基于客戶評價的Agent辯論模型研究

王 燦，梁永全，劉悅

（1.山東科技大學(xué)，山東青島 266590；2.山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山東 濟南 250103）

基于客戶評價的Agent辯論模型研究

王 燦1，梁永全1，劉悅2

（1.山東科技大學(xué)，山東青島 266590；2.山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山東 濟南 250103）

電子商務(wù)爆炸式發(fā)展的今天，大家一直在研究是否存在有效方式方法能更好的幫助商務(wù)談判雙發(fā)更快的達成一致。買家評價已成為交易達成一致的主要影響因素。而基于辯論的Agent談判技術(shù)能夠發(fā)揮分布式、靈活性和自治性的特點提升動態(tài)環(huán)境下的談判效率。因此客戶評價可以作為是強化辯論效果的有效手段進行研究。文章提出了Agent客戶評價辯論模型，并對模型進行了描述和算法分析，并定義了了客戶評價辯論影響力，對其進行量化，最終通過算例對模型的效率進行論證。

辯論模型；Agent；辯論算法

“辯論”一詞期初出現(xiàn)在心理學(xué)和法學(xué)中，現(xiàn)在已經(jīng)擴展到計算機相關(guān)研究領(lǐng)域，特別是在做出決策、決策支持、對話和協(xié)商等方面的研究中發(fā)揮著重要的作用[1-3]。在電子商務(wù)爆炸式發(fā)展的今天，大家一直在研究是否存在有效方式方法能更好的幫助商務(wù)談判雙發(fā)更快的達成一致，或是更有效的讓客戶找到對符合自己期望的產(chǎn)品。Agent技術(shù)憑借著分布式、靈活性和自治性的特點，一直以來都被作為商務(wù)談判的研究重點之一[4]。在Agent談判技術(shù)中融入辯論，是允許Agent在談判進程中提出結(jié)構(gòu)化的論據(jù)來表示自己是否接受提議，當(dāng)談判陷入僵局后，則去使用辯論方式來影響方對談判的偏好［4-7］。

電子商務(wù)發(fā)展到今天，不論是饑餓營銷還是小米的口碑營銷，都要通過買家評價重點關(guān)注客戶的需求，從而增加客戶的忠誠度和粘性?，F(xiàn)今的電子商務(wù)平臺都沒有信譽評價系統(tǒng)，客戶評分成為了反映一個商城綜合實力和行業(yè)競爭實力的核心因素。由于電子商務(wù)線上沒有辦法進行商品體驗，其他客戶的使用評價成為了影響買家購買產(chǎn)品的主要因素。由于客戶評價累積后具有可信性、直觀性、信息受干擾小等特點，因此在Agent辯論中有必要作為重要的影響因子進行詳細討論。文獻[8]中研究了情感的決策過程和情感產(chǎn)生模型在談判過程中的作用，提出了使用情感推理規(guī)則輔助決策并產(chǎn)生對應(yīng)的談判行為。文獻[9]證明了在談判中，對處于不同情感狀態(tài)的Agent它們的讓步幅度是完全不同的。文獻[10]中定義了口碑辯論力度，依據(jù)口碑辯論力度建立了Agent口碑辯論模型，并對辯論算法進行量化，使用量化后的公式計算結(jié)果對辯論效果進行評價。

通過上面文獻的分析可以發(fā)現(xiàn)，客戶評價作為影響電子商務(wù)成交的主要因素還沒有相關(guān)文獻研究它在Agent辯論過程中所起到的作用。因此，本文擬在文獻[10]的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)研究客戶評價在Agent辯論中的作用和算法，提出Agent客戶評價辯論模型，并對其進行驗證。

1．Agent客戶評價辯論模型

1.1 模型描述

為更好的描述客戶評價辯論模型，先來研究一對買賣雙方 2個 Agent之間進行的辯論談判。假設(shè)賣方Agent s和買方Agent b雙方對前面談判階段的提議都無法達成一致，但買方購買產(chǎn)品愿望強烈，并且雙方的期望相差不大，使得談判進入了成交階段的僵局。為了打破談判的僵局，實現(xiàn)雙方意見一致，賣方Agent s首先向買方Agent b提出帶有辯論的提議，該提議中除了包含必須的辯論策略外，還給出了其他買方客戶對賣方Agent s的客戶評價，該辯論提議公式形式上可表示為:

