Seminar Ski Rad Skraceni



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document

U N I V E R Z I T E T N O V O M S A D



U U

TEHNIČKI FAKULTET "MIHAJLO PUPIN" Z R E N J A N I N

Seminarski rad PREDMET: Inteligentni agenti TEMA : Primjena agenata u poslovanju

Sign up to vote on this title

Mentor: Prof. Dr Želimir Branović



Useful



Not useful  Boban Č Student:

Broj indeksa: 30/09M





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

PREDGOVOR  U ovom radu se opisuju inteligentni agenti, njihova primjena u poslovanju, te se konkretan primjer agenata u poslovanju – softverski agenti za preporuke.

Računari su sveprisutni kao što su to i automobili, televizori, frižideri, ali čini se da puno iskorišćavanje njihovih sposobnosti i dalje potrebna obuka kao za pilota nadzvu aviona. Kako se interaktivna televizija,  palmtop računari i „pametne“ kartice šire i razv jaz izmeđ u miliona neobu čenih korisnika i jednakog broja sofisticiranih mikroproce postaće još očitiji i izraženiji. Imaju ći u vidu da udio vremena i života koji savremeni provode pred zaslonima svojih ra čunara – informišu ći se, zabavljajući se, razmjenj korespondenciju, radeći, kupujući i čak se i zaljubljujući online  –  – postaje jasno da treba neko rješenje/olakšanje za problem ograni čenog raspona ljudske pažnje i sve slož kolekcije softvera i podataka.

Računari trenutno reaguju samo na ono što interfejs dizajneri zovu direktne manipula Ništa se ne dešava, osim ako lice daje komande iz tastature, miša ili ekrana osetljivo dodir. Računar je samo pasivni subjekt koji čeka da izvrši odre đ ena, ena, vrlo detaljna uputs on pruža relativno malo pomo ći kod složenih zadataka ili za obavljanje složenijih aktiv (kao što je traženje informacija) koje mogu trajati neodre đ eno eno vrijeme.

Ukoliko želimo da neuvježbani potroša či efikasno koriste budu će računare i m direktna manipulacija će morati ustupi mjesto nekom obliku delegacije/delegiranja . Istraži softverske firme polažu velike nade u tzv. softverske agente, koji „znaju“ interese koris i autonomno/samostalno djeluju u njihovo ime. Umjesto da vrše potpunu kontro preuzmu odgovornost za svaki potez ra čunara), ljudi će biti uključeni u proces sarad kome će i ljudski i računarski/softverski agenti inicirati komunikaciju, pratiti doga obavljati poslove u cilju ispunjavanja ciljeva korisnika.

enika  („alter ego-a“), Prosječna osoba će efektivno imati mnogo zamjenika/opunomoć enika  digitalnih proksija (digital proxy) – koji će operisati simultano/uporedo na razli mjestima. Neki od ovih punomo ćnika će jednostavno činiti digitalni svijet manje slože skrivanjem tehničkih detalja zadataka, vo đ enjem enjem korisnika kroz kompleksne online  pro ili ih čak učeći o nekim temama. Ostali će možda aktivno tražiti informacije koje inter  Signđ up to vote on this title njihove vlasnike ili nadzirati kriti čne promjene pri odre enim enim procesima. Neki sasvim agenti će imati ovlašćenja za obavljanje transakcija (kao što Not online  useful kupovina)  Useful  je predstavljati ljude u njihovom odsustvu. Kako se, odavno nagoviješteni, razvoj i šir papirnih i elektronskih „džepnih“ dnevnika ve ć uveliko odvija, softverski agenti ć





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

PREDGOVOR  U ovom radu se opisuju inteligentni agenti, njihova primjena u poslovanju, te se konkretan primjer agenata u poslovanju – softverski agenti za preporuke.

