自動商機撮合代理人
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(2) System)在電子化的貿易流程中，建置了完整. 驟應該都可以利用商機代理人來完成。在國外. 的付款機制，並將相關的表單電子化，並利用. 絕大多數的商機代理人都沒有做到需求者的. XML 等相關技術，設計付款平台，讓企業相. 需求分析，而且只有 T@T 有做到從商品代理. 關採購流程，得以完全電子化。 以. 人、廠商代理人到議價這一個流程[4]。我們希. http://www.personalogic.com. 、. 望商機撮合代理人具有智慧，能理解供應商與. http://www. firefly.com. 、. 需求者之間所存在的關係所代表的涵義，在跨. http://jango.excite.com. 、. 網站中大量的商品資訊中找出使需求者真正. http://www.onsale.com. 、. 的需求所在而能自動的幫需求者完成從需求. http://www.ebary.com/aw. 、. 分析、商品代理人、廠商代理人到議價這一個. http://auction.eecs.imich.edu. 、. 完整的流程。對於需求者商機撮合代理人能自. http://ecommerce.media.mit.edu/tete-a-tete/. 和. 動的幫需求者完成查詢商品、比價、下單等動. http://bf.cstar.ac.com/bf 等最具有代表性。這類. 作需求者所需進行的動作就只有付款及提. 商機撮合代理人的通常只提供了一電子交易. 貨。對於供應商，商機撮合代理人能自動的幫. 的網站，在網站中包括了一切的商機，也就是. 助供應商找出潛在的需求者。在此論文中我們. 說不管從供應商的商品到供應商與需求者的. 提出了一架構建構一新的商機撮合代理人，以. 交易行為都只限定於這個網站的內容，商品的. 自然語言理解技術和知識推論技術建立有智. 資訊以及交易行為無法橫跨不同的網站之. 慧性和知識處理能力的商機撮合代理人，稱之. 間。再者網站在此為一輔助的角色，並沒有自. 為自動商機撮合代理人。. 動的機制幫需求者去尋找所需的商品，也無法 替供應商尋找潛在的需求者，而是當需求者有 需求出現時，需求者利用網站所提供的型錄或. 3.自動商機撮合代理人 3.1 系統架構. 是搜尋工具去尋找所需的商品，當所需的商品 找到之後需求者再去進行比價、下單和付款等 動作。現今有許多的理論或是模組應用來模擬 購買行為，這些模組以及理論都包含了下面幾 個步驟[6]:. 在架構上，自動商機撮合代理人可以分為 五個部分如圖一所示： （1）商機漫遊機器人－ 負責抓取電子交易站臺上的網頁，自動追蹤探 索站臺內每一個連結，抓取所有供給與需求商 品的資訊，以便以後製作供給與需求清單； （2）. 1.. 供給與需求分析(Support and Need. 供給與需求分析機制— 利用自然語言處理技. Identification). 術，將商機漫遊機器人從網路上抓回來的供給. 2.. 商品代理人(Product Brokering). 與需求資訊加以分析； （3）供給與需求分類引. 3.. 廠商代理人(Merchant Brokering). 4.. 議價(Negotiation). 5.. 配送(Purchase and Delivery). 6.. 售後服務(Production Service and. 擎－按照分類演算法精鍊供給與需求特性內 容 做 出 適 當 分 類 ， 而 利 用 的 方 式 為 :建 立 一. Evaluation)。. domain ontology，並利用此 ontology[1]來進行 分類； （4）買賣協調與撮合機制— 套用一演算 法從眾多供給中協調組合以符合需求者的需 求並加以居中協調； （5）商機產生技術— 利用 資料探勘技術從買賣雙方的交易資料中探勘. 在這 6 個步驟中除了配送以及售後服務無法 利用商機代理人來完成之外其他的前 4 個步. 出潛在的商機。.
