【机器感知与模式识别】一种人工情绪模型及其电商计算实验应用

资源类别：文库，文档格式：PDF，文档页数：10，文件大小：2.42MB，团购合买

第14卷第3期智能系统学报 Vol.14 No.3 2019年5月 CAAI Transactions on Intelligent Systems May 2019 D0:10.11992/tis.201712021 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20180507.1553.004html 一种人工情绪模型及其电商计算实验应用王洪利 (福建江夏学院经济贸易学院，福建福州350108) 摘要：针对电子商务顾客购物人工系统的计算实验研究，提出一种基于状态类比假说的人工情绪模型，给出了情绪的产生、增强、衰落和消失过程的描述方法，研究了外部刺激、情感强度和内部驱动力的计算方法，并进行了模拟分析。基于此人工情绪模型，构建了电商顾客购物的情绪-行为影响关系模型：将其应用于电商顾客购物的计算实验分析。结果表明，该人工情绪模型能较好地应用于电商复杂人工系统顾客购物的计算实验。关键词：电子商务：计算实验；人工情绪模型：外部刺激：情绪强度：驱动力：模拟分析：复杂人工系统中图分类号：TP18,F724.6文献标志码：A文章编号：1673-4785(2019)03-0508-10 中文引用格式：王洪利.一种人工情绪模型及其电商计算实验应用.智能系统学报，2019,14(3)：508-517. 英文引用格式：VANG Hongli.An artificial emotion model and its application in the computation experiment of e-commerceJ.. CAAI transactions on intelligent systems,2019,14(3):508-517. An artificial emotion model and its application in the computation experiment of e-commerce WANG Hongli (School of Economics and Trade,Fujian Jiangxia University,Fuzhou 350108,China) Abstract:From the viewpoint of the calculation experiments of the artificial system in the electronic commerce (e-com- merce),this study aims to propose an artificial emotion model based on state analogy hypothesis,which describes the generation,enhancement,fading,and vanishing process method of emotion.It studies the calculation method of extern- al stimulation,emotional intensity,and internal driving force:simulates and analyzes the model:and,constructs the model of emotional behavior relationship of e-commerce customer shopping based on this artificial emotion model.The model is applied to the computational and experimental analysis of customers shopping in e-commerce.The results show that this model can be applied to computational experiments of customer shopping in complex artificial system of e-commerce. Keywords:electronic commerce;computation experiment;artificial emotional model;external stimulation;emotional intensity;driving force;simulation analysis;complex artificial system 随着计算实验方法的兴起和发展，人工股两部分，在建模中两者不可完全分割开来，而是市、人工金融等人工社会形式的研究为理解各种有机融合于人工情绪的建模之中。情绪的产生机社会和经济现象提供了崭新的视角。其中很多与制建模主要研究情绪的产生、状态描述、变化、计人密切相关的社会和经济问题的计算实验研究，算和消失等内容；情绪的行为机制建模主要研究如在电子商务中研究情绪对购物行为的总体影响情绪如何影响和产生行为等内容。相关研究对人效果，都涉及人工情绪的建模。人工情绪的建模工情绪的建模进行了比较深入的研究，Russell提包括情绪的产生机制建模和情绪的行为机制建模出了情绪的二维环状模型，将情绪分为愉快度和收稿日期：2017-12-17.网络出版日期：2018-05-11 强度两个维度四，此外相关研究学者提出了情绪通信作者：王洪利.E-mail:graduated852@163.com. 的三维和多维模型。早期的情绪建模中，Tyrrell回

DOI: 10.11992/tis.201712021 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20180507.1553.004.html 一种人工情绪模型及其电商计算实验应用王洪利（福建江夏学院经济贸易学院，福建福州 350108）摘要：针对电子商务顾客购物人工系统的计算实验研究，提出一种基于状态类比假说的人工情绪模型，给出了情绪的产生、增强、衰落和消失过程的描述方法，研究了外部刺激、情感强度和内部驱动力的计算方法，并进行了模拟分析。基于此人工情绪模型，构建了电商顾客购物的情绪−行为影响关系模型；将其应用于电商顾客购物的计算实验分析。结果表明，该人工情绪模型能较好地应用于电商复杂人工系统顾客购物的计算实验。关键词：电子商务；计算实验；人工情绪模型；外部刺激；情绪强度；驱动力；模拟分析；复杂人工系统中图分类号：TP18; F724.6 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2019)03−0508−10 中文引用格式：王洪利. 一种人工情绪模型及其电商计算实验应用[J]. 智能系统学报, 2019, 14(3): 508–517. 英文引用格式：WANG Hongli. An artificial emotion model and its application in the computation experiment of e-commerce[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2019, 14(3): 508–517. An artificial emotion model and its application in the computation experiment of e-commerce WANG Hongli (School of Economics and Trade, Fujian Jiangxia University, Fuzhou 350108, China) Abstract: From the viewpoint of the calculation experiments of the artificial system in the electronic commerce (e-commerce), this study aims to propose an artificial emotion model based on state analogy hypothesis, which describes the generation, enhancement, fading, and vanishing process method of emotion. It studies the calculation method of external stimulation, emotional intensity, and internal driving force; simulates and analyzes the model; and, constructs the model of emotional behavior relationship of e-commerce customer shopping based on this artificial emotion model. The model is applied to the computational and experimental analysis of customers shopping in e-commerce. The results show that this model can be applied to computational experiments of customer shopping in complex artificial system of e-commerce. Keywords: electronic commerce; computation experiment; artificial emotional model; external stimulation; emotional intensity; driving force; simulation analysis; complex artificial system 随着计算实验方法的兴起和发展，人工股市、人工金融等人工社会形式的研究为理解各种社会和经济现象提供了崭新的视角。其中很多与人密切相关的社会和经济问题的计算实验研究，如在电子商务中研究情绪对购物行为的总体影响效果，都涉及人工情绪的建模。人工情绪的建模包括情绪的产生机制建模和情绪的行为机制建模两部分，在建模中两者不可完全分割开来，而是有机融合于人工情绪的建模之中。情绪的产生机制建模主要研究情绪的产生、状态描述、变化、计算和消失等内容；情绪的行为机制建模主要研究情绪如何影响和产生行为等内容。相关研究对人工情绪的建模进行了比较深入的研究，Russell 提出了情绪的二维环状模型，将情绪分为愉快度和强度两个维度[1] ，此外相关研究学者提出了情绪的三维和多维模型。早期的情绪建模中，Tyrrell[2] 收稿日期：2017−12−17. 网络出版日期：2018−05−11. 通信作者：王洪利. E-mail: graduated852@163.com. 第 14 卷第 3 期智能系统学报 Vol.14 No.3 2019 年 5 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems May 2019

第3期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·509· 将agent的资源实际拥有量与预期之差作为基本上计算情绪激活状态，用有限状态机矩阵模型描优先度量，计算情绪的影响系数。Hirth等基于述行为输出方程，并进行了仿真分析。Choxi等间环境资源、资源需求量，定义了情绪的行为选择提出了反馈机制的情绪行为选择模型。张国锋等网函数，其中情绪受到资源情况的影响。Lee等研结合典型控制系统结构，提出情绪行为机制，大究提出以反射为基础的情绪行为选择方法，情绪脑系统在反馈情绪的作用下形成行动方案，根据基于概率机制而产生，但对环境的适应性不强。经济学中的前景理论，建立了行为特征函数，应程宁等基于自组织理论，提出了一种情绪产生用于情绪行为选择机制之中。Canamero等u根机制的数学模型，认为情绪的强度是情绪最明显据agent对环境的感知，提出自身的情绪计算受的性质，起着序参量的作用，建立外界刺激与8种到自身资源状况和感知到的竞争者资源状况的共情绪强度的微分方程数学模型，用内驱力来表征同影响，agent群体不断演化出整体涌现行为，体人的行为意志，采用模糊数学中隶属度函数的数现出对环境的动态适应。翟俊杰基于情绪发展值方法计算内驱力的大小，指出情绪和内驱力之变化与二阶动力学系统的类比，类比冲量作用于间既相互影响，又都有自发衰退的趋势，建立了物体，并假定一个黏滞阻尼器作为情绪阻尼器，内驱力和复合情绪之间的数学关系，并基于情感建立了一个情绪状态模型。熵描述复合情绪的变化过程。较早的情绪行为模计算实验是一种研究复杂系统的新兴计算方型将情绪的行为机制分为3个层次，分别是推理法忉，最早应用于经济领域。在不同学科交叉和层、情绪层和反应层，从情感层到反应层和推理融合的推动下，管理科学研究领域内的计算实验层都可以传递参数影响推理和反应。Scheutz可方法应运而生；它不仅提供了研究复杂管理系统基于行为趋势，给出了情感控制和应用的效用评自组织、动态演化及宏观与微观层次之间相互作估方法，并给出了应用案例。Pereira等I研究将用等问题的新的工具和手段，而且还可以和传统情感与心理学基本原理BDI(信念-期望-意图)相研究方法一起，在综合集成思想的指导下形成现结合，并基于情绪标记体假设理论，构建了情绪与信念、期望和意图相结合的行为选择机制。代管理科学研究方法体系，即定性定量、科学实 Sloman提出CogAff情绪行为选择机制模型，根验、虚实结合、综合集成劉。王飞跃基于对人据心理学情绪原理，将情绪分别隶属不同的3个工社会理念的审视和思考，提出基于人工社会、反应层次，它们是反应层、慎思层和元管理层，不计算实验、平行系统的复杂系统研究方法，系统同的动机产生不同的情绪反应。张国锋等认为是由人和社会的相关行为生成出的特定社会，其基本情绪是时间的瞬时函数，通过对自身行为所中相关行为也可以是完全假定的。电子商务中情导致的发生事件给自己带来的实际生存资源与预绪与网络购物行为和意愿有着密切的关系202) 期之间差异的瞬时评价而产生，并参考K.Z.Loren 基于计算实验方法研究了消费者或消费者市场的的液压模型，建立了情绪行为机制模型，该机制行为或关系4-2。从关于人工情绪的研究中可以强调对拥有资源的内在需求转化为驱动情绪，并看出，目前关于情绪的产生机制建模和情绪的行比较与抑制情绪的差值，当差值大于给定阈值时为机制建模，大多根据仿生原理，以生存机制原产生行为，其中抑制情绪根据生命体感知环境可理为基础进行设计2”；并结合其他学科，如数学被利用的认知结果产生，但是该机制没有体现外控制学科、生理学科和复杂科学的原理与方法进部刺激下情绪的产生来源和过程。史雪飞等提行情绪建模，没有形成完全统一的理论和方法。出基于有限状态机矩阵模型的机器人人工情绪模研究中存在的不足是对情绪的产生、增强、衰落型，认为人工情感中的情绪计算模型通过与用户的情绪发生作用来实现更有效人机交互的关键组和消失过程缺乏有效描述，对情绪、内部驱动力成部分，其基础是对自然情绪实质的理解和表和行为的关系描述有进一步的改进可能。基于人示，其将给定情绪状态转换过程使用有限状态机工情绪对电商顾客购物行为影响的计算实验研矩阵形式的映射方法进行描述，给出了相应的情究，能够构造“人工的”电商顾客购物复杂系统，绪状态方程和行为输出方程，同时引入Lapicque 虚拟分析情绪对电商顾客购物行为的影响，从中的神经细胞模型，用模型中的模电位表示情绪强发现现有的研究中难以发现的规律和现象。但电度，并进行了应用仿真分析：他们还提出了人工子商务中的顾客购物的情绪-行为关系有独特的情绪模型的分层结构，在模糊刺激感知矩阵基础特征：一是情绪基于特定的刺激，如群体购买造

