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[期刊] 软科学
[作者]
伍京华 张亚 曹瑞阳
人工智能与在线社交网络的快速发展极大促进了社会化商务的价值创造，针对社会化商务环境下基于Agent的情感劝说中让步影响因素量化和让步更新过程研究的不足，从社会学习视角出发，提出了一种基于让步态度更新的情感劝说提议生成模型。首先，定义让步态度，并使用多元回归分析对初始让步态度进行量化；其次，对让步态度进行标准化处理，并利用动态阈值分类法划分让步态度类型；再次，采用网络结构分析法量化情感关系亲密度，并构建基于社会学习的让步态度更新算法；最后，结合前景理论，建立基于让步态度更新的情感劝说提议生成模型。实验结果表明，所提出模型能有效提高谈判效率和谈判各方的联合效用。
[期刊] 软科学
[作者]
伍京华 张亚 曹瑞阳
人工智能与在线社交网络的快速发展极大促进了社会化商务的价值创造，针对社会化商务环境下基于Agent的情感劝说中让步影响因素量化和让步更新过程研究的不足，从社会学习视角出发，提出了一种基于让步态度更新的情感劝说提议生成模型。首先，定义让步态度，并使用多元回归分析对初始让步态度进行量化；其次，对让步态度进行标准化处理，并利用动态阈值分类法划分让步态度类型；再次，采用网络结构分析法量化情感关系亲密度，并构建基于社会学习的让步态度更新算法；最后，结合前景理论，建立基于让步态度更新的情感劝说提议生成模型。实验结果表明，所提出模型能有效提高谈判效率和谈判各方的联合效用。
[期刊] 软科学
[作者]
伍京华 陈虹羽 许陈颖
针对Agent劝说提议的产生研究不足导致谈判速度及拟人化程度均不高的现状，首先引入社会情感思想，考虑Agent的学习能力，提出了基于Agent的社会情感学习及其强度值的定义，并依据韦伯－费希纳定律，设计了基于Agent的社会情感学习算法；其次，进一步引入基于Agent的社会情感学习强度阈值的概念，提出了相应的行为决策模型，并给出了Agent在进行相应行为决策后的个体适应度值的计算方法；再次，引入中介Agent，结合差分进化算法和多属性效用理论，提出了相应的适应度函数，从而构建了基于Agent的社会情感学习及其行为决策的劝说提议产生模型；最后，通过算例仿真得出了采用该模型有利于提高谈判速度及拟人化程度的结论。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
孙华梅 伍京华 黄梯云 贺根
随着电子商务的迅速发展以及Agent理论和方法的引入,出现了关于Agent自动谈判等方面的研究。Agent劝说由于能节约商务谈判成本,提高商务谈判效率,使谈判过程更加理性,解决谈判中出现的许多问题,受到了广泛的关注。本文结合人际劝说理论,对Agent劝说进行了分类;结合形式化理论,构建了相应的形式化表述模型和交互机制;然后将两者相结合,在让步影响幅度的基础上,构建了基于Agent劝说分类的让步模型;最后,通过算例和系统实现对模型的可行性、有效性进行了验证。
关键词：
Agent劝说 让步模型 谈判
[期刊] 软科学
[作者]
郄晓彤 伍京华
针对基于Agent的情感劝说体系中口碑传播研究不足的问题，考虑了Agent的人格特质，运用OCEAN模型对Agent的人格特质进行量化；其次，从口碑传播Agent角度和口碑接受Agent角度出发，运用情感强度第一定律对情感劝说强度和交易满意度进行度量，并通过OCEAN模型对口碑传播Agent的信息传播和吸收能力、口碑接受Agent的信息吸收和判断能力进行量化；再次考虑影响实际商务谈判中口碑传播的因素，构建了基于Agent的情感劝说的口碑传播系统动力学模型，并做出了因果关系图和流图；最后，运用vensim软件进行仿真分析，得出了Agent口碑传播的影响因素并提出了提高口碑传播效果的建议。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
倪宁
创业讲故事是创业者的有效工具之一，能为新创企业带来组织合法性和外部资源。修辞策略运用是让创业故事发挥效力的一个关键，也是近１０年创业研究中的一个新热点。根据创业讲故事的已有成果，提出了一个创业故事修辞策略的选择模型。利用３７８个来自媒体的公开创业故事验证了该模型。研究发现包括：１创业故事越是强调自身（企业或项目）的区分性（Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅｎｅｓｓ），就越多地倚重对操纵型修辞策略的使用；２与面对投资者的创业故事相比，面对大众的创业故事较少地使用基于语义的操纵型修辞策略；３与面对大众的创业故事相比，面对投资者的创业故事更强调自身（企业或项目）的区分性。最后，研究对前述发现的意义和局限性进行了．．．
[期刊] 中国远程教育
[作者]
李晶
移动学习就是通过移动设备实现在任何时间、任何地点进行的学习;然而移动设备间的差异性很大,处理平台的异构性可使不同的移动设备支持不同课程资源显示格式。为了使移动设备可以像PC机一样获取网络课程资源,适应异构的移动计算环境,作者重点讨论了如何利用Agent技术建构设备自适应系统模型,实现资源格式的自动转换。
