Ontologias

Presentación de Ontologías (parte 1)

Ontologias

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COMERCIO ELECTRÓNICO MEDIANTE AGENTES (2ª parte)

Uno de los tipos de sistemas que utilizan agentes para comercio electrónico son los Sistemas Recomendadores (Recommender Systems). Estos sistemas pueden utilizar tres técnicas diferentes:

* Filtrado basado en contenido


Este método tiene el inconveniente de que recopila información de los productos de las webs de venta online, y cada una tiene un formato de presentación distinto, con lo que el sistema debe adaptarse a ellas.


* Filtrado colaborativo


Filtra los productos mostrados al consumidor, basándose en las valoraciones que han hecho de los mismos otros consumidores con los mismos gustos.


* Filtrado basado en restricciones


Filtra los productos en base a restricciones que el usuario introduce acerca de las características del producto y del vendedor (precio, plazo de entrega...).

Sin embargo, el problema que todos los sistemas de comercio electrónico tienen es la interfaz de usuario, que no deja de ser una lista de articulos con una fotografía y una breve descripción.


El reto es hacerlo más interactivo y cercano al usuario de forma que la experiencia de compra sea más agradable y parecida a como lo es en el mundo real. Una posibilidad es el uso de avatares animados que guien al comprador e interactúen con él en lenguaje natural (ejemplo de uso de avatares: Anna de IKEA), o también la creación de entornos en 3D y que las tiendas online tengan un aspecto parecido al de Second Life.


Otro reto es el de la confianza, ya que la gente no está muy dispuesta a dejar su dinero en manos de máquinas, sensibles a fallos y a las que no puedes reclamar.


En cuanto a protocolos se pueden mencionar los siguientes:

• KIF (Knowledge Interchange Format)


• KQML (Knowledge Query Manipulation Language)


• Ontolingua:un protocolo de compartición de ontologías


• EDI (Electronic Data Interchange): protocolo dominante para comercio B2B


• EDIINT: EDI basado en Internet


• ICE (Information Content & Exchange): para intercambio online de activos entre compañías


• OBI (Open Buying on the Internet): para adquisiciones business-to-business de gran volumen a bajo coste


• OFX (Open Financial Exchange): para transacciones financieras


• SET (Secure Electronic Transactions): para transacciones mediante tarjeta de crédito


• OPF (Open Profiling Standard)y el P3P (Personal Privacy Preferences Project): para definir opciones privadas en los datos de perfil de los consumidores

Sea como sea las tecnologías o protocolos que se usen, deben ser compatibles entre sí.

SEMINARIO 3: BUSCADORES

¿Cómo funciona AltaVista?

AltaVista tiene un índice que está construido mandando a un crawler (o programa robot) que captura texto y lo trae de vuelta.


El crawler principal se llama Scooter. AltaVista dijo una vez que era “el Web crawler existente más rápido”. Scooter envía miles de hilos simultáneos. 24 horas al día, 7 días a la semana, Scooter y sus hilos acceden a miles de páginas al mismo tiempo, como miles de usuarios cogiendo información y copiándola para pasársela a los indexadores de forma que luego la información esté indexada. Y al mismo tiempo consiguen de cada página, cada hipervínculo que hay en ella, para ponerlo en una lista y visitarlos más tarde.


En un día típico Scooter y sus miles de hilos visitan alrededor de 10 millones de páginas. Si hay muchos hipervínculos de otras páginas a la tuya, esto incrementa tus posibilidades de ser encontrado.


La araña (crawler) de AltaVista desciende hasta tres niveles de páginas en tu sitio Web. Es importante recordar esto si tienes páginas que no pueden accederse en con tres clics desde la página principal. Tendrás que indexarlas de forma separada.
No puedes decirle a AltaVista cómo indexar tu sitio Web, esto lo hace con su araña, pero puedes ir a la página del buscador y enviar páginas específicas para darle un empujón. La araña de AltaVista visitará tu sitio Web cada mes desde la visita inicial.


Los algoritmos de ranking de AltaVista dan más valor a palabras clave que se encuentren en una etiqueta de título. También da más valor a palabras clave que están cerca de otra palabra clave, y palabras que están cerca del principio de la página.


Scooter se adhiere a las reglas de política para Web spiders que se especifican en el Standard for Robot Exclusion (SRE). Le pregunta a cada servidor qué ficheros deberían ser excluidos de ser indexados. Scooter no puede atravesar firewalls. Utiliza un algoritmo especial de espera entre peticiones sucesivas a un servidor para no afectar a los tiempos de respuesta de los otros usuarios.


