13、电子邮件欺骗语言行为与疏散规划研究

电子邮件欺骗语言行为与疏散规划研究

在当今的信息交流中,欺骗行为的识别以及紧急情况下的疏散规划都是至关重要的研究领域。下面将分别探讨电子邮件中欺骗语言行为的特征以及基于容量约束的疏散规划方法。

电子邮件欺骗语言行为研究

在电子邮件交流中,识别欺骗行为是一个具有挑战性的任务。研究人员通过一系列实验和分析,对欺骗者和诚实者的语言行为进行了深入研究。

理论基础
  • 人际欺骗理论(IDT) :该理论确认了简洁性和非即时性等可识别线索的存在,这些线索有助于在任何交流方式中检测欺骗行为。它不仅适用于生理或非语言指标,还涉及语言指标。欺骗者的信息管理行为与中心信息内容及其语言风格的修改或操纵密切相关。
  • 人际适应理论(IAT) :该理论阐明并描述了二元互动中的互惠和补偿互动模式,暗示了对互动进行纵向分析的重要性。欺骗可能是一个随时间持续发生的事件,欺骗者会将欺骗意图嵌入看似真实的信息中,以避免被对方怀疑。
研究假设
  • 假设1 :欺骗者会随时间改变语言的(a)数量、(b)多样性、(c)非正式性、(d)情感和(e)非即时性。
  • 假设2 :欺骗者和诚实者在语言的(a)数量、(b)多样性、(c)非正式性、(d)情感和(e)非即时性方面的差异会随时间变化。
实验设计
  • 实验对象 :60名来自管理信息系统
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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