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1、第23卷 第2期2008年4月北 京 农 学 院 学 报JOURNAL OF BEIJ ING UNIVERSITY OF AGRICUL TUREVol.23,No.2Apr.,2008 收稿日期:2008201210;修订日期:2008203220 基金项目:北京市教育委员会科技发展计划面上项目(项目编号:KM200610020009);北京市教育委员会教育教学改革项目资助;北京农学院教育教学改革研究项目资助 作者简介:王玉洁,女,1955年出生,教授,主要研究方向为人工智能,计算机应用技术基于模糊认知图的消费者情感模型分析王玉洁,朱晓冬,徐淑艳(北京农学院 计算机与信息工程系,北京102
2、206)摘 要:消费心理对消费行为有着重要的影响。笔者提出一种消费者情感数学建模方法,建立基于模糊认知图的协同式系统模型,它可以合成各个专家的模糊认知图以清晰地表示各个认知单元间的整个因果关系。由于模型集成多专家多方面的知识,减少由于信息缺乏而带来的偏差。关 键 词:消费者;情感模型;模糊认知图中图分类号:TP18 文献标志码:A文章编号:100223186(2008)0220063204Study on Emotion Model of Consumer Based on Fuzzy Cognitive MapWANG Yu2jie,ZHU Xiao2dong,XU Shu2yan(Depa
3、rtment of Computer and Information Engineering of Beijing University of agriculture,Beijing 102206,China)Abstract:Consuming psychology has an important influence on consuming behaviors1A emotion model ofconsumer based on fuzzy cognitive map was given1The model which could compose many cognitive2maps
4、and derive new cognitive map was described1The way was effective because the model could integrate moreknowledge from each expert both effect and side effect and the error was minimized1So this modelprovided a new method of mathematical models for the emotion model of consumer1Key words:consumer;emo
5、tion model;fuzzy cognitive map 近年来,网上购物成为一种时尚,并成为一种新的消费趋势。网络的迅速发展,与其所能给消费者提供的网络体验是分不开的。面对电子商务这种特殊的消费形式,消费者的消费心理和消费行为表现得更加复杂和微妙,直接影响电子商务的经营效果和发展空间。深入研究消费心理和消费行为,对进一步拓展电子商务具有十分重要的意义。消费心理对消费行为有着重要的影响。在呈现商品信息时,如果只重视给予消费者知识性的说明,而忽视激发他们的情绪和情感体验,将不利于消费者对该信息的搜集。因为情绪和情感不仅能激发人的行为、改变行为效率,而且它是心理活动的组织者,可以促成直觉选择,
6、影响短时记忆、思维活动和人的行为表现。商品销售网站在为商品做促销时,要研究消费者的情感状态与购买商品之间的关系,善于激发消费者的美感、亲热感、幽默感等1,通过购买行为,使消费者在情感上获得满足感与快乐。以花卉推荐为例,将满足个性化、人性化交互的关键技术方法用于农业信息系统,建立一个农村销售花卉的网站。为促进花卉销售,需要分析顾客快乐情绪与商品销售之间的关联关系。由于花卉品种多姿多彩,消费者购买意愿的多样性、不确定性,且目前对于消费者购买行为与情感作用机理关系研究尚不完善,对花卉销售过程消费者情感过程的分析不能仅是简单化的推理过程。将模糊认知图用于花卉销售网站中,用于建立消费者的情感模型,描述消
7、费者心理与销售服务之间的关系。1 模糊认知图111 基本模糊认知图 认知图(cognitive map,CM)是表达和推理系64北 京 农 学 院 学 报第23卷统中概念间因果关系的图模型,节点和边分别表示概念及概念间的因果关系。Kosko于1986年在概念间因果关系中引入模糊测度,把概念间的三值-1,0,1逻辑关系扩展为区间-1,1上的模糊关系,提出模糊认知图模型(fuzzy cognitive map,FCM),用于概念间模糊因果关系的表达与推理,是目前认知图研究的主流,广泛用于描述社会科学知识2、智能系统、决策分析及图表分析等。定义1:FCM是有符号、带反馈的有向网络,由图1所示的网络节