En añadidura al servicio público de búsqueda de AltaVista, su empresa matriz, Digital Equipment Corporation (DEC) vende AltaVista para uso individual (descargándolo a en tu computadora, puede buscar en tu disco duro) y para intranets de empresa.

¿Qué es un Web crawler?

Un Web crawler (araña web) es un programa que hojea metódica y automáticamente la World Wide Web. Otros términos para Web crawler son ants, automatic indexers, bots y worms o Web spider, Web robot, o especialmente en la comunidad FOAF, Web scutter.
Este proceso se llama Web crawling o spidering. Muchos sitios, en particular los buscadores, utilizan spidering como una forma de proporcionar información al día.


Los Web crawlers son mayormente utilizados para crear copias de todas las páginas visitadas para más tarde procesarlas con un buscador que indexará las páginas descargadas para proporcionar los resultados de las búsquedas más rápidamente. Los crawlers también se pueden utilizar para automatizar tareas de mantenimiento en sitios Web, como chequear los enlaces o validar código HTML. También pueden usarse para reunir tipos específicos de información de páginas Web, como recoger direcciones de e-mail (normalmente para spam).


Un Web crawler es un tipo de bot, o agente software. En general, comienza con una lista de de URLs que visitar, llamadas seeds (semillas). Mientras el crawler visita estas URLs, identifica todos los hipervínculos de la página y los añade a la lista de URLs a visitar, llamada la crawler frontier. Las URLs de la crawler frontier se visitan recursivamente de acuerdo a un conjunto de políticas.

Un crawler no solo debe tener una Buena estrategia de crawling, también debe tener una arquitectura altamente optimizada.


Shkapenyuk y Suel se dieron cuenta de esto: “Mientras que es bastante fácil construir un crawler que descargue unas pocas páginas por Segundo por un corto período de tiempo, construir un sistema de alto rendimiento que pueda descargar cientos de millones de páginas durante varias semanas presenta un número de retos en diseño de sistemas, eficiencia de entrada/salida de red, y robustez y buen manejo“.


Los Web crawlers son una parte central de los buscadores, y los detalles de sus algoritmos y arquitectura se mantienen como secretos de empresa. Cuando los crawler son diseñados y publicados, normalmente hay una falta importante de detalles que previene que otros reproduzcan su trabajo. También hay preocupaciones emergentes sobre “search engine spamming”, lo cual previene a la mayor parte de buscadores de publicar sus algoritmos de ranking.

Bibliografía

What is.com Target Search
Autores: Ivy Wigmore (Editor de Contenido), Lowell Thing (Fundador)
Enlace: http://whatis.techtarget.com/definition/0,,sid9_gci212945,00.html
Última visita: 29/04/10


Wikipedia, the free encyclopedia
Enlace: http://en.wikipedia.org/wiki/Web_crawler
Última visita: 29/04/10


“Search engine robots that visit your web site”
Enlace: http://www.jafsoft.com/searchengines/webbots.html
Última visita: 29/04/10

COMERCIO ELECTRÓNICO MEDIANTE AGENTES (1ª parte)

La siguiente información se ha traducido del artículo "Agent-mediated electronic commerce: a survey". Más información y enlace al mismo, en la parte inferior de la página.




1. INTRODUCCIÓN


Los agentes software juegan un gran y variado papel como mediadores en Comercio Electrónico. Hablaremos de roles, de las tecnologías que soportan los agentes y de cómo se relacionan con el comercio electrónico de estas 3 formas principales: business to business, business to costumer y costumer to costumer.


2. PAPELES DE LOS AGENTES COMO MEDIADORES EN COMERCIO ELECTRÓNICO


Es útil explorar los roles de agentes como mediadores en comercio electrónico en el contexto de un modelo común. El modelo que nosotros presentamos proviene de la investigación del mercado tradicional Consumer Buying Behaviour (CBB) y comprende las acciones y decisiones relacionadas con comprar y usar bienes y servicios. No obstante, se aumenta el modelo tradicional CBB con conceptos de investigación de agentes software para adaptarlo al mercado electrónico.

