基于模糊約束理論的B2C交易自動協商模型研究

韓海雯，鄭偉平

（1.華南師范大學經濟與管理學院，廣東 廣州 510631；2.華南理工大學計算機系統研究所，廣東 廣州 510631；3.華南師范大學計算機學院，廣東 廣州 510631）

0 引言

近年來引起理論界廣泛重視的自動協商系統研究，主要采用協商智能體模擬真實協商個體的各種協商行為，改善協商流程，提高協商效率，有效達成協商結果.目前關于自動協商系統理論研究已經取得一系列成果，包括關于協商智能體認知模型中的知識獲取和偏好表達方法，協商過程中的協商協議和協商策略設計等［1－4］.綜觀中外文獻，尚無學者專注B2C自動協商模型構建研究.因此，本文嘗試從以下兩個方面展開構建B2C交易自動協商模型的理論研究工作：（1）研究B2C交易主體的特點，發展協商智能體認知模型；（2）研究B2C交易協商過程的特點，設計協商策略與協商交互流程.

B2C交易的分散性和交易對象的臨時性決定了協商智能體認知模型偏重于協商雙方的偏好表達及相應的商品效用評估.基于商家的逐利行為，賣方主體偏好及效用評估可直接通過商品價格計算；而作為商品最終持有者的買方，其偏好則取決于主觀感受，包括主觀需要被滿足的程度以及對商品限制的忍受程度.文獻研究表明，應用模糊約束理論，可通過模糊約束集合表達買方對商品各屬性的主觀需求，并進一步應用帶優先級的模糊約束滿足理論（PFCSP）評估協商對手的提議，適合在B2C交易中用于表達買方偏好［5－7］.但模糊約束理論不能表達買方主觀上對商品附帶限制條件的忍受程度，因此本文設計的買方認知模型由需求模型和商品限制模型兩部分組成，其中需求模型基于PFCSP描述商品對買方主觀需求的滿足程度，商品限制模型則反映買方對商品各種限制的忍受程度.

B2C交易協商過程中，賣方注重利潤最大化，買方則希望用最小代價獲取滿足程度最高的商品，雙方存在競爭關系.但同時雙方也存在著合作關系，表現為占有優勢市場信息的賣方基于同質商品的可替代性，必然會盡量滿足擁有交易主動權的買方的各種需求.因此，B2C自動協商交互流程與協商策略的設計目標是平衡協商雙方的競爭與合作關系，以使協商結果達到帕累特最優.從這一設計目標出發，本文綜合比較了基于博弈論的方法、辯論的方法和啟發式方法等各種自動協商流程和策略的經典設計理論［8－12］，結合基于辯論的方法中通過提供論據影響對方協商偏好和啟發式方法中在保證己方效用的前提下盡量滿足對方偏好的思想，通過保證買方基本利益、盡量減少雙方披露信息以及為賣方提供充分的勸說機會等各種手段，推動協商結果達至帕累特最優.

1 雙方認知模型

研究雙方認知模型的目的，是通過為B2C交易雙方對商品的偏好進行數學建模，實現自動化評估商品效用.

1.1 買方的認知模型KD

KD＝（C，B，τ）是買方的認知模型，分別從買方對商品的滿意程度、買方對商品限制的忍受程度和可接受度閥值三個方面全面反映買方的主觀立場.

在以上各參數基礎上，給出計算公式，總體權衡各項約束滿足度及其受重視程度，量化表達出買方對具體商品的主觀總評價，稱為全局滿足度.在文獻［6］的研究中給出以下計算全局滿足度α的公式：

（2）B＝｛F，t｝是商品限制模型，描述商品的各種限制（如某類食品的有效期，某類緊缺商品如小汽車等貨期）給買方帶來的不便程度.其中：F＝｛fi｜i＝1，2，…，n｝是一個原始命題集合，描述商品的各種限制；t：F→［0，1］是命題的真度函數；t（fi）描述單個限制對買方造成的不便程度；c（t（f1），…，t（fn））是多個限制對買方造成的不便程度；β＝1－c（t（f1），…，t（fn））是買方對各種不便的忍受程度.

（3）τ是可接受度閥值，用于決定商品能否成為可行解.綜合考慮買方對商品gi的全局滿足度α和忍受程度β，買方的最終綜合評分為acceptability（gi）＝min｛α，β｝.此值不小于τ是買方愿意接受gi為協商解的最低條件.