8、点和节点之间的连接弧组成。其中,每个网络节点都具有其节点状态值,刻画FCM环境中物元的属性;节点之间的有向连接弧则代表物元之间的因果关系。图1FCM结构示意图Fig.1Structure of fuzzy cognitive mapFCM状态空间最初由初始条件决定,然后通过与阈值有关的函数自动传播,当FCM达到稳定有限循环状态或固定点,就完成因果关系推理。具有时间及记忆状态的FCM可以表示为Vcj(t+1)=f(niji:UVci(t)wji+Vcj(t)(1)式中ci,Ci,cj,Cj 概念节点,可为系统的事件、目标等VCj(t)为概念Cj在时间t的状态值,Vcj(t)-1,1Wij 概念节
9、点Ci对Cj的因果关联强度,或称为关系权值,W=wij|wij:-1,1;i,j=1,2,n若wij 0,则wij表示ci的变化引起cj同方向变化的程度;若wij 0,则wij表示ci的变化引起cj反方向变化的程度;若wij=0,则wij表示概念ci与cj不存在关联关系3。上一时刻状态值对下一时刻时间状态值的影响因子f 节点阈值函数,ij 用模糊认知图可以描述消费者购买过程中情感变化与销售服务之间关系,消费者的快乐满意状态与销售服务等有对应的关系。不同的专家给出的情感模型是有差别的。各专家分别建立花卉销售中消费者情感模糊认知图模型,权值的大小来自于专家知识与经验,是动态可调的。三个不同的专家建
10、立的FCM图如图2 a,b,c所示。图2中,单元之间的权值代表原因与评价结果之间的可能性,正向权值越大表示可能性越大,负向权值绝对值越大表示越不可能。设有x个专家,其中m个专家对某一评价关系提出有负面作用,n个专家提出有正面作用,由于各专家往往只具备自己的特长而不具备全局知识,即出现部分信息不全的问题。如能将分布的专家提出的FCM聚合在一起组成一个综合的FCM将会更加全面。a表示第1个专家给出的FCM,b表示第2个专家给出的FCM,c表示第3个专家给出的FCM图23个不同专家建立的FCM图Fig.2three experts FCMs112 关联权值的综合 解决部分信息不全的问题的方法之一是,
11、分别建立每个专家的模糊认知图;对多个专家提供的信息进行线性加权综合,即可得到一个完整的模糊认知图,可计算出各指标的权重。线性加权合成的数学模型为FCM=ni=1iFCMi(2)式中;i为每个专家的可信度,取值范围0,1 ;FCMi为专家i确定的第i个模糊认知图的邻接矩阵;n为专家的数目;FCM为对专家确定的n个模糊认知图合成后的模糊认知图的关联矩阵。解决的方法之二是用下面的关联权值综合算法4。定义2:在FCM中,节点集C=1,2,n为有限集,对于C中两个不同的节点ci,cj,若存在互不相同的节点ck1,ck2,ck(m-1)使得cick1,ck1ck2,ck(m-1)cj(3)成立,则称ci通
12、过节点ck1,ck2,ck(m-1)对cj有间接关联(关系)作用,记为ij,ci对cj的间接关联的权值可由下式得到:wij=we1we2wem(4)2008年第2期王玉洁 等:基于模糊认知图的消费者情感模型分析65 若将任意两点ci,cj间存在的cicj通路称为一个单位长度,则ij长度为m,记为:L(ij)=m(5)FCM图中的关联有直接和间接关联,而且间接关联图通过的边链不同而形成不同的间接关联关系。简单地说,两节点ci与cj有边链相连,就存在ci对cj的直接关联作用,若ci可通过其他节点与ci相连通,则ci对cj有间接关联作用。113 最大关联作用 若将FCM图中各节点加入自身关联的链路,
13、且设定wij=1,于是ij可等价于:ij,其中,e1=,e2=经过链路,xi对xj的关联权值为:wij|=wiiwij=wijm(6)这样处理,可将直接关联归入间接关联一并考虑,得到综合关联。设FCM图中存在m条链路使节点ci关联到cj(ij),链路的关联权值分别为:w(1)ijw(2)ij,w(m)ij 现考虑如何将m个关联权值进行综合,因w(k)ij(k=1,m)可同号或异号,为此采用权值数对,并按下式给出关联权值数对:rij=(min0,w(k)ij|k=1,m,max0,w(k)ij|k=1,m)(7)同时可记:r-ij=min0,w(k)ij|k=1,m,r+ij=max0,w(k)
14、ij|k=1,m 式(6)以w(k)ij中的负向和正向最大关联权值组成权值数对,若全为正向权值,则以0表示无负向权值,若全为负向权值,则以0表示无正向权值。它可描述出节点ci通过不同链路对cj的关联作用的区间范围,但该综合结果无法由关联矩阵直接得到。114 关联权值综合的算法 首先定义数对的(min,max)乘运算,记为“”,以及或运算“”。定义3:设有数对x=(x1,x2),y=(y1,y2),且-1x10 x21,-1y10y21,则x与y的(min,max)乘积为:xy=(min x1y1,x1y2,x2y1,x2y2,max x1y1,x1y2,x2y1,x2y2)(8)定义4:设有数