Računari su sveprisutni kao što su to i automobili, televizori, frižideri, ali čini se da puno iskorišćavanje njihovih sposobnosti i dalje potrebna obuka kao za pilota nadzvu aviona. Kako se interaktivna televizija,  palmtop računari i „pametne“ kartice šire i razv jaz izmeđ u miliona neobu čenih korisnika i jednakog broja sofisticiranih mikroproce postaće još očitiji i izraženiji. Imaju ći u vidu da udio vremena i života koji savremeni provode pred zaslonima svojih ra čunara – informišu ći se, zabavljajući se, razmjenj korespondenciju, radeći, kupujući i čak se i zaljubljujući online  –  – postaje jasno da treba neko rješenje/olakšanje za problem ograni čenog raspona ljudske pažnje i sve slož kolekcije softvera i podataka.

Računari trenutno reaguju samo na ono što interfejs dizajneri zovu direktne manipula Ništa se ne dešava, osim ako lice daje komande iz tastature, miša ili ekrana osetljivo dodir. Računar je samo pasivni subjekt koji čeka da izvrši odre đ ena, ena, vrlo detaljna uputs on pruža relativno malo pomo ći kod složenih zadataka ili za obavljanje složenijih aktiv (kao što je traženje informacija) koje mogu trajati neodre đ eno eno vrijeme.

Ukoliko želimo da neuvježbani potroša či efikasno koriste budu će računare i m direktna manipulacija će morati ustupi mjesto nekom obliku delegacije/delegiranja . Istraži softverske firme polažu velike nade u tzv. softverske agente, koji „znaju“ interese koris i autonomno/samostalno djeluju u njihovo ime. Umjesto da vrše potpunu kontro preuzmu odgovornost za svaki potez ra čunara), ljudi će biti uključeni u proces sarad kome će i ljudski i računarski/softverski agenti inicirati komunikaciju, pratiti doga obavljati poslove u cilju ispunjavanja ciljeva korisnika.

enika  („alter ego-a“), Prosječna osoba će efektivno imati mnogo zamjenika/opunomoć enika  digitalnih proksija (digital proxy) – koji će operisati simultano/uporedo na razli mjestima. Neki od ovih punomo ćnika će jednostavno činiti digitalni svijet manje slože skrivanjem tehničkih detalja zadataka, vo đ enjem enjem korisnika kroz kompleksne online  pro ili ih čak učeći o nekim temama. Ostali će možda aktivno tražiti informacije koje inter  Signđ up to vote on this title njihove vlasnike ili nadzirati kriti čne promjene pri odre enim enim procesima. Neki sasvim agenti će imati ovlašćenja za obavljanje transakcija (kao što Not online  useful kupovina)  Useful  je predstavljati ljude u njihovom odsustvu. Kako se, odavno nagoviješteni, razvoj i šir papirnih i elektronskih „džepnih“ dnevnika ve ć uveliko odvija, softverski agenti ć





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

SADRŽAJ

DIO I: OPŠTA TEORIJA INTELIGENTNIH AGENATA ................... ...................

I UVOD ......................... ...................................... .......................... .......................... .......................... .......................... .......................... .......................... .............................. .......................... .........

1.1. OPISNA DEFINICIJA SOFTVERSKIH AGENATA ......................................................................... ........................................................................................... .................. 1.2. J 1.2. J AKI I SLABI POJAM KONCEPTA " AGENTA" .......................................................................... ................................................................................................ ...................... 1.3. R  AZLIKA AGENATA I “OBIČNIH” PROGRAMA ......................................................................... ........................................................................................... .................. 1.4. INTUITIVNA RAZLIKA AGENATA I OBJEKATA .......................................................................... ............................................................................................ .................. 1.5. R  AZLIKA AGENATA I EKSPERTSKIH SISTEMA .......................................................................... ............................................................................................ .................. 1.6. R  AZLIKOVANJE INTELIGENTNIH SOFTVERSKIH AGENATA OD INTELIGENTNIH AGENATA U ............................................................................................................ ......................................................... ....................  VJEŠTAČKOJ INTELIGENCIJI .......................................................................

II OSNOVNO O AGENTIMA ................................. ............................................. ......................... .......................... ......................... ......................... ...................... .........

