20、说服策略实施选择的可能影响探索

说服策略实施选择的可能影响探索

1. 研究背景与目的

本次研究旨在探究同一系统中不同说服策略实施方式的说服力,通过对大量参与者的调查和分析,比较不同实施方式对人们的激励效果,为说服系统的设计提供实用指南。

2. 不同说服策略实施方式的比较
  • 建议策略
    • 实施方式对比 :将建议策略以通过菜单按需访问的提示列表形式实施,比上下文弹出提示更具说服力。用户更倾向于根据自身需求主动查看建议,而弹出提示可能具有干扰性。
    • 设计建议 :说服应用的设计者应提供用户按需查看应用内建议的灵活性,同时提供非干扰性的自适应上下文提示。
  • 社交角色策略
    • 实施方式对比 :人们更愿意与人类而非虚拟代理或聊天机器人互动。参与者对聊天机器人的共情能力、动态回应情绪的能力以及提供准确查询响应的能力表示怀疑,同时也担心与聊天机器人交互时敏感数据的保护和保密性。
    • 设计建议 :为激励用户,设计者在必要时应提供与人类专家互动的方式。若使用聊天机器人,应使其具有情感敏感性,并向用户保证敏感数据的保密性。
  • 合作策略
    • 实施方式对比 :与陌生人合作相比,人们认为与朋友组队
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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