15、对x=(x1,x2),y=(y1,y2),且-1x10 x21,-1y10y21,则x与y的或运算为:xy=(min x1,y1,max x2,y2)(9)其次,将关联矩阵W转化为关联数对矩阵:R=rijnm(10)其中,rij=(min0,wij,max0,wij)(11)最后可定义关联数对矩阵的(min,max)乘:R2=RR=r(2)ijnn(12)其中,r(2)ij=nk=1rikrkj(13)可有求解关联数对矩阵m阶(min,max)乘的递推算式:Rm=Rm-1R=rm-1ijnnrijnn=r(m)ijnn(14)式中r(m)ij=nk=1r(m-1)ikrkj(15)定理1:设F
16、CM有n个节点,其关联数对矩阵R的q(q2,3,)阶(min,max)乘矩阵为:Rq=r(q)ijnn(16)则数对ri qij为FCM中的节点i关联至节点j的所有长度为q的链路中的最大负向关联权值和最大正向关联权值对。定理2:若FCM中任意节点对其自身有直接关联,且该关联权值数对设为(0,1),则在q阶关联数对矩阵Rq=rqij nn中,r(q)ik为节点i关联至节点j的所有长度不大于q的链路中的最大负向关联权值和最大正向关联权值对。定理3:在有n个节点的FCM中,对于任意两个节点ci,cj,由ci关联至cj的所有链路中最大负向关联权值和最大正向关联权值对为r(2n-1)ij 综上,由定理2
17、可知,R2n-1=r(2n-1)ijnn中,r(2n-1)ij为节点ci关联至cj的最大负向和最大正向关联权值数对。利用模糊认知图的综合关联度分析、定理等,可以进行知识合成,解决不同专家对某些指标间相对重要度确定时信息不全的问题。2 消费者情感模型 将上述模糊认知图的综合关联度分析、定理,应用于建立的花卉销售网站中。可用基于模糊认知图的方法,对多个有关专家描述这个过程的模糊认知图进行分析,进行关联权值综合分析计算关联度,从而构成一个完整的表示各个认知单元的因果关系的FCM。66北 京 农 学 院 学 报第23卷可采用以下方法合成:合成不同组的部分FCM,通过融合相同的认知单元(相同认知单元间设
18、双向权值均为+1)组成一个综合的FCM,如图3所示。同样在一个大环境中,一个集成的FCM可以看成是一个部分FCM,以作进一步的合成。用这种方法,一个FCM组成图可以重复使用,在分布式环境中,用来合成不同专家、不同组织、不同但相关应用领域的部分知识5。图3 综合的FCMFig.3FCM synthesizing 在综合多个专家提出的部分FCM以后最关键的问题是要在集成FCM中,找出各个认知单元间的综合关联作用,以得出顾客快乐情绪与商品销售之间的最大正向关联作用与最大负向关联作用。根据本节中的分析及结论,利用式(8)(15),对图3所示的综合FCM进行运算,获得图4所示的商品销售有关节点与顾客快乐
19、情绪节点之间的最大与最小关联关系,即表明商品销售与顾客快乐情绪因果之间的最大支持因素与最大反对因素。图4 基于模糊认知图的消费者情感模型Fig.4emotion model of consumer basedon fuzzy cognitive map3 结 论 将模糊认知图用于花卉销售网站中,用于建立消费者的情感模型,描述消费者心理与销售服务之间的关系。采用关联权值综合算法,对多个专家给出的模型进行综合,计算关联度,找出各个认知单元间的综合关联作用,从而得出顾客快乐情绪与商品销售之间的最大正向关联作用与最大负向关联作用,得到综合的情感模型。从图4中看到商家与顾客进行交互的重要性。提供花卉商品
20、的良好服务、使顾客买到满足要求的花卉,对顾客快乐情绪的作用是正向的,即起积极支持作用,最大关联度分别为0181,0172;不能买到满意的商品、想买的商品暂时无货及不能为顾客提供期望的有关信息,对顾客快乐情绪的作用是负向的,即起负面作用,最小关联(最大反对)度分别为-0164,-019及-0154。网上花卉销售只有通过与顾客交互,了解顾客的意愿要求,利用网络向顾客提供全面的花卉商品的图片、文字等信息,通过与顾客进行交流,不断修改推荐方案,直至顾客满意,提供满足要求的商品及服务,才能使顾客满意、快乐,从而赢得顾客、赢得市场。这个商品销售与顾客快乐情绪之间关联度的分析,为花卉销售网站中与顾客交互的A
21、gent的设计奠定基础,并为实现人机和谐交互做出有益的探索。参考文献:1 王怀明,王咏 1 广告心理学 M 1 长沙:中南大学出版社,2003.2 于江涛,钱积新1 基于模糊认知图的Agent推理模型J 1 浙江大学学报:工学版,2004,38(6):6972701.3 Kosko B1Fuzzy cognitive mapsJ 1Int J Man2machine Stud2ies,1986,24:65275.4 刘海龙,吴铁军1 基于模糊认知图的多Agent协调模型J 1系统工程理论与实践,2002(2):49254.5 杨亚萍,胡俊杰1 模糊认知图在协同式医疗诊断系统中的应用J 1 计算机工程与应用,2006(7):2182220.