RSTE AGENTSKIH SISTEMA .......................................................................... 2.1. V  2.1. V RSTE ................................................................................................................ .............................................. ........ 2.2. INTELIGENTNI AGENTI ....................................................................... ............................................................................................................ ......................................................... ....................

III POSLOVNA INTELIGENCIJA ............................ ......................................... .......................... ......................... ......................... .......................... .............

IV OBLASTI PRIMJENE INTELIGENTNIH SOFTVERSKIH AGENATA ...................... ............................ ......

4.1. UPRAVLJANJE MREŽAMA I SISTEMIMA ........................................................................ ........................................................................................................ ................................ 4.2. MOBILNI PRISTUP / UPRAVLJANJE .................................................................. ...................................................................................................... ............................................ ........ 4.3. E-POŠTA I PORUKE........................................................................... ................................................................................................................ .......................................................... ..................... 4.4. PRISTUPU INFORMACIJAMA I MENADŽMENT .................................................................. ............................................................................................. ........................... KOLABORACIJA ) ........................................................................... 4.5. S ARADNJA ( KOLABORACIJA ................................................................................................................ .............................................. ......... ADMINISTRATIVNO UPRAVLJANJE .................................................................. 4.6. R  ADNI TOK /PROCES I ADMINISTRATIVNO .................................................................. 4.7. ELEKTRONSKO POSLOVANJE I TRGOVINA ..................................................................... ................................................................................................ ........................... 4.8. A 4.8. ADAPTIVNI KORISNIČKI INTERFEJSI..................................................................... ......................................................................................................... ....................................  V DODATNI PRIMJERI............................... ............................................ .......................... .......................... .......................... .......................... ............................. ................

SHOPPING BOTS) .................................................................................... 5.1. A 5.1. AGENTI ZA KUPOVINU ( SHOPPING ................................................................................................... ............... 5.2. K ORISNI ............................................................................................. ...................... ORISNIČKI AGENTI ( PERSONALNI PERSONALNI AGENTI ) ....................................................................... 5.3. A 5.3. AGENTI ZA PRAĆENJE I NADZOR ( PREDIKTIVNI ..................................................................................... ................ PREDIKTIVNI ) ...................................................................... DATA MINING ) .............................................. 5.4. A 5.4. AGENTI ZA IZVLAČENJE INFORMACIJA ( DATA .......................................................................... ............................

 VI NAPREDNE PRIMJENE AGENATA ....................... ..................................... ........................... .......................... .......................... ........................ ...........

6.1. IZVLAČENJE JAVNIH PODATAKA POMOĆU SOFTVERSKIH AGENATA ZA POTREBE POSLOVNE INTELIGENCIJE - PRIKUPLJANJE PODATAKA O UKRADENIM AUTOMOBILIMA - ........................................ 6.2. ISTRAŽIVANJE INTERNETA POMOĆU AGENATA ZA IZVIĐ ANJE ............................................................. ............................................................. 6.3. MOBILNI SOFTVERSKI AGENTI ZA DINAMI ČKO RUTIRANJE ................................................................... ...................................................................  Sign up to vote on this title 6.4. V  6.4. V  JEŠTAČKI OBLICI ŽIVOTA ....................................................................... ............................................................................................................. .................................................... .............. Useful Not useful 6.5. “ALIVE” PROJEKAT ...................................................................... ........................................................................................................... ............................................................ .......................    VII ZAKLJU ČAK   ........................ ..................................... .......................... ......................... ......................... .......................... ......................... ......................... ............................. ................





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

2.4.2. Pristup orijentisan na predmete/stavke ............................................................................... ...................................................................................................... ....................... 2.4.3. Pristup zasnovan na modelu .............................................................. ............................................................................................. ........................................................ .........................

2.5. HIBRIDNI PRISTUPI ......................................................................... ............................................................................................................... ........................................................... .....................

