Agent-Mediated Electronic Commerce. Automated Negotiation and Strategy Design for Electronic Markets pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Fasli, Maria; Shehory, Onn;

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2007-06-27

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540725015

丛书系列:

图书标签:

• 电子商务
• 智能代理
• 自动协商
• 策略设计
• 电子市场
• 多智能体系统
• 博弈论
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法

智能代理驱动的电子商业：自动化协商与电子市场策略设计 在这本深度探索性著作中，我们致力于揭示智能代理（Intelligent Agents）在现代电子商业生态系统中的核心作用，尤其关注它们如何在复杂多变的电子市场中，通过自动化协商机制实现高效的交易与策略优化。本书并非泛泛而谈，而是聚焦于那些能够模拟人类智能，甚至在某些方面超越人类能力的软件实体，它们如何被设计、部署和管理，以应对电子交易的挑战并抓住其机遇。 第一部分：智能代理的基础与电子商业的演进 在深入探讨自动化协商与策略设计之前，理解智能代理的概念及其在电子商业发展中的定位至关重要。本部分将首先勾勒出智能代理的演进图景，从早期的简单自动化脚本，到如今具备学习、适应和自主决策能力的复杂系统。我们将解析构成智能代理核心要素的技术，包括但不限于机器学习、规划、推理、感知以及自然语言处理等。这些技术并非独立存在，而是相互协作，赋予代理执行任务的能力，并在不确定的环境中做出最优选择。 随后，我们将追溯电子商业的发展历程。从最初的BBS交易平台，到如今百花齐放的电子商务网站、社交商务以及新兴的去中心化市场，电子商业的形态不断演变，其复杂性也与日俱增。本书将分析不同发展阶段对代理技术提出的需求和挑战，以及代理技术的进步如何反过来推动了电子商业模式的创新。例如，早期简单的搜索与比价代理，到如今能够理解用户偏好、预测消费趋势、甚至主动推荐商品的个性化推荐系统，其背后的代理技术进步是显而易见的。 在这一部分，我们还将探讨当前电子商业所面临的关键问题。信息过载、信任缺失、市场操纵、交易效率低下以及跨文化、跨地域的交易障碍等，这些都是困扰着传统电子交易的难题。本书旨在说明，智能代理并非这些问题的“万能药”，但它们提供了解决这些问题、重塑市场格局的强大工具。例如，通过引入可信赖的代理作为交易的担保方或中间人，可以有效缓解信任危机；通过设计更智能的协商策略，可以提高交易效率，减少不必要的摩擦。 第二部分：自动化协商在电子市场中的机制与模型 自动化协商是电子商业的核心竞争力之一。本部分将集中剖析智能代理如何在电子市场中执行协商过程。我们将从理论层面，深入研究协商的本质，包括其构成要素：参与者、目标、策略、信息不对称、时间约束以及帕累托最优等概念。在此基础上，我们将详细介绍各种用于模拟和执行自动化协商的计算模型。 我们将重点关注几种主要的协商模型，例如： 基于效用最大化的协商模型： 此模型假设代理的目标是最大化其自身的效用函数。我们将探讨如何定义和量化代理的效用，以及代理如何通过迭代式的报价和反报价来寻找双方都可接受的解决方案。这包括对线性、非线性以及带有不确定性的效用函数的分析。 基于博弈论的协商模型： 博弈论为分析多个理性决策者之间的互动提供了坚实的理论基础。本书将介绍如何将协商过程建模为静态或动态的博弈，并探讨各种均衡概念，如纳什均衡、子博弈完美纳什均衡等，以及它们在代理协商策略设计中的应用。 基于机器学习的协商模型： 随着人工智能技术的发展，机器学习在协商领域扮演着越来越重要的角色。我们将介绍如何利用监督学习、强化学习等技术，让代理从历史交易数据中学习协商策略，或通过与环境交互来不断优化其协商行为。例如，深度强化学习在复杂的、非结构化的协商环境中展现出强大的潜力。 