将 agent 的资源实际拥有量与预期之差作为基本优先度量，计算情绪的影响系数。Hirth 等 [3]基于环境资源、资源需求量，定义了情绪的行为选择函数，其中情绪受到资源情况的影响。Lee 等 [4]研究提出以反射为基础的情绪行为选择方法，情绪基于概率机制而产生，但对环境的适应性不强。程宁等[5]基于自组织理论，提出了一种情绪产生机制的数学模型，认为情绪的强度是情绪最明显的性质，起着序参量的作用，建立外界刺激与 8 种情绪强度的微分方程数学模型，用内驱力来表征人的行为意志，采用模糊数学中隶属度函数的数值方法计算内驱力的大小，指出情绪和内驱力之间既相互影响，又都有自发衰退的趋势，建立了内驱力和复合情绪之间的数学关系，并基于情感熵描述复合情绪的变化过程。较早的情绪行为模型将情绪的行为机制分为 3 个层次，分别是推理层、情绪层和反应层，从情感层到反应层和推理层都可以传递参数影响推理和反应[6]。Scheutz[7] 基于行为趋势，给出了情感控制和应用的效用评估方法，并给出了应用案例。Pereira 等 [8]研究将情感与心理学基本原理 BDI(信念−期望−意图) 相结合，并基于情绪标记体假设理论，构建了情绪与信念、期望和意图相结合的行为选择机制。 Sloman[9]提出 CogAff 情绪行为选择机制模型，根据心理学情绪原理，将情绪分别隶属不同的 3 个反应层次，它们是反应层、慎思层和元管理层，不同的动机产生不同的情绪反应。张国锋等[10]认为基本情绪是时间的瞬时函数，通过对自身行为所导致的发生事件给自己带来的实际生存资源与预期之间差异的瞬时评价而产生，并参考 K.Z.Loren 的液压模型，建立了情绪行为机制模型，该机制强调对拥有资源的内在需求转化为驱动情绪，并比较与抑制情绪的差值，当差值大于给定阈值时产生行为，其中抑制情绪根据生命体感知环境可被利用的认知结果产生，但是该机制没有体现外部刺激下情绪的产生来源和过程。史雪飞等[11]提出基于有限状态机矩阵模型的机器人人工情绪模型，认为人工情感中的情绪计算模型通过与用户的情绪发生作用来实现更有效人机交互的关键组成部分，其基础是对自然情绪实质的理解和表示，其将给定情绪状态转换过程使用有限状态机矩阵形式的映射方法进行描述，给出了相应的情绪状态方程和行为输出方程，同时引入 Lapicque 的神经细胞模型，用模型中的模电位表示情绪强度，并进行了应用仿真分析；他们还提出了人工情绪模型的分层结构，在模糊刺激感知矩阵基础上计算情绪激活状态，用有限状态机矩阵模型描述行为输出方程，并进行了仿真分析[12]。Choxi 等 [13] 提出了反馈机制的情绪行为选择模型。张国锋等[14] 结合典型控制系统结构，提出情绪行为机制，大脑系统在反馈情绪的作用下形成行动方案，根据经济学中的前景理论，建立了行为特征函数，应用于情绪行为选择机制之中。Cañamero 等 [15]根据 agent 对环境的感知，提出自身的情绪计算受到自身资源状况和感知到的竞争者资源状况的共同影响，agent 群体不断演化出整体涌现行为，体现出对环境的动态适应。翟俊杰[16]基于情绪发展变化与二阶动力学系统的类比，类比冲量作用于物体，并假定一个黏滞阻尼器作为情绪阻尼器，建立了一个情绪状态模型。计算实验是一种研究复杂系统的新兴计算方法 [17] ，最早应用于经济领域。在不同学科交叉和融合的推动下，管理科学研究领域内的计算实验方法应运而生；它不仅提供了研究复杂管理系统自组织、动态演化及宏观与微观层次之间相互作用等问题的新的工具和手段,而且还可以和传统研究方法一起，在综合集成思想的指导下形成现代管理科学研究方法体系，即定性定量、科学实验、虚实结合、综合集成[18]。王飞跃[19]基于对人工社会理念的审视和思考，提出基于人工社会、计算实验、平行系统的复杂系统研究方法，系统是由人和社会的相关行为生成出的特定社会，其中相关行为也可以是完全假定的。电子商务中情绪与网络购物行为和意愿有着密切的关系[20-23] ，基于计算实验方法研究了消费者或消费者市场的行为或关系[24-26]。从关于人工情绪的研究中可以看出，目前关于情绪的产生机制建模和情绪的行为机制建模，大多根据仿生原理，以生存机制原理为基础进行设计[27] ；并结合其他学科，如数学、控制学科、生理学科和复杂科学的原理与方法进行情绪建模，没有形成完全统一的理论和方法。研究中存在的不足是对情绪的产生、增强、衰落和消失过程缺乏有效描述，对情绪、内部驱动力和行为的关系描述有进一步的改进可能。基于人工情绪对电商顾客购物行为影响的计算实验研究，能够构造“人工的”电商顾客购物复杂系统，虚拟分析情绪对电商顾客购物行为的影响，从中发现现有的研究中难以发现的规律和现象。但电子商务中的顾客购物的情绪−行为关系有独特的特征：一是情绪基于特定的刺激，如群体购买造第 3 期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·509·