Ponderisana/težinska hibridizacija.................................................................... ............................................................................................. .................................................. ......................... Preklopna hibridizacija................................................... ...................................................................................... ............................................................ .................................................. .........................  Mješovita hibridizacija.......................................................... ............................................................................................. ........................................................... ............................................. ...................... Kombinacija svojstava/karakteristika............................................. ............................................................................... ............................................................ ................................... ......... čavanje”    “Poja č   svojstava/karakteristika .................................................................................. ........................................................................................................... ......................... Kaskadna hibridizacija................................................... ...................................................................................... ............................................................ .................................................. ......................... Hibridizacija na meta-nivou ................................................................................................ ........................................................................................................................ ................................ ........

III PROBLEMI I RJEŠENJA ......................... ..................................... ......................... .......................... .......................... ......................... ......................... .............

3.1. PRIKUPLJANJE PODATAKA ....................................................................... ............................................................................................................. .................................................... .............. 3.2. HLADNI START ........................................................................... ................................................................................................................ ........................................................... ................................ ..........

Problem novog č  lana.................................................................. ...................................................................................................... ............................................................. ....................................... .............. Problem novog predmeta/stavke ............................................................................... ....................................................................................................... ............................................ ....................

3.3. S TABILNOST NASUPROT PLASTI ČNOSTI ...................................................................... ...................................................................................................... ................................ 3.4. PRORIJEĐENOST ........................................................................ ............................................................................................................. ........................................................... ................................ .......... 3.5. PERFORMANSE I SKALABILNOST ..................................................................... ......................................................................................................... ............................................ ........ KONZISTENCIJA ) KORISNIČKOG UNOSA ................................................................... 3.6. DOSLJEDNOST ( KONZISTENCIJA ................................................................... 3.7. PRIVATNOST ......................................................................... ............................................................................................................... ............................................................ ..................................... ...............

IV PRIMJERI SISTEMA ZA KREIRANJE PREPORUKA ......................... ...................................... ......................... .................... ........

4.1. CHOICES TREAM......................................................................... .............................................................................................................. ........................................................... ................................ .......... 4.2. A 4.2. AMAZON.COM...................................................................... ........................................................................................................... ............................................................ ...................................... ...............

  V ZAKLJUČAK   ........................ ..................................... .......................... ......................... ......................... .......................... ......................... ......................... ............................... .................. BIBLIOGRAFIJA .......................... ....................................... .......................... ......................... ......................... .......................... .......................... ................................ ...................

LITERATURA I IZVORI INFORMACIJA ZA DIO II ..................................................................... ............................................................................................... ..........................

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

LISTA SLIKA/GRAFIKONA I  TABELA DIO I: OPŠTA TEORIJA INTELIGENTNIH AGENATA 

 VI NAPREDNE PRIMJENE AGENATA ....................... ..................................... ........................... .......................... .......................... ........................ ...........

6.1. R EALISTI ........................................................................................................... ........................................... ........ EALISTIČNO PONAŠANJE RIBA........................................................................ 6.2. T 6.2. TOSA-INA VJEŠTAČKA BEBA ..................................................................... ........................................................................................................... .................................................... .............. NTERAKTIVNO VIDEO OKRUŽENJE VJEŠTAČKOG ŽIVOTA ................................................................... 6.3. INTERAKTIVNO ...................................................................

DIO II: KONKRETAN PRIMJER - AGENTI ZA PREPORUKE

II TEHNIKE KOJE KORISTE AGENTI/SISTEMI ZA PREPORUKE ......................... .................................... ...........

2.1. IZVORI ZNANJA SISTEMA ZA KREIRANJE PREPORUKA.................................................................... .............................................................................. .......... 2.2. NEPERSONALIZOVANA ........................................................................................................ .................................... EPERSONALIZOVANA PREPORUKA .................................................................... 2.3. DEMOGRAFSKA PREPORUKA ...................................................................... .......................................................................................................... ................................................. ............. 2.4. PREPORUKA NA OSNOVU SADRŽAJA ..................................................................... ......................................................................................................... .................................... OLABORATIVNO FILTRIRANJE ZASNOVANO NA KORISNIKU ............................................................... 2.5. K OLABORATIVNO ............................................................... 2.6. PRIMJER KOLABORATIVNOG FILTRIRANJA ZASNOVANOG NA KORISNIKU .......................................... .......................................... 2.7. K OLABORATIVNO ................................................ OLABORATIVNO FILTRIRANJE ZASNOVANO NA PREDMETU/STAVKI ................................................ 2.8. PRIMJER KOLABORATIVNOG FILTRIRANJA ZASNOVANOG NA PREDMETU/STAVKI............................ OLABORATIVNO FILTRIRANJE ZASNOVANO NA MODELU ................................................................... 2.9. K OLABORATIVNO ...................................................................