关键词：
移动学习 Agent 设备自适应
[期刊] 中国流通经济
[作者]
王爽 余明阳 薛可
不论是高感知风险信息还是低感知风险信息,信息的劝说方式对消费者态度的影响均受到个体风险偏好调节效应的影响。从风险偏好与劝说方式的态度来讲,风险规避者更乐于接受感知风险信息的避害劝说,而风险追求者更乐于接受感知风险信息的趋利劝说;从风险偏好与劝说方式的交互效应来讲,风险规避者在高感知风险信息条件下受到的影响更大,风险追求者在低感知风险信息条件下受到的影响则更大。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
张梦 潘莉 Dogan GURSOY
文章基于情绪启动效应和规范焦点理论,研究了景区规范类标识牌语言风格对旅游者不文明行为的劝说效果,探索标识牌颜色效价与语言风格匹配方式对旅游者行为意愿的影响。研究结果表明:(1)景区标识牌语言风格(理性诉求vs.感性诉求)对旅游者劝说效果影响显著。(2)颜色在中国游客的认知经验中具有积极和消极的心理效价,当标识牌语言风格与标识牌颜色效价(积极vs.消极)达成匹配时,劝说效果更好。(3)概念流畅性是语言风格与颜色效价匹配影响劝说效果的中介变量。文章为提高旅游景区标识牌对旅游不文明行为的道德教育和干预效果提供了
[期刊] 运筹与管理
[作者]
董学杰 蒋国瑞 黄梯云
在基于多Agent的自动谈判中,谈判Agent往往采取一个相对固定的策略,使得Agent对动态变化的谈判环境缺乏适应性。根据情感理论的研究成果,本文提出建立情感决策模型来提高Agent的智能程度和适应性。在对谈判Agent情感决策过程进行分析后,建立了一般情况下的情感产生模型和决策模型,并通过在单属性自动谈判环境下,运用具体的情感决策模型和实际数据进行试验,实证了数据模型的有效性。本文的研究成果,可以应用到各种形式的基于多Agent的自动谈判中。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
熊素红
本文就调节匹配对消费者的劝说性影响对现有研究成果进行了梳理与述评。首先,简要介绍了调节匹配的概念、分类及作用机理;其次,总结了调节匹配如何影响信息聚焦方式、信息框架及信息的其他组织形式对消息者的说服效果,并对现有研究结论的不一致之处进行了分析;最后,指出了现有研究存在的问题及进一步的研究方向。
关键词：
调节点 调节匹配 信息说服力
[期刊] 财贸研究
[作者]
王平 范秀成 张建军 徐伟
以态度改变模型作为理论构建基础,充分借鉴现有相关研究成果,从产品类型、广告媒体和受众性别三个方面探索影响消费者生成广告真实性的因素,并采用剧院法进行实验设计。研究结果显示:受众对体验型产品的消费者生成广告真实性感知高于搜索型产品,但在消费者生成广告真实性维度上,受众对搜索型产品的消费者生成广告创作主体真实性感知与体验型产品不存在差异;受众对发布在自媒体平台上的消费者生成广告真实性感知高于发布在官方媒体上的消费者生成广告,但在消费者生成广告真实性维度上,受众对发布在自媒体平台上的消费者生成广告形式真实性感知却低于发布在官方媒体上的消费者生成广告;女性受众对消费者生成广告真实性感知高于男性受众,但在消费者生成广告真实性维度上,女性受众对消费者生成广告产品/品牌真实性感知与男性受众不存在差异。
[期刊] 财贸研究
[作者]
王平 范秀成 张建军 徐伟
以态度改变模型作为理论构建基础,充分借鉴现有相关研究成果,从产品类型、广告媒体和受众性别三个方面探索影响消费者生成广告真实性的因素,并采用剧院法进行实验设计。研究结果显示:受众对体验型产品的消费者生成广告真实性感知高于搜索型产品,但在消费者生成广告真实性维度上,受众对搜索型产品的消费者生成广告创作主体真实性感知与体验型产品不存在差异;受众对发布在自媒体平台上的消费者生成广告真实性感知高于发布在官方媒体上的消费者生成广告,但在消费者生成广告真实性维度上,受众对发布在自媒体平台上的消费者生成广告形式真实性感知
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨雪燕 李树茁
文章研究基于"中国县区级计划生育/生殖健康社会性别分析与促进"项目中发展出来的8个社会性别量表以及相关数据,对社会心理学中的"态度→行为"模型进行了验证。结果表明,该模型在社会性别领域是成立的。文章还进一步对研究的局限性进行了讨论,并提出了后续的研究建议。
关键词：
社会性别公平 态度 行为 行为倾向 量表
[期刊] 情报学报
[作者]
郭宇 王晰巍 李师萌 王楠阿雪
在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建模型的实际可用性。研究结果显示,所构建的模型可以帮助用户获取评论中的情感信息,模型对于正向和中性词汇的辨析效果高于负
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