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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种基于Agent的智能谈判策略优化方法及系统。该方法包括：基于局部相似性链路预测算法，计算社交图网络模型中谈判主体与不同谈判对象之间的相似性，以确定谈判的潜在目标对象；根据潜在目标对象的节点特征和结构平衡特征，基于逻辑回归预测方法，对谈判主体与潜在目标对象之间的潜在关系类型进行预测；基于强化学习算法，根据谈判主体与潜在目标对象之间的潜在关系类型，自动匹配谈判策略并对谈判策略进行更新。籍以提高谈判主体在自动谈判过程中的智能化处理能力，有效解决自动谈判中的复杂性、不确定性问题，推动谈判过程的智能化和自适应性，为实现智能化、高效化的资源分配提供新的可能。
主权项：1.一种基于Agent的智能谈判策略优化方法，其特征在于，包括：步骤S101、基于局部相似性链路预测算法，计算预先构建的社交图网络模型中谈判主体与不同谈判对象之间的相似性，以确定谈判的潜在目标对象；步骤S102、根据所述潜在目标对象的节点特征和结构平衡特征，基于逻辑回归预测方法，对所述谈判主体与所述潜在目标对象之间的潜在关系类型进行预测；其中，所述节点特征表征所述社交图网络模型中所述潜在目标对象对应的网络节点与其它网络节点之间的局部聚合关系；所述结构平衡特征表征所述社交图网络模型中所述潜在目标对象对应的网络节点与其它网络节点之间的结构关系；步骤S103、基于强化学习算法，根据所述谈判主体与所述潜在目标对象之间的潜在关系类型，自动匹配谈判策略并对所述谈判策略进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学(北京) 基于Agent的智能谈判策略优化方法及系统
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