IV PRIMJERI SISTEMA ZA KREIRANJE PREPORUKA ......................... ...................................... ......................... .................... ........

4.1. CHOICES TREAM – N  – N AJČEŠĆE VRSTE SLUČ AJEVA SA POTREBNIM RAZLI ČITIM ALGORITMIMA ......... 4.2. CHOICES TREAM SISTEM ZA KREIRANJE PREPORUKA ..................................................................... ............................................................................... .......... 4.3. A 4.3. AMAZON –  A  ARTIKAL SA PREPORUKAMA .................................................................... .................................................................................................... ................................ 4.4. A 4.4. AMAZON – P  – POTROŠAČKA KORPA SA PREPORUKAMA ..................................................................... ............................................................................... .......... 4.5. A 4.5. AMAZON - V  AŠE PREPORUKE ..................................................................... ......................................................................................................... ................................................. ............. 4.6. A 4.6. AMAZON - DETALJI PREPORUKE .................................................................... ........................................................................................................ ............................................ ........ 4.7. A 4.7. AMAZON - V  AŠE KUPOVINE .......................................................................... ................................................................................................................ .............................................. ........

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

- DIO I OPŠTA TEORIJA You're Reading INTELIG EN T Na Preview I H A G E N AT A Unlock full access with a free trial.

 AGENTI U POSLOVANJU Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

I UVOD 1.1. OPISNA DEFINICIJA SOFTVERSKIH AGENATA 

Inteligentni softverski agenti su popularni istraživa čki objekat ovih dana. Zbog  činjeni se trenutno termin agent  koristi od strane mnogih na mnogo razli čitih načina, posta teško za korisnika da napravi dobru procjenu onoga što su mogu ćnosti agenata. Pored agenti imaju širok spektar aplikacija koje mogu zna čajno uticati na njihovu defin (njihovo definisanje), pa nije lako oformiti idealnu i č  vrstu definiciju koja bi se m generalizovati za sve. Međ utim, neformalna definicija inteligentnih softverskih agena može dati kao:

„Komad softvera koji obavlja zadatak koriste ći  informacije prikupljene iz svog okruženja, i to tak deluje na odgovaraju ć i na čin    kako bi se uspješno izvršio zadatak i postigao cilj. Softver treba da b stanju da se prilagodi promjenama koje se dešavaju u njegovom okruženju, tako da promjene u d okolnostima i dalje rezultiraju postizanjem tog istog cilja.“ 

Sada kada smo, u najosnovnijim crtama, dobili ideju o tome šta su agenti, važn razumjeti kako se oni razlikuju od „normalnih/obi čnih“ programa. Ime „Intelig softverski agenti“ naglašava dvije važne karakteristike: agenstvo i inteligenciju .

Stepen autonomije i ovlaš ćenja datih (implementiranih u) agentu, naziva se agentstvo Reading a Preview se mjeriti barem kvalitativno,You're po prirodu interakcije izme đ u agenta i drugih subjek sistemu/okruženju u kojem djeluje. Unlock full access with a free trial.

U najmanju ruku, agent mora djelovati asinhrono. Stepen agentstva je uve ćan, Download With Free Trial zastupnik reprezentuje korisnika na neki na čin. Ovo je jedana od klju čnih vrijed agenata. Napredniji agenti mogu da komuniciraju sa drugim subjektima kao što su po aplikacije i servisi. Još napredniji agenti sara đ uju i „pregovaraju“ sa drugim agentima.