2.1 Modelo CBB


Hay varias teorías descriptivas y modelos que intentan capturar el comportamiento de compra de un consumidor (el modelo Nicosia, el modelo Howard-Shetch,…). Aunque diferentes, todos estos modelos comparten una lista similar con 6 estados fundamentales que guían el comportamiento de compra del consumidor.

* Need Identification


Este nivel se caracteriza porque el consumidor es consciente de que tiene una necesidad insatisfecha. Dentro de este nivel, el cliente puede ser estimulado a través de información del producto.


* Product Brokering


Este nivel comprende la recuperación de información para ayudar a determinar qué comprar. Esto abarca la evaluación de las alternativas de producto basadas en los criterios proporcionados por el consumidor. El resultado de este nivel se llama “conjunto de productos considerados”.


* Merchant Brokering


Este nivel combina el “conjunto considerado” del nivel anterior con información específica del comerciante para ayudar a determinar a quién comprarle. Esto incluye la evaluación del comerciante basada en criterios seleccionados por el consumidor (precio, garantía, tiempo de entrega, etc..).


* Negotiation


Este nivel trata sobre cómo determinar los términos de la transacción. La negociación varía de duración y complejidad según el mercado. En los tradicionales mercados al por menor, precios y otros aspectos de las transacción son fijados sin dejar sitio a la negociación. En otros mercados (coches, arte, etc..) la negociación del precio o de otros aspectos del trato están incorporados al producto y a la compra. Los modelos CBB tradicionales no identifican esta etapa explícitamente.


* Purchase and Delivery


La adquisición y la entrega de un producto puede significar el fin del nivel Negotiation o puede ocurrir después, en cualquier orden. En algunos casos, las opciones de pago válidas o las opciones de entrega pueden influir al producto y a la compra.


* Service and Evaluation


Este nivel post-adquisición incluye servicio del producto, servicio al cliente y evaluación de la satisfacción de la experiencia de compra global. La naturaleza de este nivel (y de otros) depende de por quién fue adquirido el producto.


De esta perspectiva CBB, se pueden identificar los roles para agentes como mediadores en comercio electrónico. La naturaleza personalizada, de ejecución continua y semi-autónoma de los agentes los hace muy apropiados para la mediación de comportamientos de clientes incluyendo filtrado de información y resultados, evaluaciones personalizadas, coordinaciones complejas e iteraciones basadas en el tiempo. Especialmente, estos roles corresponden a los niveles de Product Brokering, Merchant Brokering y Negotiation del modelo CBB.

2.2 Product Brokering


Varios sistemas de agentes que reducen el coste de la búsqueda del consumidor cuando decide qué producto se corresponde mejor con sus necesidades personales: PersonaLogic, Firefly and Tete-a Tete.

* PersonaLogic


Herramienta que permite a los consumidores reducir/limitar los productos que mejor satisfacen sus necesidades guiándoles a través de un largo espacio de productos. Este sistema filtra productos no deseados dentro de un dominio permitiendo a los compradores especificar restricciones en las características del producto. Sólo mostrará los productos que cumplan dichas restricciones.


* Firefly


Ayuda a los consumidores a encontrar productos. No obstante, en vez de filtrar los productos según sus características, Firefly recomienda productos mediante un mecanismo llamado ACF (Automated Collaborative Filtering). ACF primero compara los índices de un producto de un cliente con los de los otros clientes. Después de identificar los “vecinos más cercanos” (gente que opina igual) del cliente, ACF recomienda productos que han sido altamente clasificados por “sus vecinos” pero que él no ha clasificado aún. Esencialmente, Firefly usa opiniones de gente que opina igual para ofrecer recomendaciones. El sistema es usado normalmente para recomendar productos tales como música y libros.

2.3 Merchant Brokering


Este nivel compara diferentes vendedores del mismo producto.

* BargainFinder


Fue el primer agente de compras para comparar precios online. Dado un producto específicado, BargainFinder preguntaba su precio a cada una de las 9 diferentes webs de compras usando la misma consulta que haría un navegador.
Un tercio de los mercados de CD accedidos por BargainFinder bloqueaban todas las peticiones de precio. Una razón era que esos comerciantes no querían competir por precio porque sus servicios de valor añadido que ofrecían en sus webs estaban siendo eludidos por BargainFinger y por lo tanto no se consideraban para la decisión de compra del cliente.


* Jango


La versión original de Jango resolvía el bloqueo de comerciantes.


