Tecnologias de Negócio Electrónico
Proposta de Trabalho:
Sistema Multi-Agente para
Broker Electrónico para a Indústria Seguradora
Janeiro 2004
MEI-LEIC / Eugénio Oliveira
Tecnologias de Negócio Electrónico
BIAS
Brokerage in Insurance – an Agent-based System
Interacçãopor
delegação do
cliente
Descrição das
características
E necessidades
do cliente
CA
Propostas de
produtos
Broker
IA
Comunidades
de Clientes
IA
Estereótipos
...
Negociação
Ofertas
personalisadas
Janeiro 2004
reacções
IA
Ontologia
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Tecnologias de Negócio Electrónico
Vantagens:
Cliente acede a uma maior gama de Produtos possíveis
Seguradoras não necessitam de normalizar os produtos
Seguradoras mantém flexibilidade sendo donas dos
seus Agentes
Intermediários (Brokers) mantém o seu papel e ajudam
Clientes e Seguradoras
Janeiro 2004
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Desafios:
•
Especificar uma Arquitectura Multi-Agente
e escolher uma Plataforma
•
Criar uma Ontologia do domínio
•
Representar produtos de Seguros
•
Funções de Avaliação multi-critério dos produtos
•
Especificar protocolos de interacção do Broker com o Cliente
•
Especificar protocolos de interacção do Broker com Seguradoras
Aprender as preferências dos Clientes
Janeiro 2004
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Protocolo de Negociação:
Multi-atributo
distância entre uma proposta específica
e as preferências do Cliente
Privacidade
Reacções qualitativas exprimindo as diferenças
entre os atributos de uma proposta específica
e a melhor proposta até ao momento
Inter-dependencias
Adaptativo
Usar Aprendizagem pelo Reforço sendo a Recompensa
dependente das Reacções (“feedback”)
Janeiro 2004
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Protocolo de Negociação:
Negociação-Q “Agents advanced features for negociation in Electronic
Commerce and Virtual Organisations formation process” ,
Ana Paula Rocha, Eugénio Oliveira,
in Lecture Notes in Artificial Intelligence, V. 1991 pp.77-96, Springer 2001
Protocolo de Negociação:
Cliente
Intermediário
(1)pedido
(2) Anúncio
(3) Propostas
(4) Propostas
(5) Contra-propostas
(9) Propostas finais
(10) propostas seleccionadas
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Seguradoras
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(6) Comentário qualitativo
(7) Propostas
(8) Comentário qualitativo
múltiplas rondas
(11) Selecção / Rejeição
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Criação de Comunidades de Utilizadores pelo
Broker:
COBWEB (Fisher, 1987) usa o conceito Utilidade
da Categria (Gluck & Corter, 1985) para criar
Agrupamentos Conceptuais
Algoritmo incremental para o agrupamento
Conceptual Hierárquico
Maximiza a Utilidade da Categoria:
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Comunidades de Utilizadores
Agrupamentos com características comuns criados
Incrementalmente representando comunidades de clientes
juntando U4
C1
C1
U1
U2
U3
User
Marital
status
Children
U1
Single
No
U2
Married
No
U3
Married
Yes
U4
Married
Yes
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U1
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U2
C2
U3
U4
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Comunidades de Utilizadores
Aplica um de quatro possíveis Operadores:
Inclusão em Agrupamento existente
Criação de novo Agrupamento
Divisão
Fusão
Tal que Maximize a Utilidade da Categoria
P(Ck) [Si Sj P(Ai=Vij|Ck)2 - Si Sj P(Ai=Vij)2] / n
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similaridade Intra-Classes
Quanto maior P(Ai=Vij|Ck) tanto maior a proporção de
membros da Classe partilhando o valor Vij para o atributo Ai
dissimilaridade Inter-Classes
Quanto maior P(Ck|Ai=Vij) menos elemento em diferentes
classes partiham esse valor (é específico de uma classe)
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Qualidade da partição:
SK=1,nSiSj P(Ai=Vij)P(Ck|Ai=Vij)P(Ai=Vij|Ck)
Balanço entre similaridade intra-classe e difença inter-classes
Pela regra de Bayes:
P(Ai=Vij)P(Ck|Ai=Vij) =P(Ck)P(Ai=Vij|Ck)
Substituindo na fórmula da Qualidade da Partição:
SK=1,n P(Ck) Sj Sj P(Ai=Vij|Ck)2
Utilidade da Categoria (aumento no número esperado de
valores dos atributos correctamente colocados em cada
partição {C1…Cn}
P(Ck) [Sj Sj P(Ai=Vij|Ck)2 - Sj Sj P(Ai=Vij)2] / n
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Estereótipo: Modelo protótipo de cada Comunidade
Representativo dos seus Elementos (utilizadores,
clientes)
Significativamente diferente de outras comunidades
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Como extraír um Significado para cada Agrupamento?
Estereótipo de uma Comunidade?
Identificando Padrões pelo uso de uma métrica
Métrica medindo o aumento de frequência de uma
componente específica fi dentro de uma comunidade
Relativamente à frequência por defeito no número total
FIc = fi 2 – fc2
FIc é considerado relevante se superior a um patamar
convencionado
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Estereótipos (Exemplo)
C1
U1
User
U2
C2
U3
U4
Preferencias
U1
Comp1, Comp6
U2
Comp1, Comp6, Comp8
U3
Comp1, Comp5
U4
Comp1, Comp4, Comp5, Comp6
C2 Esterótipo (ß = 0.05)
FIComp1
FIComp4
FIComp5
FIComp6
Janeiro 2004
=
=
=
=
(2/2)2
(1/2)2
(2/2)2
(1/2)2
–
–
–
–
(4/4)2
(1/4)2
(2/4)2
(3/4)2
FIc = fi2 – fc2
=
=
=
=
MEI-LEIC / Eugénio Oliveira
0.0
0.185
0.75
-0.315
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
Componentes escolhidas quer por demasiado poucos ou muitos
utilizadores (clientes) não ficam nos estereótipos:


No primeiro caso são ignorados pelo algoritmo por
irrelevantes
No segundo caso, correspondem a características
generalizadas a todas as comunidades
Tecnologias de Negócio Electrónico

Bee-gent da Toshiba: plataforma em Java



Bonding and Encapsulation enhancement Agent
http://www2.toshiba.co.jp/beegent/index.htm
Informação comunicada entre os Agentes no formato XML (e ACL)
L.Nogueira, Eugénio Oliveira,
“Brokering in Electronic Insurance Markets”. Luis Nogueira and
Eugénio Oliveira, in "Multi-Agent Systemsand Applications III,
Eds V.Marik, Jorg Muller, M.Pechoucek, pgs.574-584, Proceedings
of the 3rd International CEEMAS 2003), Lecture Notes in
Artificial Intelligence 2691, Springer 2003.