Šta tačno čini agenta „inteligentnim“ je nešto što je teško definisati. To je predmet mn diskusija u oblasti vještačke inteligencije, i jasan odgovor još uvek nije dat. upotrebljiva definicija o tome šta čini agenta inteligentnim se može formulisati na slj način:  Sign up to vote on this title

      "Inteligencija je stepen rasu đivanja i nau čenog ponašanja; sposobnost prihvati listu cilje Useful agenta  Notdauseful korisnika i izvrši zadatak koji mu je delegiran“.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

1.2. JAKI I SLABI POJAM KONCEPTA "AGENTA"

Umjesto formalne definicije, za po četak  ćemo dati spisak nekih opštih karakter agenata. Zajedno ove karakteristike daju globalni utisak o tome šta agent „jeste“.

Prva grupa karakteristika je u vezi sa slabim pojmom/shvatanjem koncepta „age Činjenica da agent posjeduje ve ćinu, ako ne i sve ove karakteristike, je nešto oko  većina naučnika slaže u ovom trenutku. To nije slu čaj, međ utim, sa drugom gru osobina, koje su povezane sa jakim pojmom/shvatanjem koncepta „agenta“. Karakter koje su ovdje predstavljene nisu one koje ina če svi podrazumijevaju u vezi sa agentima. Slabi pojam koncepta „agent“

Možda najčešći način na koji se koristi termin agent , je da ozna či hardver ili (naj softverski zasnovan kompjuterski sistem koji ima sljede ća svojstva: 











 Autonomija : agenti rade bez direktne intervencije ljudi ili drugih entiteta, i imaju

 vrstu kontrole nad svojim akcijama i unutrašnjim stanjem; „Društvenost“ : agenti održavaju interakciju sa drugim agentima i (katkada) ljudima, p neke vrste jezika komunikacije agenata; Reaktivnost : agenti „opažaju“ svoju okolinu/okruženje (koje može biti fizi čki s grafičko- korisnički interfejs, agenata, internet, ili možda sve You'reskupovi Readingdrugih a Preview zajedno), i blagovremeno odgovoraju na na promjene koje se javljaju u njemu. To full access with a free trial. podrazumijevati da agent Unlock provodi ve ćinu svog vremena u nekom vrstu „sna“ iz k će se „probuditi“ ako se dogode odre đ ene promjene u okruženju (kao što je do Download With Free Trial novog e-mail-a); Proaktivnost : agenti ne reaguju samo na promjene u svom okruženju; oni mogućnosti da pokažu ponašanje (preuzimanjem inicijative) usmereno ka postiz cilja; Vremenski kontinuitet : agenti su neprekidno aktivni procesi, bilo da nešto aktivno ra su pasivni („spavaju“) u pozadini. Oni ne vrše samo prosta izra čunavanja i ne izvrš skripte koje imaju jedan ulaz i daju jedan izlaz, a zatim prestaju sa radom. Orijentisanost na cilj : agent je sposoban za rukovanje složenim zadacima visokog n  Odluka o tome na koliko je jednostavnijih podzadataka zadatak Sign up totakav vote on this titlenajbolje podi i kojim redosljedom i na koji na čin će se ovi podzadaci najboljeizvršiti, treba da bu  Useful  Not useful nadležnosti samog agenta.

 Jaki pojam koncepta „agenti“





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

  Agenti koji se uklapaju u jači pojam agenta obi čno imaju jednu ili više sljed karakteristika:  







 Mobilnost : sposobnost agenta da se kre će kroz elektronsku mrežu; Dobronamjernost : pretpostavka da agenti nemaju konfliktne (suprotstavljene) ciljeve