·510· 智能系统学报第14卷成的刺激、评论的好坏等；二是情绪具有产生、增挡板-情绪复零器强、衰落和消失过程，且购买行为的发生释放了外力-刺激动量-情绪源动能内部驱动力和情绪。因为行为对内部驱动力有反情绪强度极值馈影响，表现为行为的发生释放了内部驱动力，如现实电子商务购物中，一次购物行为将释放之速度奇怪吸引← 前的购物内部驱动力，使得内部驱动力阶梯下奇怪吸引子-情绪调节器降，内部驱动力的阶梯下降接着反馈影响情绪；图1人工情绪的状态类比三是电商顾客购物情绪，现有研究缺乏对其机制 Fig.1 State analogy of artificial emotions 的详细描述和计算实验分析。现有研究中还通常 1.2外部刺激与心理动能假设情绪是时间的瞬时或短时函数，但一般情况美国神经学家Mamasio的研究认为，任何一下电子商务购物情绪的持续时间较长。因此电商种感受都是由某种刺激引起的一种认知性感知觉顾客购物是一个涉及情绪的复杂系统，需要借鉴和一种伴随的情绪。心理学通常认为情绪由某已有情绪研究，研究人工情绪模型，构建顾客购种刺激引起。唐孝威认为，对于客观呈现的某物的情绪一行为影响关系模型，并构建电商顾客种事件（刺激）的数量使用N来表示，近似描述心购物复杂人工系统模拟分析情绪对电商购物的理动能E和客观呈现的某种事件的数量N的关影响。系为 1人工情绪模型 E=-IN+1 1.1人工情绪的状态类比假说假设个体接受外部刺激过程中，个体受到的当我们感官接触一个情绪性刺激后，引起某正面刺激的数量为N。,受到的负面刺激的数量为一情绪波动，然后经过短暂时间的自我调节后恢 N,正面刺激产生正面的心理动能量，产生正面情复平静6。但情绪持续时间可能并不是短暂的，绪，负面刺激产生负面的心理动能量，产生负面比利时Verduyn和Lavrijsen教授研究发现悲伤持情绪。在正面刺激和负面刺激同时刺激的情况下，假设个体根据正面和负面刺激的相对比较综续120h,满足持续24h,仇恨持续60h,喜悦维持合产生心理动能量，则此时总体动能E可以表 35h2。本文认为持续时间不是完全绝对的，情示为境差异和个体差异也会导致情绪持续时间不同。 E'=Ep-En= 情绪消亡可类比为图1的装置，其中一个人用脚使用水平外力踢一个足球，挡板（无弹性，对运动 LInN,+ 1 Np +p)=aN. -In a 靠近的足球有瞬间促其静止的作用)下方空间使式中：a为动能系数；Np/Nn被称为正面和负面刺得足球不能通过而可将脚伸过去踢球，足球在瞬激的相对比值PNRV。时力作用下产生动能，使得足球产生初始速度。 13情绪源动能与情绪强度足球下方完全光滑地面固定有一个奇怪吸引子，刺激引起的心理动能E'是产生情绪的源泉，其对足球有吸引力，随着与足球距离的不断增大称为情绪源动能。根据人工情绪的状态类比假吸引力增大，足球在其作用下，以初始速度做减说，个体在情绪源动能E的作用下，形成产生某速运动，当足球到达最远距离时，在吸引力作用种情绪的初始速度，参照动能定理，源动能E 下加速运动回到原点，当足球接触挡板时其速度和情绪初始产生速度%之间的关系为将瞬间复零静止。将此装置中踢足球的外力类比 E=zkvo 于引起情绪的外界刺激，将奇怪吸引子类比于人式中：k称为个体的情绪敏感度惰性因子，k越大的情绪调节器，将挡板类比于情绪恢复平静器相同的源动能产生的初始速度。越小，相反k越 -情绪复零器。与以往类比假说相比该假说的优小相同的源动能产生的初始速度%越大，所以k 点：一是通过情绪复零器，更好地解决了在情绪反映了个体之间的差异，因此相同大小的刺激在平静后向负向情绪发展的不合理问题；二是通过不同的个体可能产生不同强度的情绪。奇怪吸引子模拟了情绪调节。在不考虑个体内部调节的情况下，该种情绪

成的刺激、评论的好坏等；二是情绪具有产生、增强、衰落和消失过程，且购买行为的发生释放了内部驱动力和情绪。因为行为对内部驱动力有反馈影响，表现为行为的发生释放了内部驱动力，如现实电子商务购物中，一次购物行为将释放之前的购物内部驱动力，使得内部驱动力阶梯下降，内部驱动力的阶梯下降接着反馈影响情绪；三是电商顾客购物情绪，现有研究缺乏对其机制的详细描述和计算实验分析。现有研究中还通常假设情绪是时间的瞬时或短时函数，但一般情况下电子商务购物情绪的持续时间较长。因此电商顾客购物是一个涉及情绪的复杂系统，需要借鉴已有情绪研究，研究人工情绪模型，构建顾客购物的情绪−行为影响关系模型，并构建电商顾客购物复杂人工系统模拟分析情绪对电商购物的影响。 1 人工情绪模型 1.1 人工情绪的状态类比假说当我们感官接触一个情绪性刺激后，引起某一情绪波动，然后经过短暂时间的自我调节后恢复平静[16]。但情绪持续时间可能并不是短暂的，比利时 Verduyn 和 Lavrijsen 教授研究发现悲伤持续 120 h，满足持续 24 h，仇恨持续 60 h，喜悦维持 35 h[28]。本文认为持续时间不是完全绝对的，情境差异和个体差异也会导致情绪持续时间不同。情绪消亡可类比为图 1 的装置，其中一个人用脚使用水平外力踢一个足球，挡板 (无弹性，对运动靠近的足球有瞬间促其静止的作用) 下方空间使得足球不能通过而可将脚伸过去踢球，足球在瞬时力作用下产生动能，使得足球产生初始速度。足球下方完全光滑地面固定有一个奇怪吸引子，其对足球有吸引力，随着与足球距离的不断增大吸引力增大，足球在其作用下，以初始速度做减速运动，当足球到达最远距离时，在吸引力作用下加速运动回到原点，当足球接触挡板时其速度将瞬间复零静止。将此装置中踢足球的外力类比于引起情绪的外界刺激，将奇怪吸引子类比于人的情绪调节器，将挡板类比于情绪恢复平静器 −情绪复零器。与以往类比假说相比该假说的优点：一是通过情绪复零器，更好地解决了在情绪平静后向负向情绪发展的不合理问题；二是通过奇怪吸引子模拟了情绪调节。挡板−情绪复零器外力−刺激动量−情绪源动能速度奇怪吸引子−情绪调节器奇怪吸引情绪强度极值图 1 人工情绪的状态类比 Fig. 1 State analogy of artificial emotions 1.2 外部刺激与心理动能 N E N 美国神经学家 Mamasio 的研究认为，任何一种感受都是由某种刺激引起的一种认知性感知觉和一种伴随的情绪[29]。心理学通常认为情绪由某种刺激引起。唐孝威[30]认为，对于客观呈现的某种事件 (刺激) 的数量使用来表示，近似描述心理动能和客观呈现的某种事件的数量的关系为 E= 1 a lnN+ 1 b Np Nn E ′ 假设个体接受外部刺激过程中，个体受到的正面刺激的数量为，受到的负面刺激的数量为，正面刺激产生正面的心理动能量，产生正面情绪，负面刺激产生负面的心理动能量，产生负面情绪。在正面刺激和负面刺激同时刺激的情况下，假设个体根据正面和负面刺激的相对比较综合产生心理动能量，则此时总体动能可以表示为 E ′ = Ep − En = ( 1 a lnNp + 1 b ) − ( 1 a lnNn + 1 b ) = 1 a ln Np Nn 式中：a 为动能系数； Np Nn / 被称为正面和负面刺激的相对比值 PNRV。 1.3 情绪源动能与情绪强度 E ′ E ′ v0 E v0 刺激引起的心理动能是产生情绪的源泉，称为情绪源动能。根据人工情绪的状态类比假说，个体在情绪源动能的作用下，形成产生某种情绪的初始速度，参照动能定理，源动能和情绪初始产生速度之间的关系为 E ′ = 1 2 kv0 2 k k v0 k v0 k 式中：称为个体的情绪敏感度惰性因子，越大相同的源动能产生的初始速度越小，相反越小相同的源动能产生的初始速度越大，所以反映了个体之间的差异，因此相同大小的刺激在不同的个体可能产生不同强度的情绪。在不考虑个体内部调节的情况下，该种情绪 ·510· 智能系统学报第 14 卷

第3期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 511· 强度y随时间的推移从0不断地增长，增长的速 y的表达式分别如式(3)、式(4)所示（图2中1~ 度大小为%，直到经过时间t达到最大极限值 t1+h2时间段)： y,而后情绪会随时间的推移而趋于平静。此 (3) 时有 v=t-0+△-)-Aa(-） y=Vot y=名4-++- 在考虑个体内部调节的情况下，该种情绪强度y随时间的推移从0不断地增长，增长的速度 i+Ma2+Ake- (4) 大小v受到个体内部情绪调节系数1的影响从% 以上△11与△2的不同变化，对应了一种假设不断衰减，直到经过时间，速度衰减为0，此的人类情感强度合理调节机制：当情感强度不断时情绪强度y达到极限值ymx(负向情绪时增加时，人可能不断地增加调节：当情感强度不为-y)。由于个体情绪调节的适应性，随着个体断减少时，人可能不断地减少调节。一般情绪值情绪强度的增强或减弱，个体内部情绪调节系数可能并不是对称的，具体取决于△1与△2的取 λ则适应性地增强或减弱。假定其初始调节系数值，图2只给出了其中的一种不对称情形，如假设为o,1在0-t1段增强速率为△☑1。此时v和y的情绪一般具有产生快消亡慢的特征，则对应图2 表达式分别如式(1)、式(2)所示（如图2中O~t1段所示的情形。正向情绪和负向情绪的产生和消亡所示)：过程一样，但方向相反。 y=Vo- (1) 1.4情绪强度与内部驱动力关系 (内部)驱动力是动机概念的早期称谓，指生 y=vot- (2) 命体由生理需求所引起的一种紧张状态，它能激发或驱动生命体实施行为满足需求"。也有研究认为，驱动力代表人采取某种行为的意志。情绪正向情绪产生内部驱动力：，在有情绪强度y刺激的情况下，将以B逐渐增强，在没有情绪刺激的情况下将以α逐渐消退，参考文献[32]它们之间微分方 1+ 程表示为 d =2+y)(-a+B) 负向情绪 dt 式中：α、B为衰减和增强系数；y为调节常数。 1.5同源同标组合情绪与情绪维度当一个刺激能够就某一事物或事件产生多种情绪时，刺激被称为同源刺激。同一刺激产生的多种情绪往往因该事物或事件相互伴随和纠缠，正向情绪因此是同源的且与同一目标关联的几个情绪，因此称其为同源同标组合情绪，其由若干情绪组合 0 1+2 而成。德国心理学家Plutchik33提出了8种基本负向情绪情绪：悲痛、恐惧、惊奇、接受、快乐、厌恶、兴趣和愤怒。美国加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员在《美国国家科学院院刊》发表文章，发现图2人工情绪的生消人的情绪共27种，其中包括渴望。本文的组合 Fig.2 Birth and elimination of artificial emotion 情绪是指广义上的组合情绪，即若干任意情绪的而后情绪会随时间而衰减，经过时间？衰减组合。同时假设同源同标组合情绪中的各情绪源为0，衰减的速度ⅴ大小受到个体内部情绪调节动能之和等于同源刺激产生的源动能大小。系数λ的影响。假定情绪调节系数λ的变化率假设如下的n维向量表示组成同源同标组合在0~1和1~+两个时间段是不同的，假定此情绪的n个情绪的源动能比例向量为时间段1的减弱速率为△2，如与0~1时间段变 P=(p,p2,…,P) (5) 化率大小相同时其等于△，否则不等。此时v和那么n个情绪的源动能向量为