(3) 商機漫遊機器人抓回來的資訊，經由供給 Web Sites Bbs news. bbs spy. Web spy. news spy. Spy Agent. 與需求分析機制分析後，將一些重複或無意義 的資訊過濾掉後，並將供給與需求資訊分開成 為”有用的供給”與”有用的需求 ”資訊。以電子. Natural Language Processing. 佈告欄系統 (BBS)為例子，其中的供給與需求 皆為一段簡單而且有固定關鍵字的文字如下 Products classification. need identified. Hidden business Mining. 供給索引 資料庫. 圖二與圖三所示: 拍賣賽揚 586 電腦主機. 需求索 引 資料庫. 賽揚 586 電腦主機 微星主機板 6178. Product. Merchant Negotiation. Business brokering. 圖一自動商機撮合代理人架構. 硬碟 3.2GB 記憶體 128MB 52X CD-ROM. 3.2 商機漫遊機器人 在本篇論文中我們利用商機漫遊機器人. 價錢 $6500 聯絡: u3261143@cc.ncu.edu.tw. (Spider)至網路中自動的搜尋供給與需求[3]。 圖二網路上常見的供給資訊. 通常我們透過網路進行交易時需要至在 web、bbs 或是 news 上去公佈或是搜尋以獲得 供給與需求，然後就以消極的等待方式等待有 人主動與你聯絡或是積極花費很多時間與精. 發信人: RETER.bbs@bbs.nsysu.edu.tw (Try To Remember), 信區: market. 力進行尋找適合的供應與需求，然後才能進行 交易行為。在本篇論文中我們利用商機漫遊機. 標. 器人(Spider)到各個交易網站去自動抓取供給. 發信站: 中山計中美麗之島 (Fri Sep. 與需求然後進行撮合。那如何讓機器自動抓取. 28 10:39:58 2001). 供給與需求呢 ?首先商機漫遊機器人裡面有知 識庫，這知識庫中紀錄著一些電子交易較著名 的. URL ， 例 如 國 內 有 拍 賣 王. http://www.bid.com.tw 等，同樣的在 BBS 與. 題: 徵一張 PCMCIA. 轉信站: cis_nctu!news.cis.nctu!netnews.csie.nct u!news.civil.ncku!news.nsysu!Fo. NEWS 或一些 FTP 著名的網站一樣記錄著這. 來. 些 Site 著名的地方，比如說 bbs.ntu.edu.tw 有. 徵一張筆記型用的網路卡.... market 版 常 會 有 一 些 很 有 用 的 二 手 買 賣 訊. 源: bbs.nsysu.edu.tw. 意者把產品規格寄給我並註明價錢... 息。商機漫遊機器人就可以到這些 Site 去抓取 供給與需求的資訊。. 3.3 供給與需求分析機制. 限高雄市 圖三網路上常見的需求資訊.
(4) 供給與需求分析機制是利用自然語言的技術 來做分析，並將供給與需求資訊分開成為 ”有 用的供給 ”與”有用的需求 ”資訊。而分析分為. 電腦主機 處理器: 賽揚 466. 三個步驟:. …. (1) 決定為供給或是需求:在此步驟中決 定此一訊息為供給或是需求，做法是 利用一買賣語意庫其中包含買與賣 中常用的關鍵字例如 :買、賣、徵求、. 主機板: 微星6178. 售、急需等等。有了這語意庫便可決 定此一訊息為需求或是供給。 (2) 決定商品資訊 :當決定了是供給或需. 硬碟: 3.2GB. 圖四利用 ontology 為依據做分類. 3.5 買賣協調與撮合機制. 求的之後便要判斷所供給或需求的 商品為何。在本篇論文中我們所限定 的範圍為電腦週邊買賣的商機撮 合，在此我們建構電腦週邊的 ontology 與自然語言的技術將商品 資訊擷取出來。. 將需求與供給分類完成之後接下來就要進入 供給與需求的撮合了，在這邊我們先分析電腦 周邊產品銷售中幾種不同的商機協調與撮合 型態，針對不同的型態加以解釋如何達到撮合 的目的，我們將達成下列幾項商機協調與撮合 型態：. (3) 決定交易資訊 :在此步驟中則是決定 交易資訊，交易資訊包括了交易的時 間、地點、聯絡方式等等。. 3.4 供給與需求商品分類引擎. a.只有一位供應商能完全滿足需求者 的需求(一對一)這類是形式最簡單的 撮合，了解需求者的需求之後，尋找 到只有一位供應商能符合需求，則進 行供應商與需求者之間的協調。如圖 五所示 ：. 當透過供給與需求分析機制擷取出供給 與需求商品資訊後分便別將需求與供給透過 分類引擎加以分類，分類的目的是為了在撮合 時能快速的將需求與供給加以對應。以找出有 哪些供給符合需求，才能近一步的加以協商撮. 買 256 mb ram 1400元. 賣 256 mb ram 1300元 撮合. 圖五一對一的撮合情況. 合。分類的方法在這篇論文中，我們採用 ontology 作為分類的依據，將 ontology 中的每 一個點當成一個分類，將商品對應到 ontology 的某幾個點上，以圖二的供給為例子其分類為 下圖四所示。 採用此種分類方法可以將需求與供給分 解為小部份的需求與供給，而在撮合時即可針 對這些小部份的需求與供給加以撮合以便達 到完整的需求與供給的撮合。. b.不只一位供應商能完全滿足需求者 的需求 (多對一 )這類型當了解需求者 的需求之後，要從能滿足需求的供應 商中進行挑選，選擇較好的供應商(選 擇的條件包括 :信用、價錢、配送等)， 再近一步進行供應商與需求者之間的 協調。如圖六所示:.