će svaki agent stoga uvijek pokušati da uradi ono što se traži od njega; Racionalnost : je (ugrubo) pretpostavka da će agenti raditi u svrhu ostvarivanja s ciljeva i da neće djelovati na takav na čin da se spriječi ostvarivanje tih ciljeva - bar

meri u kojoj njegova verovanja dozvole;  Adaptacija : agenti bi trebalo da budu u stanju da se prilagode navikama, metodama i preferencijama i prioritetima svojih korisnika; Saradnja : agent ne bi trebalo da prihvati i izvrši instrukcije bez prethod „razmatranja“ istih (rezonovanje prije djelovanja), ve ć treba da uzme u obzir da lju korisnik može da napravi grešku (na primer, da da nalog koji sadrži konfliktne cilj izostavi važne i/ili pruža nejasne informacije. Na primjer, agent bi trebalo da ovakve probleme postavljanjem pitanja korisniku, ili da ikoristi ugra đ eni koris model na rješavanju problema poput ovih. Agentu bi trebalo da bude dozvoljeno da odbije da izvrši odre đ ene zadatke, na primjer u cilju sprje čavanja neprihva  visokog opterećenja mrežnih resursa ili zato što bi izvršavanje zadatka prouzroko štetu drugim korisnicima.

Iako nijedan agent ne posjeduje sve te sposobnosti, postoji nekoliko prototip agenata posjeduju dosta njih. You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

1.3. RAZLIKA AGENATA I “OBI Č NIH” PROGRAMA  Frenklin  i Graesser  (1997)

Download With Free Trial polemišu o četiri ključna

pojma koje razlikuju agente proizvoljnog programa: reakcija na životnu sredinu, autonomija, orijentacija na c upornost. Povezani i izvedeni koncepti uklju čuju inteligentne agente (posebno istak neki aspekti vještačke inteligencije, kao što su u čenje i rasuđ ivanje), autonomne agen stanju da izmijene način na koji postižu svoje ciljeve), distribuirane agente (ko izvršavaju na fizi čki različitim računarima), multi-agentske sisteme (distribuirani agent nemaju mogućnosti da sami ostvare svoje ciljeve i stoga moraju da komuniciraju/sara  i mobilne agente (agenti koji mogu da presele svoje izvršavanje na razli čite procesore). Sign up to vote on this title 

Useful

 Not useful

1.4. INTUITIVNA RAZLIKA AGENATA I OBJEKATA 





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents Sheet Music

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU





navision

1

Download





 

Ekspertski sistemi nisu vezani/upareni za svoju okolinu. Ekspertni sistemi nisu dizajnirani za reaktivno i/ili proaktivno ponašanje. Ekspertski sistemi nemaju socijalnu sposobnost.

(Wooldridge, 2003)

1.6. RAZLIKOVANJE INTELIGENTNIH SOFTVERSKIH AGENA OD INTELIGENTNIH AGENATA U VJEŠTA Č KOJ INTELIGENC 

Inteligentni agenti (tako đ e poznati kao racionalni agenti) nisu samo softverski prog oni takođ e mogu biti mašine, ljudska bi ća, zajednica ljudskih bi ća (kao št firme/kompanije) ili bilo šta što posjeduje mogu ćnost ponašanja usmjereno izvršavanju/ispunjavanju nekog cilja.

(Russell & Norvig, 2003)

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

I I O S N O V N O O AG E N T I M A

  Agenti predstavljaju softverske programe koji imaju sposobnosti da autonomno intervencije i pomoći korisnika, izvršavaju postavljene zadatke, ma kakvi ti zadaci bili.  Agent možemo definisati na sljede ći način:

  Agent je softver koji, u interakciji sa svojom okolinom/okruženjem, ima sposobnost da fleksib autonomno reaguje u skladu sa ciljevima koji su mu postavljeni, koriste ć i pri tome repertoar raz metoda.

 Tri zahtjeva za agente su klju čna:   

interakcija sa okolinom, autonomnost, fleksibilnost.