y v0 t ymax 强度随时间的推移从 0 不断地增长，增长的速度大小为，直到经过时间达到最大极限值，而后情绪会随时间的推移而趋于平静。此时有 y = v0t y v λ v0 t1 y ymax −ymax λ λ0 λ t1 ∆λ1 v y t1 在考虑个体内部调节的情况下，该种情绪强度随时间的推移从 0 不断地增长，增长的速度大小受到个体内部情绪调节系数的影响从不断衰减，直到经过时间，速度衰减为 0，此时情绪强度达到极限值 ( 负向情绪时为 )。由于个体情绪调节的适应性，随着个体情绪强度的增强或减弱，个体内部情绪调节系数则适应性地增强或减弱。假定其初始调节系数为，在 0~ 段增强速率为。此时和的表达式分别如式 (1)、式 (2) 所示 (如图 2 中 O~ 段所示)： v = v0− ( λ0 t+ 1 2 ∆λ1 t 2 ) (1) y = v0 t− ( 1 2 λ0 t 2 + 1 6 ∆λ1 t 3 ) (2) v0 负向情绪 v O O y t1+t2 t1 正向情绪 −v0 正向情绪 ymax t1+t2 t1 −ymax 负向情绪图 2 人工情绪的生消 Fig. 2 Birth and elimination of artificial emotion t2 v λ λ t1 t1 t1+t2 λ ∆λ2 t1 ∆λ1 v 而后情绪会随时间而衰减，经过时间衰减为 0，衰减的速度大小受到个体内部情绪调节系数的影响。假定情绪调节系数的变化率在 0~ 和 ~ 两个时间段是不同的，假定此时间段的减弱速率为，如与 0~ 时间段变化率大小相同时其等于，否则不等。此时和 y t1 t1+t2 的表达式分别如式 (3)、式 (4) 所示 (图 2 中 ~ 时间段)： v = λ0 (t−t1)+ ∆λ1t1 (t−t1)− 1 2 ∆λ2 ( t 2 −t1 2 ) (3) y =− 1 6 ∆λ2 ( t 3 −t1 3 ) + ( 1 2 ∆λ1 t1 + 1 2 λ0 ) ( t 2 −t1 2 ) − ( λ0t1 + ∆λ1t1 2 + 1 2 ∆λ2t1 2 ) (t−t1) (4) ∆λ1 ∆λ2 ∆λ1 ∆λ2 以上与的不同变化，对应了一种假设的人类情感强度合理调节机制：当情感强度不断增加时，人可能不断地增加调节；当情感强度不断减少时，人可能不断地减少调节。一般情绪值可能并不是对称的，具体取决于与的取值，图 2 只给出了其中的一种不对称情形，如假设情绪一般具有产生快消亡慢的特征，则对应图 2 所示的情形。正向情绪和负向情绪的产生和消亡过程一样，但方向相反。 1.4 情绪强度与内部驱动力关系 y β α (内部) 驱动力是动机概念的早期称谓，指生命体由生理需求所引起的一种紧张状态，它能激发或驱动生命体实施行为满足需求[31]。也有研究认为，驱动力代表人采取某种行为的意志。情绪产生内部驱动力 z，在有情绪强度刺激的情况下，将以逐渐增强，在没有情绪刺激的情况下将以逐渐消退，参考文献[32]它们之间微分方程表示为 dz dt = (z+γ) (−α+βy) 式中：α、β 为衰减和增强系数； γ 为调节常数。 1.5 同源同标组合情绪与情绪维度当一个刺激能够就某一事物或事件产生多种情绪时，刺激被称为同源刺激。同一刺激产生的多种情绪往往因该事物或事件相互伴随和纠缠，因此是同源的且与同一目标关联的几个情绪，因此称其为同源同标组合情绪，其由若干情绪组合而成。德国心理学家 Plutchik[33]提出了 8 种基本情绪：悲痛、恐惧、惊奇、接受、快乐、厌恶、兴趣和愤怒。美国加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员在《美国国家科学院院刊》发表文章，发现人的情绪共 27 种，其中包括渴望[34]。本文的组合情绪是指广义上的组合情绪，即若干任意情绪的组合。同时假设同源同标组合情绪中的各情绪源动能之和等于同源刺激产生的源动能大小。假设如下的 n 维向量表示组成同源同标组合情绪的 n 个情绪的源动能比例向量为 P = (p1, p2,··· , pn) (5) 那么 n 个情绪的源动能向量为第 3 期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·511·

·512· 智能系统学报第14卷 E×(p1,Pp,…,Pn)=(Ep1,Ep2,…,Epn) (6) 9.01 其中 PNRV=20 PNRV=25 (7) PNRV=5 PNRV=15 本文中提出的组合情绪与复合情绪的差别在 -4.5 于复合情绪是基本情绪组合而成的一种情绪，尽 -9.0 03691215182124273033 管它不是一种基本情绪，而组合情绪不能单独作 th 为一种情绪。组成组合情绪的情绪可以是基本情图3 不同的正面和负面刺激的相对比值(PNRV)下情绪绪也可以是复合情绪。速度y变化模拟 Mehrabian等B于1974年提出了PAD情绪模 Fig.3 Simulating the change in the emotional velocity (v) under relative ratio of different positive and negat- 型，该模型认为情感具有愉悦度、激活度和优势 ive stimuli(PNRV) 度3个维度，并分别定义了不同情绪在3个维度 80 PNRV=25 上的取值。德国心理学家普拉切克提出了情绪的 60 PNRV=20 三维度模型，主张情绪具有强度、相似性和两极 40 PNRV=15 性3个维度，在强度维度之外描述了不同情绪之间的相似性和对立性特性。 20 PNRV=5 本文借鉴普拉切克的情绪维度理论，认为情 6121824303642485460 绪具有强度、锚定相似性和锚定对立性3个维 t/h 度。对同一驱动力具有影响的不同情绪对该驱动图4不同的正面和负面刺激的相对比值(PNRV下情绪力的影响是同向的（均正向影响或负向影响），则强度y变化模拟 Fig.4 Simulating the change in the emotional intensity (y) 称情绪之间具有锚定相似性。对同一驱动力具有 under relative ratio of different positive and negat- 影响的不同情绪对该驱动力的影响是反向的（影 ive stimuli (PNRV) 响一个正向一个负向)，则称情绪之间具有锚定对图5表达了不同的正面和负面刺激的相对比立性。锚定相似性和锚定对立性之所以称为“锚值(PNRV)下情绪内驱力z的变化，表明内驱力随定”是因为其具有依赖于不同驱动力的特征。对时间先上升后下降，PNRV越大，内驱力变化越大。一种驱动力具有锚定相似性的不同情绪，可能对 40 另一种驱动力具有锚定对立性。 30 PNRV=25 锚定相似的不同情绪之间会产生情绪强度对 20 PNRV=20 驱动力的叠加影响效应。不同的锚定对立情绪之间会产生情绪强度对驱动力的抵消影响效应。需 10 PNRV=15 要强调的是，这里的不同情绪可能是同一刺激产 PNRV=5 0102030405060708090 生的组合情绪中的不同情绪，也可能是不同刺激奶产生的不同情绪。图5 不同的正面和负面刺激的相对比值PNRV)下内驱 1.6人工情绪的模拟分析力z变化模拟以下假定情绪持续时间较长。 Fig.5 Simulating the change in the driving force(z)under relative ratio of different positive and negative stim- 1.6.1单一情绪模拟分析 uli (PNRV) 1)正面和负面刺激的相对比值(PNRV)的影响 2)人工情绪调节的影响图3表达了不同的正面和负面刺激的相对比图6表达了不同情绪调节系数下情绪强度y 值(PNRV)下情绪速度的变化，表明情绪速度v 和内驱力：的变化，表明随着调节系数的升高，y 随时间1变化，PNRV越大，情绪速度越大。图4 和：整体上呈降低趋势。表达了不同的正面和负面刺激的相对比值(PNRV) 1.6.2组合情绪模拟分析下情绪强度的变化，表明情绪强度随时间先上升当一种刺激产生同源同标组合情绪时，其中后下降，PNRV的值越大，情绪强度y值就越大。情绪强度最大的情绪称为主导情绪，其他情绪称

