在應(yīng)用學(xué)習(xí)算法之前，需要找到一個(gè)合適的特征空間來表示協(xié)商過程．協(xié)商過程可以用協(xié)商雙方的協(xié)商建議來表示。

定義1協(xié)商的過程是一個(gè)協(xié)商雙方互相發(fā)送建議的過程，可以把協(xié)商的過程定義為如下的一個(gè)建議序列：
階段M的協(xié)商軌跡，記為Q，Q的長度為2k-1．因?yàn)槊總€(gè)協(xié)商項(xiàng)的計(jì)量單位不同，在定義4中對協(xié)商階段做了歸一化處理．以協(xié)商階段中第一個(gè)建議值作為基準(zhǔn)，協(xié)商軌跡中每個(gè)值取協(xié)商階段對應(yīng)的建議值相對于第一個(gè)建議值的變化幅度．歸一化處理后，協(xié)商軌跡與具體的協(xié)商項(xiàng)單位刻度，以及具體的協(xié)商建議值大小無關(guān)，只是反映了協(xié)商建議值的變化情況．經(jīng)過上面的處理協(xié)商過程映射到了新的特征空間，并由此形成了多個(gè)協(xié)商軌跡，也就是每個(gè)協(xié)商經(jīng)過映射形成了相應(yīng)的特征向量．這些協(xié)商軌跡將作為下一步支持向量機(jī)所需要輸入的樣本．圖1顯示了一個(gè)協(xié)商軌跡。

2．2 支持向量機(jī)算法

態(tài)度強(qiáng)硬；標(biāo)注為的數(shù)據(jù)為負(fù)類，代表協(xié)商的態(tài)度為妥協(xié)．支持向量機(jī)算法是要找到一個(gè)超平面把訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的正類點(diǎn)和負(fù)類點(diǎn)分割開，并且使它們．之間的間隔最大，根據(jù)這個(gè)原則可以得到如下的支持向量分類機(jī)：
由此求得決策函數(shù)g(Q)=sgnC(w·Q)+b)，可以得到對手的協(xié)商態(tài)度是強(qiáng)硬還是妥協(xié)(g(Q)=1表示對手態(tài)度強(qiáng)硬，g(Q)=-l表示對手態(tài)度妥協(xié))．但不能得到對手協(xié)商態(tài)度的強(qiáng)硬和妥協(xié)程度．從圖1中可以看出，當(dāng)點(diǎn)離分割超平面的距離越大時(shí)，對手的協(xié)商態(tài)度就越強(qiáng)硬或越妥協(xié)(當(dāng)正類點(diǎn)離超平面越遠(yuǎn)時(shí)，則態(tài)度越強(qiáng)硬，而當(dāng)負(fù)類點(diǎn)離分割平面越遠(yuǎn)時(shí)，則協(xié)商態(tài)度越妥協(xié))，Q與超平面的距離為

圖2 支持向量機(jī)的分類超平面

當(dāng)f(Q)越大時(shí)．對手協(xié)商態(tài)度越強(qiáng)硬；反之，對手協(xié)商態(tài)度越妥協(xié)．則可用／(Q)的值來表示對手協(xié)商態(tài)度的強(qiáng)硬(或妥協(xié))程度。

3 決策模型

首先引進(jìn)兩個(gè)定義，在協(xié)商過程中根據(jù)協(xié)商的情況協(xié)商項(xiàng)可分為兩類：

定義5若協(xié)商中對手提出的反建議中$的值等于己方在前一次建議值中5．的值，則稱si為無異議的協(xié)商項(xiàng)。

定義6若協(xié)商中對手提出的反建議中矗的值不等于己方在前一次建議值中si的值，則稱si為有異議的協(xié)商項(xiàng)。

決策模型考慮了兩個(gè)方面的因素：

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