16、电商声誉模型与平衡训练生物反馈系统研究

电商声誉模型与平衡训练生物反馈系统研究

在电商购物和康复训练领域,有两项重要的研究成果值得关注。一是关于电商环境下供应商声誉的评估模型,二是利用生物反馈系统辅助平衡训练的方法。下面将详细介绍这两方面的内容。

电商供应商声誉评估模型

在电商环境中,准确评估供应商的声誉对于消费者选择合适的商品和供应商至关重要。为了实现这一目标,研究人员提出了多种声誉评估模型。

关键指标定义
  • 详细反馈方面集合(FA) :该集合包含了根据5分制平均评分和总评分数量来评估供应商声誉的所有方面。对于集合中的每个元素 $f_i$,$R(f_i)$ 表示 $f_i$ 的平均评分,$N(f_i)$ 表示 $f_i$ 的评分数量。
  • 反馈指数(μ) :计算公式为 $\mu = \frac{\sum_{i} R(f_i) * N(f_i)}{\sum_{i} 5 * N(f_i)}$,其中 $R(f_i) \in [0,5]$。
  • 反馈得分 :反馈得分 = 总正面反馈 - 总负面反馈,用于表示用户的总体声誉,被许多电商系统广泛接受。
  • 近期表现指数(RP指数) :$RP Index = \frac{12 * (Positive Feedbacks In 12 Months - Negative Feedbacks In 12 Months)}{N * Feedback Score}$,其中如果活跃月数 < 12,$N$ = 活跃月数;如果活跃月数 >=
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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