E ′ ×(p1 , p2 ,··· , pn)= (E ′ p1 ,E ′ p2 ,··· ,E ′ pn) (6) 其中 ∑n i=1 pi = 1 (7) 本文中提出的组合情绪与复合情绪的差别在于复合情绪是基本情绪组合而成的一种情绪，尽管它不是一种基本情绪，而组合情绪不能单独作为一种情绪。组成组合情绪的情绪可以是基本情绪也可以是复合情绪。 Mehrabian 等 [35]于 1974 年提出了 PAD 情绪模型，该模型认为情感具有愉悦度、激活度和优势度 3 个维度，并分别定义了不同情绪在 3 个维度上的取值。德国心理学家普拉切克提出了情绪的三维度模型，主张情绪具有强度、相似性和两极性 3 个维度，在强度维度之外描述了不同情绪之间的相似性和对立性特性[31]。本文借鉴普拉切克的情绪维度理论，认为情绪具有强度、锚定相似性和锚定对立性 3 个维度。对同一驱动力具有影响的不同情绪对该驱动力的影响是同向的 (均正向影响或负向影响)，则称情绪之间具有锚定相似性。对同一驱动力具有影响的不同情绪对该驱动力的影响是反向的 (影响一个正向一个负向)，则称情绪之间具有锚定对立性。锚定相似性和锚定对立性之所以称为“锚定”是因为其具有依赖于不同驱动力的特征。对一种驱动力具有锚定相似性的不同情绪，可能对另一种驱动力具有锚定对立性。锚定相似的不同情绪之间会产生情绪强度对驱动力的叠加影响效应。不同的锚定对立情绪之间会产生情绪强度对驱动力的抵消影响效应。需要强调的是，这里的不同情绪可能是同一刺激产生的组合情绪中的不同情绪，也可能是不同刺激产生的不同情绪。 1.6 人工情绪的模拟分析以下假定情绪持续时间较长。 1.6.1 单一情绪模拟分析 1) 正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 的影响 v y 图 3 表达了不同的正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 下情绪速度的变化，表明情绪速度随时间 t 变化，PNRV 越大，情绪速度越大。图 4 表达了不同的正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 下情绪强度的变化，表明情绪强度随时间先上升后下降，PNRV 的值越大，情绪强度值就越大。 9.0 4.5 0 −4.5 −9.0 0 3 6 9 12 15 t/h PNRV=5 PNRV=15 PNRV=25 PNRV=20 18 21 24 27 30 33 v 图 3 不同的正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 下情绪速度 v 变化模拟 Fig. 3 Simulating the change in the emotional velocity (v) under relative ratio of different positive and negative stimuli (PNRV) 80 60 40 20 0 6 12 18 24 30 t/h PNRV=5 PNRV=15 PNRV=25 PNRV=20 36 42 48 54 60 y 图 4 不同的正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 下情绪强度 y 变化模拟 Fig. 4 Simulating the change in the emotional intensity (y) under relative ratio of different positive and negative stimuli (PNRV) 图 5 表达了不同的正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 下情绪内驱力 z 的变化，表明内驱力随时间先上升后下降，PNRV 越大，内驱力变化越大。 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 t/h PNRV=5 PNRV=15 PNRV=25 PNRV=20 60 70 80 90 z 图 5 不同的正面和负面刺激的相对比值 (PNRV) 下内驱力 z 变化模拟 Fig. 5 Simulating the change in the driving force (z) under relative ratio of different positive and negative stimuli (PNRV) 2) 人工情绪调节的影响 y y 图 6 表达了不同情绪调节系数下情绪强度和内驱力 z 的变化，表明随着调节系数的升高，和 z 整体上呈降低趋势。 1.6.2 组合情绪模拟分析当一种刺激产生同源同标组合情绪时，其中情绪强度最大的情绪称为主导情绪，其他情绪称 ·512· 智能系统学报第 14 卷

第3期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·513· 为从属情绪。一般情况下，同源同标组合情绪中 2电商顾客购物的计算实验分析存在主导情绪和从属情绪，特殊情况下，存在各种情绪强度相等的特例。组合情绪产生的情绪强本计算实验以电子商务中进行购物的商家群度和内部驱动力的模拟分别如图7和图8所示体行为的人工模拟为例，并考虑到美国加利福尼 (此时组成组合情绪的基本情绪源动能的比例按亚大学伯克利分校人员研究中的情绪包括渴望。照固定比例产生)，主导情绪与从属情绪可能同时本文将对商品的拥有渴望作为一种情绪，并作为消失也可能不同时消失。电商购物中的主导情绪来研究，基于第1章人工 80 情绪调节系数低情绪模型研究在网络购物中外部刺激（刺激可以是商家宣传、他人购买或不购买、好评或差评、网情绪调节系数中络口碑等)下对商品的拥有渴望情绪与其同源同 40 标组合情绪的产生、发展变化及其对购物行为的情绪调节系数高影响。假设消费者收到自己很想购买而以前没有买到的紧俏新品上线销售的信息，会以随机比例 0 6121824303642485460 h 产生对商品的拥有渴望、高兴和担心抢不到的组 (a)情绪强度合情绪。 200 此情境下渴望应理解为人类对所需要或喜爱 150 物品的拥有渴望或所有渴望，其中拥有是一种有情绪调节系数低偿拥有。外部刺激引起了顾客对商品的拥有渴望 100 情绪，由此产生购买驱动力。正负刺激比越大， 50 对物品的拥有渴望情绪就强烈，其购买驱动力就情绪调节系数中情绪调节系效高越大，结合自我需求产生购买行为的可能性就越 0 102030405060708090 大，购买后自我需求得到满足，对商品的拥有渴 h (b)内驱力望情绪和购物驱动力消失。图6情绪调节对情绪强度和驱动力的影响 2.1电商顾客购物的人工情绪-行为影响关系模型 Fig.6 Effect of the emotion regulation on emotional in- 在前文研究基础上，建立电商顾客购物的人 tensity and driving force 工情绪-行为影响关系模型，如图9所示。 60 主导情绪刺激 45 *正刺激 30 *负刺激购物行为从属情绪从属情绪二自我需求推理、评估、决策 0 驱 8162432404856647280 图7一种刺激产生组合情绪情境下的情绪强度模拟 Fig.7 Simulating the emotion intensity under a stimulus 情绪源动能情绪强商情绪调节增强值 producing combined emotion 30.0 主导情绪 22.5 初始情绪速度极值 15.0 7.5 从居情绪一从属情绪二我情绪情绪消失弱调节 0 102030405060708090 h 图8一种刺激产生组合情绪情境下的驱动力模拟图9 电商顾客购物的人工情绪一行为影响关系 Fig.8 Simulating the driving force under a stimulus pro- Fig.9 Artificial emotion-behavior relation in customers ducing combined emotion shopping on e-commerce

为从属情绪。一般情况下，同源同标组合情绪中存在主导情绪和从属情绪，特殊情况下，存在各种情绪强度相等的特例。组合情绪产生的情绪强度和内部驱动力的模拟分别如图 7 和图 8 所示 (此时组成组合情绪的基本情绪源动能的比例按照固定比例产生)，主导情绪与从属情绪可能同时消失也可能不同时消失。 80 60 40 20 0 6 12 18 24 30 t/h 情绪调节系数高情绪调节系数低情绪调节系数中 36 42 48 60 54 y 200 150 100 50 0 10 20 30 40 50 t/h 情绪调节系数高情绪调节系数低情绪调节系数中 60 70 80 90 z (a) 情绪强度 (b) 内驱力图 6 情绪调节对情绪强度和驱动力的影响 Fig. 6 Effect of the emotion regulation on emotional intensity and driving force 60 45 30 15 0 8 16 24 32 40 t/h 从属情绪二主导情绪从属情绪一 48 56 64 80 72 y 图 7 一种刺激产生组合情绪情境下的情绪强度模拟 Fig. 7 Simulating the emotion intensity under a stimulus producing combined emotion 30.0 22.5 15.0 7.5 0 10 20 30 40 50 t/h 从属情绪二主导情绪从属情绪一 60 70 80 90 z 图 8 一种刺激产生组合情绪情境下的驱动力模拟 Fig. 8 Simulating the driving force under a stimulus producing combined emotion 2 电商顾客购物的计算实验分析本计算实验以电子商务中进行购物的商家群体行为的人工模拟为例，并考虑到美国加利福尼亚大学伯克利分校人员研究中的情绪包括渴望。本文将对商品的拥有渴望作为一种情绪，并作为电商购物中的主导情绪来研究，基于第 1 章人工情绪模型研究在网络购物中外部刺激 (刺激可以是商家宣传、他人购买或不购买、好评或差评、网络口碑等) 下对商品的拥有渴望情绪与其同源同标组合情绪的产生、发展变化及其对购物行为的影响。假设消费者收到自己很想购买而以前没有买到的紧俏新品上线销售的信息，会以随机比例产生对商品的拥有渴望、高兴和担心抢不到的组合情绪。此情境下渴望应理解为人类对所需要或喜爱物品的拥有渴望或所有渴望，其中拥有是一种有偿拥有。外部刺激引起了顾客对商品的拥有渴望情绪，由此产生购买驱动力。正负刺激比越大，对物品的拥有渴望情绪就强烈，其购买驱动力就越大，结合自我需求产生购买行为的可能性就越大，购买后自我需求得到满足，对商品的拥有渴望情绪和购物驱动力消失。 2.1 电商顾客购物的人工情绪−行为影响关系模型在前文研究基础上，建立电商顾客购物的人工情绪−行为影响关系模型，如图 9 所示。内驱力刺激 *正刺激 *负刺激自我需求推理、评估、决策购物行为情绪阈值强度增强情绪调节情绪情绪极值初始速度情绪消失强度减弱情绪调节自我调节情绪源动能图 9 电商顾客购物的人工情绪−行为影响关系 Fig. 9 Artificial emotion-behavior relation in customers shopping on e-commerce 第 3 期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·513·