(5) 賣方. 物品. 價錢. 地點. 廠牌. A. 256ram. 1400. 台北. 盛創. B. 256ram. 1250. 新竹. NEC. C. 256ram. 1380. 台北. 盛創. D. 256ram. 1300. 台中. 盛創. E. 256ram. 1500. 高雄. NEC. 買 256 mb ram 1400 元. 圖六多對一的撮合情況. 買 P3-700以上 記憶幾256 mb 硬碟 30 G 以上電腦主機一台 價錢18000元 賣方. 物品. 規格. 價錢. 地點. 廠牌. 物品. 規格. A. 記憶體. 256mb ram. 1400. 台北. 盛創. cpu. P3-700 以上. B. cpu. P-3 800 5000. 新竹. intel. 記憶體. 256 mb. C. 主機板. 技嘉主 機板. 3000. 台北. 技嘉. 硬碟. 30G以 上. D. 音效卡. 128bit. 2500. 台中. 啟亨. E. 硬碟. 40g. 3850. 新竹. IBM. F. 顯示卡. AGP 8 mb. 1500. 高雄. 麗台. 主機版 音效卡 顯示卡. 售價:17250. 買價:1800. 圖七多對多的撮合情況. 買 P3-700以上 記憶幾256 mb 硬碟 30 G 以上電腦主機一台 價錢17000元. A 賣 P3-800 記憶幾512 mb 硬碟 40 G 電腦主機一台 價錢18000元. 賣方. 物品. 規格. 物品. 規格. B. 記憶體. 256mb ram. cpu. P3 -700 以上. A. cpu. P-3 800. 記憶體. 256 mb. B. 硬碟. 30G. 硬碟. 30G以 上. 買 AMD-700以上 記憶幾512 mb 硬碟 40 G 以上電腦主機一台 價錢17000元. B 賣 AMD-900 記憶幾 256 mb 硬碟 30 G 電腦主機一台 價錢15000元. 賣方. 物品. 規格. A. 記憶體. 512 mb ram. B. cpu. AMD 900. A. 硬碟. 40G. 物品. 規格. cpu. P3-700 以上. 記憶體. 256 mb. 硬碟. 30G以 上. 總售價:3300. 圖八多對多的撮合情況(組合的方式不只一種). 總買價:3400.
(6) c.要組合兩位以上的供應商才能完全 滿足需求者的需求(組合的方式只有 一種)這類形式的撮合，在了解需求者 的需求之後，將需求分解成不同的小 需求(subset) ，然後針對不同的小需 求來尋找到只有一位供應商，然後再 進行供應商與需求者之間的協調。如 圖七所示: d.要組合兩位以上的供應商才能完全 滿足需求者的需求(組合的方式不只 一種)這類型的撮合則是要將供給與 需求都分解成小部份後，再分別撮合 以達成目標。如圖八所示。 當找到供給能滿足需求之後，接下來就要進入 協調買賣[2]的步驟，在協調買賣的部分我們 提出的架構希望扮演隱藏式撮合代理人的角 色，利用自動發送郵件機制做為撮合的媒介。 根據分析與研究在網路 BBS、Web 與 News 上買 賣的文章大多有包含固定的資訊在其中，例如: 交易物品、價錢、交易時間、交易地點…等等。 因 此 本 計 劃 事 先 產 生 買 賣 的 板 模 (template)，當進行撮合時即利用自然語言技. 圖九 (a)購買的板模 (b)利用板模所產生出來 的協商郵件. 3.6 商機產生技術 上述所討論的撮合情況都是供給可以提供給 需求的情況。在網站上銷售商品絕大多數時是 需要漫長時間的被動等待才能銷售出去，或是 有時候根本無法銷售出去。因此在本篇論文的 架構中我們加入了商機產生機制利用資料探 勘(data mining)的技術來挖掘潛在的商機，然 後針對這些潛在的商機進行撮合。在本篇論文 中我們採用了關聯法則(association rule)來 達 成目的 [7]。在關聯法則部分我們從歷史交易中 進行探勘，如果探勘出一個規則為”購買音效 卡的人=>購賣喇叭” ，則當有人在販賣喇叭 時，本系統就會去需求者中尋找曾經購買音效 卡但是還未購買喇吧的人，去詢問是否要購買 喇吧。有了這個機制後才能使整個商機撮合的 流程達到一個完整的階段。. 術並套用適合的板模產生撮合的郵件並自動 透過網路寄送給買賣雙方，當一方有回應時可 視情況在套用適合的板模(template)，再度進行. 4 結論. 撮合。圖九為一購買的板模以及利用這個板模. 在本篇論文中我們提出了一個自動商機代理. 所產生出來的郵件。本架構希望做到買賣雙方. 人的架構，此一自動商機代理人在供給與需求. 皆不知道本系的存在，而能完成商機的撮合。. 分析(support and need identification)的部分利 用商機漫遊機器人自動去電子交易網站中抓. 我想要購買 ______________ 您的售價為 ______________ 我想出價 ________________ 不知道可不可. 取供給與需求資料，然後利用自然語言處理技 術將需求與供給加以解析粹取出商品資料與 交易條件。