Targeted merging of customers‘ opinions based on trust
Cílené slučování názorů zákazníků na základě důvěry
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date
Files
Abstract
V této práci zkoumáme, jak racionální agent formuje svůj názor na základě předchozích znalostí, dostupných informací a názorů jiných agentů. Navrhneme metodu účelného míchání názorů agenta a názorů expertů. Popisujeme agentův názor a názory expertů ve formě distribucí. Formlujeme formování názoru jako rozhodovací problém a řešíme ho s pomocí Plně Pravděpodobnostního Návrhu (PPN). Demonstrujeme řešení na základě simulovaných dat o vlastnostech značek mobilních telefonů. Navrhovaná metodologie je ověřena na příkladu volby mobilní značky na základě názorů expertů zohledňující důvěru v expertův názor.
In this thesis, we investigate how a rational agent forms their opinion based on prior knowledge, available information, and the opinions of other agents. We propose methodology of how to purposefully merge agent's opinion and expert opinions. We describe the agent's opinion and the opinions of experts in the form of distributions. Formulating opinion formation as a decision-making task and solve it using Fully Probabilistic Design (FPD). To demonstrate our approach, we apply the solution on simulated data describing features of mobile phone brands. Methodology is verified on a testbed example of choosing a mobile phone brand based on expert opinions while taking into account agent's trust in experts.
In this thesis, we investigate how a rational agent forms their opinion based on prior knowledge, available information, and the opinions of other agents. We propose methodology of how to purposefully merge agent's opinion and expert opinions. We describe the agent's opinion and the opinions of experts in the form of distributions. Formulating opinion formation as a decision-making task and solve it using Fully Probabilistic Design (FPD). To demonstrate our approach, we apply the solution on simulated data describing features of mobile phone brands. Methodology is verified on a testbed example of choosing a mobile phone brand based on expert opinions while taking into account agent's trust in experts.