·514· 智能系统学报第14卷 2.2计算实验分析的分析。图12分析了主导情绪初始调节系数 1)基本情境假定与分析 (不断增加)变化情况下主导情绪强度、驱动力计算实验的基本情境：1000个顾客浏览某类均值和产生购买行为者的变化情况，表明随着主商品，其中顾客受到外部刺激，并在外部刺激下导情绪调节的增强，在从属情绪调节设置保持不产生对商品的拥有渴望情绪。为了体现顾客的客变的情况下，主导情绪强度均值y、驱动力均值观差异，假定其受到的正、负刺激的数量分别为和产生购买行为者累计总体上均下降。其中Runo、 100~200和1~100之间均匀分布的随机数。假定 Run1、Run,和Run表示4次模拟分析，依次代表情绪持续时间长短和具体的情境有关，假设顾客情绪调节系数从小到大不断增强。在此情境下各种不同情绪的持续时间较长。设个 ≤1000 体的不同情绪的敏感度惰性因子k设定为 0~10内的某一区间内随机数，动能系数a在 500 0~1之间设定，情绪调节系数1的初值。在 0~1之间设定，增强或减弱速率△，和△2设定为 0~1内某区间的随机数，内部驱动力的衰减和增 50 100 强系数a、B分别设定值为0~1之间，y在0-2之 (a)主导情绪达阈值者变化情况间设定；以上参数可在各自区间内根据情况调整设定值。对商品的拥有渴望情绪强度阈值设定 400 为42，内部驱动力阈值设定为20，顾客自我购物需求的概率设定为0~1之间的数值并根据情况调 200 整。驱动力达到阈值者经过评估决策根据自我需求产生购买行为。顾客产生购买行为后情绪强度 50 100 t/h 和内部驱动力阶梯下降至零。假定每个顾客具有 (b)驱动力达阈值者变化情况重复消费行为，即发生购买行为的顾客、情绪强度和驱动力复零之后按照一定的规律重新成为潜 200 在的消费者。假定顾客产生一种随机比例的高兴和担心同源同标组合情绪，其中产生对商品的拥 100 有渴望主导情绪的源动能占比设置高(85%~ 90%的随机数)，以较低比例产生高兴情绪和担心 50 100 抢不到商品2种从属情绪。根据前文提出的情绪 t/h (c)产生购买行为者变化情况维度的锚定相似性，显然高兴情绪和担心情绪与 100 对商品的拥有渴望情绪之间具有锚定相似性。图10是基本情境计算实验分析结果，给出了主导 50 情绪达阈值者累计、驱动力达阈值者累计和产生购买行为者累计、主导情绪强度均值y和3种情绪共同产生的驱动力均值，显示该模型较好地 50 100 t/h 人工模拟了电子商务中消费者情绪和购物行为之 (d)主导情绪强度均值间的影响关系。 40 2)组合情绪与情绪维度影响分析以上对购买行为的影响分析，根据情绪维度， i,20 综合考虑同源同标组合情绪之间的锚定相似性影响，把主导情绪产生的情感强度和3种情绪共同产生的驱动力进行了分析。如把其中2种情绪的 50 100 t/h 影响单独进行分析，可分别得到从属情绪高兴和 (e)驱动力均值担心的强度y"、y”和驱动力”、"，如图11所示。图10电商顾客购物的基本情境计算实验分析 3)主导情绪调节的影响分析 Fig.10 Analyzing the e-commerce customer shopping in 调整参数值的设置，进行主导情绪调节影响 basic situation

2.2 计算实验分析 1) 基本情境假定与分析 k a λ λ0 ∆λ1 ∆λ2 α β γ y ′ z ′ 计算实验的基本情境：1 000 个顾客浏览某类商品，其中顾客受到外部刺激，并在外部刺激下产生对商品的拥有渴望情绪。为了体现顾客的客观差异，假定其受到的正、负刺激的数量分别为 100~200 和 1~100 之间均匀分布的随机数。假定情绪持续时间长短和具体的情境有关，假设顾客在此情境下各种不同情绪的持续时间较长。设个体的不同情绪的敏感度惰性因子设定为 0~10 内的某一区间内随机数，动能系数在 0 ~1 之间设定，情绪调节系数的初值在 0~1 之间设定，增强或减弱速率和设定为 0~1 内某区间的随机数，内部驱动力的衰减和增强系数、分别设定值为 0~1 之间，在 0~2 之间设定；以上参数可在各自区间内根据情况调整设定值。对商品的拥有渴望情绪强度阈值设定为 42，内部驱动力阈值设定为 20，顾客自我购物需求的概率设定为 0~1 之间的数值并根据情况调整。驱动力达到阈值者经过评估决策根据自我需求产生购买行为。顾客产生购买行为后情绪强度和内部驱动力阶梯下降至零。假定每个顾客具有重复消费行为，即发生购买行为的顾客、情绪强度和驱动力复零之后按照一定的规律重新成为潜在的消费者。假定顾客产生一种随机比例的高兴和担心同源同标组合情绪，其中产生对商品的拥有渴望主导情绪的源动能占比设置高 (85%~ 90% 的随机数)，以较低比例产生高兴情绪和担心抢不到商品 2 种从属情绪。根据前文提出的情绪维度的锚定相似性，显然高兴情绪和担心情绪与对商品的拥有渴望情绪之间具有锚定相似性。图 10 是基本情境计算实验分析结果，给出了主导情绪达阈值者累计、驱动力达阈值者累计和产生购买行为者累计、主导情绪强度均值和 3 种情绪共同产生的驱动力均值，显示该模型较好地人工模拟了电子商务中消费者情绪和购物行为之间的影响关系。 2) 组合情绪与情绪维度影响分析 y ′′ y ′′′ z ′′ z ′′′ 以上对购买行为的影响分析，根据情绪维度，综合考虑同源同标组合情绪之间的锚定相似性影响，把主导情绪产生的情感强度和 3 种情绪共同产生的驱动力进行了分析。如把其中 2 种情绪的影响单独进行分析，可分别得到从属情绪高兴和担心的强度、和驱动力、，如图 11 所示。 3) 主导情绪调节的影响分析调整参数值的设置，进行主导情绪调节影响 λ0 y ′ z ′ 的分析。图 12 分析了主导情绪初始调节系数 (不断增加) 变化情况下主导情绪强度、驱动力均值和产生购买行为者的变化情况，表明随着主导情绪调节的增强，在从属情绪调节设置保持不变的情况下，主导情绪强度均值、驱动力均值和产生购买行为者累计总体上均下降。其中 Run0、 Run1、Run2 和 Run3 表示 4 次模拟分析，依次代表情绪调节系数从小到大不断增强。 1 000 500 50 t/h (a) 主导情绪达阈值者变化情况主导情绪达阈值者/人 0 100 400 200 50 t/h (b) 驱动力达阈值者变化情况驱动力达阈值者/人 0 100 200 100 50 t/h (c) 产生购买行为者变化情况产生购买行为者/人 0 100 100 50 50 t/h (d) 主导情绪强度均值 y′ 0 100 40 20 50 t/h (e) 驱动力均值 z′ 0 100 图 10 电商顾客购物的基本情境计算实验分析 Fig. 10 Analyzing the e-commerce customer shopping in basic situation ·514· 智能系统学报第 14 卷