公式中的各項表示含義見表1。

表 1 辯論提議公式各項的表示含義描述

1.2 模型的協(xié)商算法

上面模型中描述了當(dāng)買賣Agent雙方在辯論談判中無法達成交易一致意見時，賣方Agent為了能夠賣出貨物，而給買方Agent提出了一個包含客戶評價的辯論提議，從而需求成交可能。但現(xiàn)實的電子商務(wù)交易中同一種產(chǎn)品會有很多的賣家為買家客戶提供不同的營銷策略，同時每個賣方也有著不同的客戶評價。因此前面描述的辯論模型在單買方和多賣方的一對多Agent辯論中同樣適用。

為了對辯論中論據(jù)的有效性進行表述，需要通過數(shù)學(xué)公式對該辯論進行量化，并通過結(jié)果進行分析比較。為減少研究的復(fù)雜性，重點去關(guān)注客戶評價在辯論中的作用，我們假定買方Agent b試圖尋求對產(chǎn)品P的購買，并與兩個賣方Agent s1，Agent s2正就該商品P進行交易。Agent s1，Agent s2的成交條件都沒有徹底打動Agent b的購買意愿，但Agent s1和Agent s2都還希望能與Agent b最終完成交易。在此我們規(guī)定Agent s1，Agent s2都采用辯論方式向Agent b提出辯論論據(jù)，論據(jù)中包含其他客戶對自己店中商品P的客戶評價。然后，Agent b在接受到Agent s1和Agent s2所提出的辯論論據(jù)后，要對該論據(jù)的效用做出比較和選擇。假定對于Agent b使用相同的方式來評價Agent s1和Agent s2的論據(jù)，因此只討論Agent b與Agent s1的辯論過程，同理就可以對Agent s2也進行相同的計算和評價。則Agent s1所提出的辯論總期望值計算公式為:

公式中的各項表示含義見表2。

表2 辯論總期望值計算公式各項的表示含義描述

公式中的表示為客戶評價辯論影響力，也是上面客戶評價辯論模型及算法的研究重點。首先要對Agent客戶評價辯論影響力給出以下的定義:

定義1客戶評價辯論影響力 在多Agent辯論處于僵局時，賣方Agent積極采用自己的客戶評價作為辯論的主要因素去試圖打動買方Agent與之成交，買方Agent為評價賣方辯論需對辯論中的客戶評價進行量化，并計算出的最終值稱為客戶評價辯論影響力。

以淘寶網(wǎng)為例，客戶對產(chǎn)品的評價主要有四個方面：寶貝與描述相符、賣家服務(wù)態(tài)度、賣家發(fā)貨速度、物流公司服務(wù)。因此的計算也以上面的四個因素為依據(jù)，計算公式如下:

(1)表示Agent b對Agent s1在寶貝與描述相符的客戶評價方面的評價值和相應(yīng)的權(quán)重值;

(2)表示Agent b對Agent s1在賣家服務(wù)態(tài)度的客戶評價方面的評價值和相應(yīng)的權(quán)重值;

(3)表示Agent b對Agent s1在賣家發(fā)貨速度的客戶評價方面的評價值和相應(yīng)的權(quán)重值;

(4)表示Agent b對Agent s1在物流公司服務(wù)的客戶評價方面的評價值和相應(yīng)的權(quán)重值;

對于客戶評價的每一個部分，若為正面評價則相應(yīng)的評價值為正，若為負面評價則相應(yīng)的評價值為負。如果客戶評價還需要考慮其他因素，同理可在算法公式中加入相對應(yīng)的項。

2．算例分析

2.1 參數(shù)設(shè)定與計算

假設(shè)有兩個賣方Agent s1，Agent s2參與到與Agent b的辯論談判中，兩個賣方Agent可以提出獎勵和威脅的辯論策略，分別為折扣獎勵和優(yōu)惠時間截止威脅；客戶評價辯論中包括寶貝與描述相符、賣家服務(wù)態(tài)度、賣家發(fā)貨速度、物流公司服務(wù)四個指標。算例中賣方自我表現(xiàn)期望值、賣方辯論策略期望值和賣方客戶評價辯論影響力的值為[-10,10]區(qū)間的整數(shù)，權(quán)重值為[0.1,1]區(qū)間的一位小數(shù)。

