基于熵权-TOPSIS的多用户社交意图评价模型研究

当前的机器人交互理论在多用户交互选择问题上缺少可靠的模型与方法.针对该问题,将机器人多用户并行交互转化为对用户社交意图的综合评价排序问题,提出了一种融合多社交线索的用户社交意图评价模型.该模型融合多种社交线索,通过熵权-TOPSIS方法对用户的社交意图进行实时评价与排序,然后根据排序结果驱动机器人的社交注意力转移.以上模型方法在"小胖"机器人平台上付诸实验,实验结果表明,该模型方法的准确率为92.8％,其中熵权-TOPSIS方法每次计算时间在2 ms左右,占总时间的0.81％.证明该模型满足机器人在多用户并行交互时实时的用户选择需求.