·516· 智能系统学报第14卷统构建和分析，基于状态类比提出了一种人工情 ZHANG Guofeng,LI Zushu.Emotion mode of artificial 绪模型，并建立了情绪的产生和消亡的数学模 life based on behavior[J].Computer simulation,2009, 型，给出同源同标组合情绪概念，根据情绪维度 26(1上169-173 理论，给出情绪的锚定相似性和情绪的锚定对立 [11]史雪飞，王志良，张琼.基于有限状态机矩阵模型的人性描述。然后将对商品的拥有渴望作为主导情工情绪模型[U.计算机工程，2010,36(18)：24-25,28. SHI Xuefei,WANG Zhiliang,ZHANG Qiong.Artificial 绪，并构建了人工情绪一行为影响机制模型，通过 emotion model based on matrix model of finite state ma- 电子商务顾客购物的计算实验验证了模型。本研 chine[J].Computer engineering.2010,36(18):24-25,28. 究为人工情绪的建模及其在电子商务复杂人工系 [12]史雪飞，王志良，张琼.模糊数学和有限状态机矩阵形统中的应用提供了一种有意义的参考和借鉴。式描述的人工情绪模型[.北京科技大学学报，2010 参考文献： 32(9y:1238-1242 SHI Xuefei,WANG Zhiliang,ZHANG Qiong.Model- [1]RUSSELL J A.A circumplex model of affect[J].Journal of ling emotion based on fuzzy mathematics and matrix de- personality and social psychology,1980,39(6):1161- scription of finite state machines.Journal of university 1178 of science and technology Beijing,2010,32(9):1238-1242 [2]TYRRELL T.Computational mechanisms for action selec- [13]CHOXI H,LOMAS M.FRANKE J,et al.Using motiva- tion[D].Edinburgh,Britain:University of Edinburgh, tions for interactive robot behavior control[J].Contract, 1993:1-291 2006. [3]HIRTH J,BRAUN T,BERNS K.Emotion based control [14]张国锋，李祖枢.基于情绪的人工生命行为选择机制研 architecture for robotics applications[C]//Proceedings of 究[).系统仿真学报，2009,21(6)：1701-1705,1709. the 30th annual German Conference on Advances in Artifi- ZHANG Guofeng,LI Zushu.Behavior selection mechan- cial Intelligence.Osnabruck.Germany.2007:464-467. ism of artificial life based on emotion[J].Journal of sys- [4]LEE D H.LEE K B.KIM J H.Reflex and emotion-based tem simulation,2009,21(6):1701-1705,1709 [15]CANAMERO L,AVILA-GARCIA O.A bottom-up in- behavior selection for toy robot[C]//Proceedings of the 16th IEEE International Symposium on Robot and Human vestigation of emotional modulation in competitive scen- arios[Cl//Proceedings of the 2nd International Confer- Interactive Communication.Jeju,South Korea,2008: ence on Affective Computing and Intelligent Interaction. 613-618. Lisbon,Portugal,2007:398-409. [5]程宁，范玉妹，刘冀伟，等.基本情绪理论在人工心理建 [16]翟俊杰.基于动力学的人工情感模型研究D].北京：北模研究中的应用[U.计算机工程，2005,31(22)：175-177 京邮电大学，2007：12-16 CHENG Ning,FAN Yumei,LIU Jiwei,et al.Application QU Junjie.The research for an artificial affective model- of Basic emotions theory in construction of artificial psy- based on kinetic[D].Beijing:Beijing University of Posts chology model[J].Computer engineering,2005,31(22): and Telecommunications,2007:12-16 175-177. [17刀崔凯楠，郑晓龙，文丁，等.计算实验研究方法及应用U [6]CAMURRI A,COGLIO A.An architecture for emotional 自动化学报，2013,398)：1157-1169 agents[J].IEEE multimedia,1998,5(4):24-33. CUI Kainan,ZHENG Xiaolong,WEN Ding,et al.Re- [7]SCHEUTZ M.Useful roles of emotions in artificial agents: searches and applications of computational experiments[J] a case study from artificial life[C]//Proceedings of the 19th Acta automatica sinica.2013.39(8):1157-1169 National Conference on Artifical Intelligence.San Jose, [18]盛昭瀚，张维.管理科学研究中的计算实验方法).管 California,2004:42-47. 理科学学报，2011,14(5)：1-10. [8]PEREIRA D.OLIVEIRA E,MOREIRA N,et al.Towards SHENG Zhaohan,ZHANG Wei.Computational experi- an architecture for emotional BDI agents[Cl//Proceedings ments in management science and research[J.Journal of of 2005 Portuguese Conference on Artificial Intelligence. management sciences in China,2011,14(5):1-10. Covilha,Portugal,2005:40-46. [19]王飞跃.人工社会、计算实验、平行系统：关于复杂社会 [9]SLOMAN A.Varieties of affect and the CogAff architec- 经济系统计算研究的讨论.复杂系统与复杂性科学 ture schema[C]//Proceedings of Symposium on Emotion, 2004,3(9):25-35. Cognition,and Affective Computing.New York,USA, WANG Feiyue.Artificial societies,computational experi- 2001:39-48. ments,and parallel systems:a discussion on computation- [10]张国锋，李祖枢.基于行为的人工生命情绪理论模型研 al theory of complex social-economic systems[J].Com- 究U.计算机仿真，2009,26(1)169-173. plex systems and complexity science,2004,3(9):25-35

统构建和分析，基于状态类比提出了一种人工情绪模型，并建立了情绪的产生和消亡的数学模型，给出同源同标组合情绪概念，根据情绪维度理论，给出情绪的锚定相似性和情绪的锚定对立性描述。然后将对商品的拥有渴望作为主导情绪，并构建了人工情绪−行为影响机制模型，通过电子商务顾客购物的计算实验验证了模型。本研究为人工情绪的建模及其在电子商务复杂人工系统中的应用提供了一种有意义的参考和借鉴。参考文献： RUSSELL J A. A circumplex model of affect[J]. Journal of personality and social psychology, 1980, 39(6): 1161– 1178. [1] TYRRELL T. Computational mechanisms for action selection[D]. Edinburgh, Britain: University of Edinburgh, 1993: 1–291 [2] HIRTH J, BRAUN T, BERNS K. Emotion based control architecture for robotics applications[C]//Proceedings of the 30th annual German Conference on Advances in Artificial Intelligence. Osnabrück, Germany, 2007: 464–467. [3] LEE D H, LEE K B, KIM J H. Reflex and emotion-based behavior selection for toy robot[C]//Proceedings of the 16th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication. Jeju, South Korea, 2008: 613–618. [4] 程宁, 范玉妹, 刘冀伟, 等. 基本情绪理论在人工心理建模研究中的应用[J]. 计算机工程, 2005, 31(22): 175–177. CHENG Ning, FAN Yumei, LIU Jiwei, et al. Application of Basic emotions theory in construction of artificial psychology model[J]. Computer engineering, 2005, 31(22): 175–177. [5] CAMURRI A, COGLIO A. An architecture for emotional agents[J]. IEEE multimedia, 1998, 5(4): 24–33. [6] SCHEUTZ M. Useful roles of emotions in artificial agents: a case study from artificial life[C]//Proceedings of the 19th National Conference on Artifical Intelligence. San Jose, California, 2004: 42–47. [7] PEREIRA D, OLIVEIRA E, MOREIRA N, et al. Towards an architecture for emotional BDI agents[C]//Proceedings of 2005 Portuguese Conference on Artificial Intelligence. Covilha, Portugal, 2005: 40–46. [8] SLOMAN A. Varieties of affect and the CogAff architecture schema[C]//Proceedings of Symposium on Emotion, Cognition, and Affective Computing. New York, USA, 2001: 39–48. [9] 张国锋, 李祖枢. 基于行为的人工生命情绪理论模型研究[J]. 计算机仿真, 2009, 26(1): 169–173. [10] ZHANG Guofeng, LI Zushu. Emotion mode of artificial life based on behavior[J]. Computer simulation, 2009, 26(1): 169–173. 史雪飞, 王志良, 张琼. 基于有限状态机矩阵模型的人工情绪模型[J]. 计算机工程, 2010, 36(18): 24–25, 28. SHI Xuefei, WANG Zhiliang, ZHANG Qiong. Artificial emotion model based on matrix model of finite state machine[J]. Computer engineering, 2010, 36(18): 24–25, 28. [11] 史雪飞, 王志良, 张琼. 模糊数学和有限状态机矩阵形式描述的人工情绪模型[J]. 北京科技大学学报, 2010, 32(9): 1238–1242. SHI Xuefei, WANG Zhiliang, ZHANG Qiong. Modelling emotion based on fuzzy mathematics and matrix description of finite state machines[J]. Journal of university of science and technology Beijing, 2010, 32(9): 1238–1242. [12] CHOXI H, LOMAS M, FRANKE J, et al. Using motivations for interactive robot behavior control[J]. Contract, 2006. [13] 张国锋, 李祖枢. 基于情绪的人工生命行为选择机制研究[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(6): 1701–1705, 1709. ZHANG Guofeng, LI Zushu. Behavior selection mechanism of artificial life based on emotion[J]. Journal of system simulation, 2009, 21(6): 1701–1705, 1709. [14] CAÑAMERO L, AVILA-GARCÍA O. A bottom-up investigation of emotional modulation in competitive scenarios[C]//Proceedings of the 2nd International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction. Lisbon, Portugal, 2007: 398–409. [15] 翟俊杰. 基于动力学的人工情感模型研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2007: 12–16. QU Junjie. The research for an artificial affective modelbased on kinetic[D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications, 2007: 12–16. [16] 崔凯楠, 郑晓龙, 文丁, 等. 计算实验研究方法及应用[J]. 自动化学报, 2013, 39(8): 1157–1169. CUI Kainan, ZHENG Xiaolong, WEN Ding, et al. Researches and applications of computational experiments[J]. Acta automatica sinica, 2013, 39(8): 1157–1169. [17] 盛昭瀚, 张维. 管理科学研究中的计算实验方法[J]. 管理科学学报, 2011, 14(5): 1–10. SHENG Zhaohan, ZHANG Wei. Computational experiments in management science and research[J]. Journal of management sciences in China, 2011, 14(5): 1–10. [18] 王飞跃. 人工社会、计算实验、平行系统: 关于复杂社会经济系统计算研究的讨论[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2004, 3(9): 25–35. WANG Feiyue. Artificial societies, computational experiments, and parallel systems: a discussion on computational theory of complex social-economic systems[J]. Complex systems and complexity science, 2004, 3(9): 25–35. [19] ·516· 智能系统学报第 14 卷