基于规则和启发式的协商模型： 对于某些特定场景，基于预定义规则和启发式算法的协商模型仍然具有很高的实用性。我们将讨论如何设计高效的规则集，以及如何利用启发式搜索算法来加速协商过程。 除了模型本身，我们还将深入探讨协商过程中的关键技术和挑战，例如： 信息获取与处理： 代理需要能够从各种来源获取有关商品、卖家、买家以及市场状况的信息，并对其进行有效的处理和分析。 策略表达与表示： 如何清晰、准确地表达代理的协商策略，以及如何设计能够适应不同情境的策略表达方式。 偏好建模与推断： 代理需要能够理解和推断对方的偏好，以便在协商过程中做出更有利于自己的决策。 议价能力与风险管理： 如何评估和管理协商过程中的议价能力，以及如何应对潜在的风险，如对方的欺骗或不诚信行为。 多方协商与分布式协商： 电子市场往往涉及多方参与，如何设计能够处理多方互动以及分布式协商的机制。 第三部分：电子市场策略设计与优化 智能代理不仅是协商的执行者，更是市场策略的制定者和执行者。本部分将聚焦于如何设计和优化代理在整个电子市场环境中的行为策略，以实现更高的经济效益、市场份额或战略目标。 我们将从多个维度来分析电子市场的策略设计： 信息策略： 在信息不对称的市场中，代理如何利用信息优势进行交易？例如，通过主动发布信息、隐藏信息，或者利用信息不对称来定价。我们将探讨信息收集、过滤、以及信息披露策略的设计。 定价策略： 不同的市场环境下，代理需要采用不同的定价策略。我们将深入研究动态定价、差异化定价、拍卖定价、捆绑定价等多种策略，并分析它们在不同市场情境下的适用性。例如，针对不同用户群体或不同时间段制定差异化价格。 搜索与匹配策略： 在信息量巨大的电子市场中，如何高效地搜索并匹配最合适的交易对象是至关重要的。我们将讨论各种搜索算法、推荐系统以及匹配优化技术，以及如何让代理自主学习和优化其搜索和匹配的效率。 信任与声誉管理策略： 在缺乏实体互动的电子市场中，信任是交易的基石。我们将探讨代理如何建立和维护自身的声誉，以及如何评估和利用他人的声誉信息。这包括对信誉评估机制、抵押机制、以及基于信誉的信任模型的研究。 市场参与与退出策略： 代理何时进入市场，何时退出，以及如何根据市场动态调整其参与程度，这些都属于重要的战略决策。我们将分析市场进入壁垒、退出成本以及如何根据市场信号做出最优的参与和退出决策。 竞争与合作策略： 在一个由多个代理构成的市场中，代理之间既有竞争也有潜在的合作。我们将探讨如何设计能够应对竞争对手策略的策略，以及如何通过合作来达成互利共赢的局面。这可能涉及到协同定价、信息共享等。 对抗性设计与鲁棒性： 电子市场并非总是“和平”的。代理需要具备应对恶意行为、欺骗攻击以及市场操纵的能力。我们将研究如何设计具有鲁棒性的策略，以及如何识别和防御潜在的攻击。 第四部分：应用案例与未来展望 本书的最后一部分将通过一系列典型的应用案例，将前几部分所阐述的理论和模型付诸实践。我们将分析智能代理在不同类型的电子市场中的具体应用，例如： 在线拍卖平台： 代理如何参与eBay、Taobao等平台的拍卖，进行竞价策略的制定和优化。 商品交易市场： 代理如何在股票市场、大宗商品市场等进行交易，如何制定买卖策略。 服务市场： 代理如何在旅游预订、酒店预订、零工市场等进行服务协商和匹配。 个性化推荐系统： 代理如何理解用户偏好，进行商品或服务推荐，提升用户体验和转化率。 去中心化市场与区块链应用： 探讨智能合约和去中心化自治组织（DAO）与智能代理的结合，如何构建更透明、更公平的交易环境。 在案例分析之后，我们将展望智能代理在电子商业领域的未来发展趋势。这包括对更高级的自主性、更强的泛化能力、跨领域协同以及与人类更紧密协作的可能性进行探讨。我们将思考，当代理的能力不断提升时，电子商业的边界将如何被重新定义，以及这对社会经济带来的深远影响。 本书旨在为研究人员、开发者、以及对电子商业未来充满好奇心的读者提供一个全面、深入的视角。通过理解和应用智能代理在自动化协商与电子市场策略设计中的强大能力，我们可以共同构建更高效、更公平、更智能的未来电子商业生态系统。

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