第一，分別給出Agent s1和Agent s2各項客戶評價指標對應(yīng)的評價值和權(quán)重，見表3和表4。

表3 Agent s1對Agent b的客戶評價值及相應(yīng)權(quán)重值

表4 Agent s2對Agent b的客戶評價值及相應(yīng)權(quán)重值

那么，Agent s1對Agent b所提出辯論中的客戶評價辯論影響力為:

Agent s2對Agent b所提出辯論中的客戶評價辯論影響力為:

很明顯，賣家s2的客戶評價辯論影響力大于賣家s1。

第二，假定賣方的自身表現(xiàn)與該賣方在同一關(guān)鍵詞搜索后的首頁展現(xiàn)量相關(guān)；Agent b接收到Agent s1的辯論策略為折扣獎勵，接收到Agent s2辯論策略為優(yōu)惠時間截止威脅，期望值和權(quán)重分別按照上面的數(shù)值區(qū)間要求給出，見表5和表6。

表5 Agent s1對Agent b的其他期望值及相應(yīng)權(quán)重值

表6 Agent s2對Agent b的其他期望值及相應(yīng)權(quán)重值

則Agent s1對Agent b所提出辯論的期望值為:

則Agent s2對Agent b所提出辯論的期望值為:

2.2 結(jié)果分析

可見，買家Agent b根據(jù)結(jié)果會認為Agent s2比Agent s1提出的客戶服務(wù)辯論的期望更能滿足自己的購買要求，因此會選擇與Agent s2完成交易。

3．結(jié) 語

本文在“單買方、多賣方”的電子商務(wù)辯論協(xié)商環(huán)境下，研究了參與協(xié)商的買方在賣方客戶評價的影響下如何建立辯論模型。該模型使用Agent技術(shù)模擬了人類在收到各種因素影響下的理性思維談判，計算公式簡單有效，且具有一定的通用性。本文雖然抓住了客戶評價在電子商務(wù)談判中所發(fā)揮的重要作用，但只是討論了一對多的情況下幾個指標對Agent辯論所產(chǎn)生的影響，還有很多問題需要進一步的考慮，例如：多對多模式下的算法，時間、資源等因素對客戶評價辯論模型的影響等。

[1]C.I.Chesnevar,A.G.Maguitman,and R.P.Loui, “Logical models of argument”,ACM Computing Surveys,vol.32,no.4, pp.337–383,2000.

[2]T.Bench-Capon and P.E.Dunne,“Argumentation in artificial intelligence”,Artificial Intelligence,no.171,pp.619–641,2007.

[3]I.Rahwan and P.McBurney,“Guest editors’introduction: Argumentation technology”,IEEE Intelligent Systems,vol.22, no.6,pp.21–23,2007.

[4]張哲，李敏波，陳光雨．基于規(guī)則引擎的電子采購逆向競拍的研究［J］.計算機工程與科學(xué)，2012，34(03):158－164．

[5]余文姣，黃夢醒，朱東海．基于改進規(guī)則引擎的農(nóng)業(yè)知識推薦系統(tǒng)［J］．計算機工程與設(shè)計，2012，33(6):2295－2299．

[6]鄒正武，譚慶平，徐建軍．基于規(guī)則引擎的柔性工作流管理系統(tǒng)［J］．微電子學(xué)與計算機，2006，23(z1):127－129．

[7]龐偉正，金瑞琪，王成武．一種規(guī)則引擎的實現(xiàn)方法［J］．哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報，2005，26(3):385－389．

[8]董學(xué)杰，蔣國瑞，黃梯云.多Agent自動談判情感決策模型研究［J］.運籌與管理，2014，23(2):133－138.

[9]Van Kleef G A，De Dreu C K W，Pietroni D，et al.Power and emotion in negotiation:power moderates the interpersonal effects of anger and happiness on concession making［J］．European Journal of Social Psychology，2006，36(4):557-581．[10]伍京華.Agent口碑辯論模型研究[J].計算機應(yīng)用與軟件，2013，30(4):112-114.

編輯：馮惟榘

TP31

：A

：2095-7327（2015）-06-0030-03

王燦((1981-)，男，山東科技大學(xué)博士研究生，主要研究方向：人工智能、Agent技術(shù)。梁永全(1967-)，男，山東科技大學(xué)教授，博導(dǎo)，博士，主要研究方向：人工智能、知識工程、智能商務(wù)等。