把报价序列映射到新的特征空间,形成出价轨迹。用相关向量机学习出价轨迹,得到协商对手的协商偏好。以双方协商偏好为基础,通过一个优化过程产生双赢的最优反建议。实验数据表明,新方法能够减少协商回合数,增加协商总效用。
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