1.2 賣方的認知模型G

G＝｛gi｜gi＝（ci，ui，pi），pi＝（vi1，vi2，…，vin），0≤i≤k｝是賣方對在賣商品情況的描述.其中：pi是對商品gi各屬性的描述，如型號、規格、顏色、生產日期、保質期、價格等；ci是商品gi對買方的限制集合，如必須搭配購買等；ui是以某個價格買下商品gi后賣方得到的收益.

2 雙方協商模型

認知模型為B2C交易雙方提供了自動化評估對方提議的工具，協商模型則圍繞認知模型展開特定的自動化協商過程，由協商交互接口、協商策略和協商交互流程組成.

2.1 協商交互接口

協商交互接口定義了雙方交換的提議格式.

本刊訊 2016年4月9日至11日，由中國教師報主辦、湖北省武漢市中小學教師繼續教育中心等單位協辦的第二屆全國名師工作室建設博覽會在武漢成功舉辦。中國教育報刊社副社長雷振海、中國教師報總編輯劉華蓉、武漢市中小學教師繼續教育中心主任施火發、復旦大學附屬中學特級教師黃玉峰、江蘇省教科所原所長成尚榮、臺灣臺北國語實驗小學語文教師李玉貴等出席并參加了此次會議。來自全國各地近1100名校長、教師、名師工作室代表參加了此次會議。

買方提議是一個二元組：Obuyer＝（constraint，performative）.其中：constraint是買方對自身需要的描述，表現為商品某項或某幾項屬性的具體約束要求；performative是買方要求賣方作出的行為反應，其取值范圍是｛find，refind，agree，fail，reject｝，find表示要求對方提供符合包括新提交的約束在內的已提交約束集的新商品，refind表示要求對方繼續提供符合已提交約束集的新商品，agree表示買方同意接受當前商品解為協商解，fail表示買方認為協商失敗，reject表示買方拒絕賣方提供的當前商品解，堅持其已經同意的商品解.

賣方提議是一個三元組：Obroker＝（accommodation，restriction，performative），前兩項是賣方對其提供的商品解的描述.其中：accommodation＝（v1，…，vn）是賣方根據買方要求提供的商品；restriction是商品附帶的限制要求；performative是賣方要求買方做出的行為反應，取值范圍是｛check，relax，reconsider，deal｝，這里check表示要求對方查驗本次提供的商品解是否可接受，relax表示要求對方放松約束，reconsider表示在已有對方同意的協商解的前提下請對方繼續查驗當前商品解的接受度是否更高，deal表示賣方接受對方已經同意的協商解為最終協商解.

2.2 協商策略

當協商雙方基于各自的認知模型對對方提議進行評估后，接下來采取的行動由協商策略決定.協商策略的設計目標是平衡雙方既競爭又合作的關系，在保證雙方基本利益的前提下實現雙方利益最大化，獲得帕累特最優的協商解.從這一目標出發，對協商策略的具體設計如下：

（1）買方協商策略.1）減少信息披露，以增加選擇機會；2）堅持可接受度閥值是其愿意接受賣家提供的商品解為協商解的最低條件；3）一旦發現有可接受度更高的協商解則堅持此解，除非遇到可接受度更高的協商解；4）當賣方找不到滿足要求的商品，買方可在允許的范圍內對商品的各屬性約束作最小程度的放松，以使協商能夠繼續.

（2）賣方協商策略.1）總是在滿足買方當前給出約束條件的所有商品中選擇令其獲利最高的，向買方提議；2）即使找不到滿足要求的商品，也不會主動放棄協商，而應試圖要求買方讓步；3）即使買方已經同意接受某商品為協商解，賣方仍可繼續搜索其他既符合買方要求又使自身獲利更高的商品，向買方提議.

2.3 協商交互流程

B2C交易自動協商交互的具體流程如圖1.整個協商過程由買方發起，隨后雙方不斷評估對方提議，并依照協商策略展開反提議，直到達成一致或者買方決定退出協商.

整個協商交互流程從以下幾個方面實現了協商策略的設計目標：

（1）協商交互流程中交易雙方盡量少暴露自身的需求信息和產品信息，以防備對方利用自身的信息.協商一開始，買方僅提供給賣方一個約束條件以供其尋找商品，同時在隨后的協商過程中，只有當賣方提供的商品違反了某個或某些約束時，買方才進一步透露被違反的約束信息，甚至可能不需透露全部約束條件就能得到滿足條件的商品解.這就保證了賣方所得到的關于買方的個人偏好信息量是最少的，避免了賣方利用完備的信息實施利己行為.