然後利用 ontology 作為分類的依據 將需求與供給分解成小部份並分別加以分. 以,如果可以的話 我想在 _______時間 ________ 地點交貨 (a) 我想要購買賽揚 466 電腦主機. 類，以利撮合的進行。在撮合的部分則是採用 將需求分解成小部份分別加以滿足的撮合方 式達到目標，而在買賣協商的部分則是採用自 然語言處理技術在套用適當的板模(template). 您的售價為 6500 我想出價 6300 不知道可不可以,如果可以的. 產生協商的文件在透過郵件發送裝置傳送給 供給與需求者以進行協商。除此之外在本篇架. 話 我想在 _10 月 1 日早上 10 點_時間 _在光華. 構中還導入了資料探勘的技術以達到潛在商 機的撮合。本篇所提出的架構完整的涵蓋了現. 商場_地點交貨 (b). 今有許多的理論或是模組應用來模擬購買行.
(7) 為的前四個幾個步驟: 供給與需求分析. Korea, Apr. 6–9). ICEC, Seoul, 1998, pp.. (support and need identification) 、商品代理人. 9–15.. (Product brokering) 、 廠 商 代 理 人 (Merchant. [6] Pattie Maes, Robert H. Guttman, AND. brokering) 與議價(Negotiation)。. Alexandros G. Moukas. Ahents That Buy. 附註︰本研究由經濟部委託財團法人資訊工. and Sell. COMMUNICATIONS OF THE. 業策進會網路前瞻應用技術發展四年計畫辦. ACM March 1999/vol. 42, No. 3. [7] R. Srikant, Q.Vu, and R. Agrawal. Mining. 理. association rules with item constraints. In. 5.參考文獻 [1] Bergamaschi, S., et al., “An Intelligent Approach to Information Integration,” Guarino, N. (ed.) Formal Ontology in Information Systems. IOS Press 1998. [2] Chavez, A., Dreilinger, D., Guttman, R., and Maes, P. A real-life exper-iment in creating an agent marketplace. In Proceedings of the Second Inter-national Conference on the Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology PAAM’97 (London, U.K., Apr.). Practical Appli-cation Company, London, 1997. [3] Doorenbos, R., Etzioni, O., and Weld, D. A scalable comparison-shop-ping agent for the World-Wide Web. In Proceedings of the First Interna-tional Conference on Autonomous Agents Agents’97 (Marina del Rey, Calif., Feb. 5–8). ACM Press, N.Y., 1997, pp. 39–48 [4] Guttman, R., and Maes, P. Agent-mediated integrative negotiation for retail electronic commerce. In Proceedings of the Workshop on Agent-Medi-ated Electronic Trading AMET’98 (Minneapolis, May 1998). [5] Moukas, A., Guttman, R., and Maes, P. Agent-mediated electronic com-merce: An MIT Media Laboratory perspective. In Proceedings of the Inter-national Conference on Electronic Commerce (Seoul,. Proc. 1997 Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining(KDD’97), Newport Beach, CA, Aug.1997.
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