第3期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·517· [20]张初兵，王旭燕，李东进，等.网络购物中消极情绪与行 sale strategy to consumer's demand under the environ 为意向的传导机制：基于压力应对与沉思理论整合视 ment of online review based on computational experi- 角).中央财经大学学报，2017(2)：84-92 ment[D].Nanjing:Nanjing University,2013:10-43. ZHANG Chubing,WANG Xuyan,LI Dongjin,et al.The [2刀]张国锋，李祖枢.人工生命行为选择情绪机制研究进展 transmission mechanism of negative emotion and behavi- [).小型微型计算机系统，2012,33(8：1774-1780. or intention in online shopping:based on stress-and-cop- ZHANG Guofeng,LI Zushu.Research progress on emo- ing and rumination theory[J].Journal of central uni- tional behavior selection mechanism of artificial life[] versity of finance and economics,2017(2):84-92. Journal of Chinese computer systems,2012,33(8): [21]吕泊怡，张利明，苗心萌，等.网络购物下第三方评价与 1774-1780. 冲动性购买意愿：情绪的调节作用和中介作用几.中国 [28]VERDUYN P,LAVRIJSEN S.Which emotions last 健康心理学杂志，2015,23(2)：214218 longest and why:The role of event importance and rumin- LYU Boyi,ZHANG Liming,MIAO Xinmeng,et al. ation[J].Motivation and emotion,2015,39(1):119-127. Third-party product reviews and impulse buying intent of [29]DAMASIO A.The feeling of what happens body and online group-buying:the mediating and moderating role emotion in the making of consciousness[M].New York: of emotion[J].China journal of health psychology,2015, Harcourt Brace and Company,1999:198-304. 23(2:214-218. [30]唐孝威.情绪的数学公式.应用心理学，2001,7(2)： [22]马庆国.王凯.舒良超.积极情绪对用户信息技术采纳 50-51. 意向影响的实验研究：以电子商务推荐系统为例[).科 TANG Xiaowei.A mathematical formula of emotion[J] 学学研究，2009,27(10)：1557-1563. Chinese journal of applied psychology,2001,7(2):50-51. MA Qingguo,WANG Kai,SHU Liangchao.Influence of [31]张国锋.情绪驱动的人工生命行为选择机制研究D].重 positive emotion on users adoption intention on informa- 庆：重庆大学，2009：25-26 tion technology:an experimental study with RA[J].Stud- ZHANG Guofeng.Study on emotion driven behavior se- ies in science of science,2009,27(10):1557-1563. lection mechanism of artificial life[D].Chongqing [23]巫月娥.在线冲动性购买、购后情绪与重复购买意愿的 Chongqing University,2009:25-26. 关系研究[.石家庄经济学院学报，2009,27(10)： [32]王玉洁.基于人工心理的情感建模及人工情感交互技 1557-1563 术研究D1.北京：北京科技大学，2007：41-42 WU Yuee.Study on the relationship between online im- WANG Yujie.Study on technology of emotion modeling pulse buying,post purchase emotion and repurchase in- and human-computer emotion interaction based on artifi- tention[J].Journal of Shijiazhuang University of Econom- cial psychology[D].Beijing:University of Science and ics.2009.27(10):1557-1563. Technology Beijing,2007:41-42. [24]蒋国银，马费成，刘行军.在线到移动环境下消费接受 [33]PLUTCHIK R.The emotions:Facts,theories and a new 行为的演化研究：基于计算实验方法)，中国管理科学 model[J].American journal of psychology,1964,77(3): 2014.22(11:97-104. 518. JIANG Guoyin,MA Feicheng,LIU Xingjun.Research on [34]COWEN A S,KELTNER D.Self-report captures 27 dis- consumption acceptance evolutionary from online to mo- tinct categories of emotion bridged by continuous gradi- bile environment:based on computational experiment[J]. ents[J].Proceedings of the national academy of sciences Chinese journal of management science,2014,22(11): of the united states of America,2017,114(38):E7900- 97-104. E7909. [25]赵爱武，杜建国，关洪军.基于计算实验的有限理性消 [35]MEHRABIAN A.RUSSELL J A.The basic emotional 费者绿色购买行为[.系统工程理论与实践，2015， impact of environments[J].Perceptual and motor skills. 35(1):95-102. 1974,38(1):283-301 ZHAO Aiwu,DU Jianguo,GUAN Hongjun.Green pur- 作者简介： chase behavior of bounded rational consumers based on 王洪利，男，1978年生，教授，主 computational experiments[.Systems engineering-the- 要研究方向为电子商务、管理系统仿 ory and practic,2015,35(1):95-102. 真。主持完成国家自然科学基金青年 [26]于璐.网络评论环境下制造商生产销售策略与消费者基金1项，省级项目3项。发表学术市场关系的计算实验研究D]南京：南京大学，2013：论文40余篇。 10-43. YU Lu.A study on the effect of manufacturer's product-

张初兵, 王旭燕, 李东进, 等. 网络购物中消极情绪与行为意向的传导机制: 基于压力应对与沉思理论整合视角[J]. 中央财经大学学报, 2017(2): 84–92. ZHANG Chubing, WANG Xuyan, LI Dongjin, et al. The transmission mechanism of negative emotion and behavior intention in online shopping: based on stress-and-coping and rumination theory[J]. Journal of central university of finance and economics, 2017(2): 84–92. [20] 吕泊怡, 张利明, 苗心萌, 等. 网络购物下第三方评价与冲动性购买意愿: 情绪的调节作用和中介作用[J]. 中国健康心理学杂志, 2015, 23(2): 214–218. LYU Boyi, ZHANG Liming, MIAO Xinmeng, et al. Third-party product reviews and impulse buying intent of online group-buying: the mediating and moderating role of emotion[J]. China journal of health psychology, 2015, 23(2): 214–218. [21] 马庆国, 王凯, 舒良超. 积极情绪对用户信息技术采纳意向影响的实验研究: 以电子商务推荐系统为例[J]. 科学学研究, 2009, 27(10): 1557–1563. MA Qingguo, WANG Kai, SHU Liangchao. Influence of positive emotion on users adoption intention on information technology: an experimental study with RA[J]. Studies in science of science, 2009, 27(10): 1557–1563. [22] 巫月娥. 在线冲动性购买、购后情绪与重复购买意愿的关系研究[J]. 石家庄经济学院学报, 2009, 27(10): 1557–1563. WU Yuee. Study on the relationship between online impulse buying, post purchase emotion and repurchase intention[J]. Journal of Shijiazhuang University of Economics, 2009, 27(10): 1557–1563. [23] 蒋国银, 马费成, 刘行军. 在线到移动环境下消费接受行为的演化研究: 基于计算实验方法[J]. 中国管理科学, 2014, 22(11): 97–104. JIANG Guoyin, MA Feicheng, LIU Xingjun. Research on consumption acceptance evolutionary from online to mobile environment: based on computational experiment[J]. Chinese journal of management science, 2014, 22(11): 97–104. [24] 赵爱武, 杜建国, 关洪军. 基于计算实验的有限理性消费者绿色购买行为[J]. 系统工程理论与实践, 2015, 35(1): 95–102. ZHAO Aiwu, DU Jianguo, GUAN Hongjun. Green purchase behavior of bounded rational consumers based on computational experiments[J]. Systems engineering-theory and practic, 2015, 35(1): 95–102. [25] 于璐. 网络评论环境下制造商生产销售策略与消费者市场关系的计算实验研究[D]. 南京: 南京大学, 2013: 10–43. YU Lu. A study on the effect of manufacturer’s product- [26] sale strategy to consumer’s demand under the environment of online review based on computational experiment[D]. Nanjing: Nanjing University, 2013: 10–43. 张国锋, 李祖枢. 人工生命行为选择情绪机制研究进展 [J]. 小型微型计算机系统, 2012, 33(8): 1774–1780. ZHANG Guofeng, LI Zushu. Research progress on emotional behavior selection mechanism of artificial life[J]. Journal of Chinese computer systems, 2012, 33(8): 1774–1780. [27] VERDUYN P, LAVRIJSEN S. Which emotions last longest and why: The role of event importance and rumination[J]. Motivation and emotion, 2015, 39(1): 119–127. [28] DAMASIO A. The feeling of what happens body and emotion in the making of consciousness[M]. New York: Harcourt Brace and Company, 1999: 198–304. [29] 唐孝威. 情绪的数学公式[J]. 应用心理学, 2001, 7(2): 50–51. TANG Xiaowei. A mathematical formula of emotion[J]. Chinese journal of applied psychology, 2001, 7(2): 50–51. [30] 张国锋. 情绪驱动的人工生命行为选择机制研究[D]. 重庆: 重庆大学, 2009: 25–26. ZHANG Guofeng. Study on emotion driven behavior selection mechanism of artificial life[D]. Chongqing: Chongqing University, 2009: 25–26. [31] 王玉洁. 基于人工心理的情感建模及人工情感交互技术研究[D]. 北京: 北京科技大学, 2007: 41–42. WANG Yujie. Study on technology of emotion modeling and human-computer emotion interaction based on artificial psychology[D]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2007: 41–42. [32] PLUTCHIK R. The emotions: Facts, theories and a new model[J]. American journal of psychology, 1964, 77(3): 518. [33] COWEN A S, KELTNER D. Self-report captures 27 distinct categories of emotion bridged by continuous gradients[J]. Proceedings of the national academy of sciences of the united states of America, 2017, 114(38): E7900– E7909. [34] MEHRABIAN A, RUSSELL J A. The basic emotional impact of environments[J]. Perceptual and motor skills, 1974, 38(1): 283–301. [35] 作者简介：王洪利，男，1978 年生，教授，主要研究方向为电子商务、管理系统仿真。主持完成国家自然科学基金青年基金 1 项，省级项目 3 项。发表学术论文 40 余篇。第 3 期王洪利：一种人工情绪模型及其电商计算实验应用 ·517·

点击进入文档下载页（PDF格式）

已到末页，全文结束