Vi presenterar en klassificeringsmetod för att lära sig en motståndares preferenser under bilaterala förhandlingar om flera frågor. Liknande kandidat preferensrelationer grupperas i klasser, och en Bayesian teknik används för att bestämma, för varje klass, sannolikheten för att motståndarens sanna preferens relation över uppsättningen av erbjudanden ligger i den klassen. Bevis som används för klassificering beslutsfattande erhålls genom att observera motståndarnas sekvens av erbjudanden, och tillämpa koncession antagande, som anger att förhandlare vanligtvis minskar sitt erbjudande verktyg som tiden går för att hitta en affär. Enkla experiment visar att tekniken kan hitta rätt klass efter mycket få erbjudanden och kan välja en preferens relation som sannolikt kommer att matcha nära motståndarens sanna preferenser.
Buffett och Bruce REF introducerar en klassificeringsteknik för att approximera motståndarens preferenser över domänen för möjliga erbjudanden.
Learning opponents' preferences in multi-object automated negotiation
{'venue': "ICEC '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}