Su modus operandi era simple: una vez que el cliente identificaba un producto específico, Jango podía lanzar peticiones simultáneamente a webs de compras (elegidas de una lista) para saber su precio. Estos resultados permitían al consumidor comparar los precios ofrecidos.


* Kasbah


Sistema de anuncios clasificados online. Un usuario que quiere vender o comprar algo, crea un agente le da una dirección estratégica y lo envía a un mercado de agentes centralizado. Los agentes Kasbah proactivamente salen a la búsqueda de compradores o vendedores potenciales y negocian con ellos en representación de sus propietarios. La meta de cada agente es completar un trato aceptable, sujeto a un conjunto de restricciones especificadas por el usuario tales como precio deseado, precio mínimo y máximo aceptables y una fecha para completar la transacción.

2.4 Negotiation


Desde nuestra pespectiva CBB, la Negociación aparece cuando están determinados el precio y otros términos. Ejemplos: mercados de stock, casas de subastas de arte, subastas de flores etc…
El beneficio de negociar dinámicamente un precio para un producto, en vez de fijarlo, es que libera al vendedor de la necesidad de determinar el valor del producto a priori.
Sin embargo, hay impedimentos para usar negociación. En el mundo físico, ciertos tipos de subastas (por ejemplo una casa de subastas) necesitan que todas las partes estén geográficamente en el mismo sitio.
Afortunadamente, muchos de esos impedimentos desaparecen en el mundo digital. Por ejemplo, OnSale y eBay’s son dos sitios populares que venden productos restaurados y de segunda mano usando una elección de protocolos de subastas. A diferencia de las casas de subasta, estos sitios no necesitan que los participantes estén geográficamente en el mismo sitio. No obstante, estos sitios aún necesitan que los clientes dirijan sus propias estrategias de negociación durante un amplio periodo de tiempo. Esto es en dónde entran las tecnologías de agentes.

* AuctionBot


Es un servidor de subastas en Internet de propósito general en la Universidad de Michigan. Los usuarios de AuctionBot crean nuevas subastas para vender productos escogiendo de una selección de tipos de subastas y entonces especificando sus parámetros (tiempos, métodos para resolver pujas empatadas, el número de vendedores permitidos,…). Compradores y vendedores pueden pujar, según unos protocolos de negociación distribuídos de la subasta creada. En un escenario típico, un vendedor pondría un precio de reserva después de crear la subasta y deja a AuctionBot que maneje e imponga al comprador pujando según el protocolo de subasta y los parámetros.
Lo que hace a AuctionBot diferente de la mayoría de los otros sitios de subastas es que proporciona una API para que los usuarios creen sus propios agentes software que de una forma autónoma compiten en el mercado AuctionBot. El API proporciona una interfaz que se adapta a la semántica del mercado a diferencia de las tecnologías “wrapper”.


* Kasbah


La negociación en Kasbah es sencilla. Los agentes compradores y agentes vendedores son emparejados, y la única acción válida en el protocolo de negociación es:
   - para agentes compradores ofrecer una puja a los agentes vendedores sin restricciones en tiempo o precio.
   - para agentes vendedores responder con un si o no.


Dado este protocolo, Kasbah proporciona compradores con una de las 3 estrategias de negociación: deseoso, imperturbable y austero (correspondiendo a una función lineal, cuadrática y exponencial respectivamente). La simplicidad de estas heurísticas de negociación las hace intuitivas para que los usuarios entiendan lo que sus agentes están haciendo en el mercado.


* Tete-a-Tete


Proporciona una aproximación de negociación única para ventas al por menor. A diferencia de otros sistemas de negociación online, los cuales negocian competitivamente sobre precios, los agentes Tete-a-Tete negocian cooperativamente a través de muchos términos de transacción (garantía, tiempos de entrega, políticas de devolución, opciones de préstamos, …).


Los agentes de compra Tete-a-Tete siguen un estilo de negociación argumentativo con agentes de ventas y usan las restricciones de evaluación capturadas durante los niveles de Product Brokering y Merchant Brokering como dimensiones de una utilidad multi-atributo.

Traducido de:


Título: "Agent-mediated electronic commerce: a survey"
Autores: Robert H. Guttman, Alexandros G. Moukas y Pattie Maes
Publicado en: Cambridge University Press, Volume 13, Issue 02, pp 147-159
Fecha de publicación: Julio 1998
Enlace de descarga: http://xenia.media.mit.edu/~guttman/research/pubs/pubs.html (Último acceso: 23/04/10)

..... continuará.....