（2）協商交互流程體現了雙方既競爭又合作的關系，使協商結果對雙方總效用來說達到帕累特最優.首先，買方通過使用可接受度閥值保證最終得到的商品解是滿足其基本需要的.其次，買方在協商開始時給出的是最苛刻的約束條件，即爭取商品各屬性上的最高得分，要求賣方提供使所有模糊約束滿足度達到1的商品.最后，買方實行對商品屬性約束上的最小讓步策略.即如果賣方提出了放松其中一個產品屬性的模糊約束滿足度的要求，則買方每次給出的降低都是在商品特性上的必要的最小程度的讓步.以上三點，保證了買方在不熟悉市場的情況下為自己爭取最優商品.對于賣方來說，也有機會得到賣方的最優解，實現利益最大化.雖然得不到完備的買方偏好信息，但賣方在每輪協商中都可以在某組已知約束條件下選出使自己獲利最高的商品解，提供給買方.而即使買方已經同意接受某商品為協商解，賣方仍然可以挑選滿足同樣的約束，但是獲利更高的商品解，要求買方繼續考慮，一旦買方也認為此商品的接受度更高，則雙方可達到雙贏.

（3）協商的策略是穩定的，即使交易雙方的任何一方知道對方的策略，雙方均不會改變自身策略.即使賣方知道買方按照模糊約束度遞減的策略提交約束條件，也不能因此而改變自身策略.由于賣方并不知道買方的實際閥值，假設在商品解存在的情況下，賣方企圖通過通知對方無解的方法迫使對方主動放松模糊約束度，就會冒上買方因商品綜合評分低于可接受度閥值而主動退出協商的風險.

3 協商模型分析驗證

本協商模型中，賣方不斷地根據買方提交的約束條件反復搜索商品庫，買方也不斷評估賣方提供的協商解并返回更精化的查詢條件，評估方法由買方認知模型決定.本協商模型為買方認知模型引入帶優先級的模糊約束理論，更精確地表達買家的主觀需要，從以下兩個方面改進了協商過程.

圖1 自動協商交互流程

（1）有效縮減了協商可行解空間，加快賣方搜索速度.以租房交易為例（數據來源于文獻［6］）.用戶普遍愿意接受的是租金2000元以下，路程30min以內的房屋，協商解空間如圖2a.引入模糊約束后，可進一步區分不同偏好人群的主觀需要，有效縮減協商解空間.例如，對于收入低的購買者（比如在校大學生），其協商解空間更多地取租金較低的范圍，如圖2b中陰影部分；對于惜時如金的白領，則更看重路程以節約時間，其協商解空間更多取路程較短的范圍，如圖2c中陰影部分.

從圖2可見，在未引入模糊約束的情況下，用戶只能在給定屬性值的查詢區間設定的四邊形（如果是多屬性則是立方體）內進行全搜索；通過引入模糊約束表達用戶的偏好信息，可以有效縮減協商可行解空間.

（2）更精細地劃分了各協商解效用的高低，有利于自動為用戶在可行解中挑選效用高的最終解.買方認知模型中，采用優先級表達同一屬性帶給不同用戶主觀上不同的滿足程度，例如白領以路程為優先考慮，在校大學生以租金為優先考慮.由此可進一步區分出可行解的效用高低.如圖2所示，曲線箭頭指向的方向效用更高，大學生和白領的箭頭指向是不同的，可實現在自動化評估過程中為買方挑選更符合自身偏好的商品解.

圖2 引入模糊約束前后及不同偏好人群協商解空間的比較

4 結語和展望

本文基于對B2C交易協商個體和協商過程特點的分析，提出了一個以帶優先級的模糊約束理論為核心的B2C交易自動協商模型.模型中還存在一些需要改進的地方：（1）買方效用門限的確定對協商結果影響的實驗評估；（2）深入研究買方的約束放松幅度如何確定，是否可以隨時間做出調整，對協商結果會造成怎樣的影響；（3）在計算買方對商品的可接受度時，只考慮了需求滿足和商品限制這兩個因素，還可以考慮加入商品的獎勵刺激因素.

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