Interakcija sa okolinom  znači da su agenti sposobni da reaguju na ulaze dobijene od senzo

okruženja i da mogu da izvode akcije koje mijenjaju okruženje u kome agenti djeluju, može biti fizičko (realan svijet) ili softversko (ra čunar na kome su instalirani ili Inter Klasični ES (informacije o okruženju dobijaju preko posrednika/korisnika koji parametre sistema) nisu bili u mogu ćnosti da djeluju na okruženje (bar ne dirktno) to, takođ e, činili preko posrednika/korisnika, koji je, u zavisnosti od dobijenog odgov You're Reading a Preview reagovao na okruženje.  Autonomnost znači da je sistemUnlock u stanju da reaguje samostalno, bez intervencije korisnik full access with a free trial. drugih agenata) i da ima kontrolu nad sopstvenim akcijama i unutrašnjim stanjem. T sistem treba, takođ e, da bude sposoban u či Free iz iskustva. Downloadda With Trial  Agenti, dakle, imaju odlike interakcije sa okruženjem i autonomnosti, ali se ovi sistem mogu smatrati agentima sve dok nemaju mogu ćnost   fleksibilnog ponašanja  kada se na situacijama koje nisu planirane prilikom dizajniranja, za što treba da ispune sljede će usl 





agent treba da primijeti promjene u okruženju i da donese odluku o mogu ćim akc dovoljnom brzinom da bi takva akcija bila od zna čaja za sistem u kome djeluje, agenti ne treba samo jednostavno da reaguju kao odgovor na signale iz okruženja treba da budu sposobni da uo čavaju povoljne prilike i u tim situacijama  preuzi Sign up to vote on this title inicijativu u skladu sa svojim ciljevima, useful i/ili ljudim  Useful  Not agenti treba da su sposobni da stupe u komunikaciju sa drugim agentima bi riješili sopstveni problem ili pomogli jedni drugima u njihovim aktivnostima.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents Sheet Music

navision

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU







1

Download



Join



Inteligenti agenti (Smart Agents) Hibridni agenti (Hybrid Agents). 2.2. INTELIGENTNI AGENTI

Inteligentni agenti  predstavljaju softver koji može automatski da izvrši zadatak koji m

postavljen. Oni izvršavaju svoje zadatke automatski, bez intervencije korisnika (os inicijalnom podešavanju). Inteligentni agenti ”opažaju” okruženje, donose odluke o svojim akcijama i izvršavaj Inteligentni agenti su implementirani kao programi (funkcije), koji preslikavaju opažan akcije. Inteligentni agent je:    

autonomni softverski entitet opaža svoje okruženje putem senzora može da izvrši neki zadatak/akciju ima sposobnosti navigacije i komunikacije.

  Agent može da bude čovek, robot ili softverski proizvod. Svaki agent posje neko unaprijed ugra đ eno znanje, koje kasnije može sami agent da proširuje u č zaključivanjem. You're Reading a Preview Osnovna ideja u razvoju inteligentnih agenata je da budu sredstvo za pomo ć ljud Unlock full access with a free trial. korisnicima, da umjesto njih obavljaju odre đ ene poslove i zadatke. DownloadnaWith Free čine: Inteligentni agenti pomažu korisnicima razne na Trial    

prikrivaju složenost teških zadataka, obavljaju zadatke u ime / umjesto korisnika, nadziru događ aje i procedure, i drugo.

Osobine inteligentnih agenata su:   

autonomnost /samostalnost, sposobnost komunikacije, sposobnost učenja i zaključivanja,

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

III POSLOVNA INTELIGENCIJA

Poslovna inteligencija  je široka kategorija koja obuhvata tehnologije za prikuplj

skladištenje, pristup i analizu podataka, u cilju pove ćanja kvaliteta procesa dono odluka. Prosječni analitički projekti koji su danas implementirani u okviru preduze njihovog biznisa ostvaruju/donose prihod/zaradu na uložene investicije od 431% u od pet godina. Više od polovine prou čavanih implementacija - ta čnije 63% - ostvaru prihod u roku od svega dvije godine ili manje. Iako se termin   poslovna inteligencija  obično odnosi na koriš ćenje podataka iz skla podataka, a analiza istih podrazumijeva koriš ćenje alata kao što su online  anali procesuiranje i data mining , poslovna inteligencija tako đ e obuhvata i koriš ćenje podata spoljnih izvora. Mnogo vrijednih podataka je dostupno na Internetu, koji se mogu kor u cilju povećanja efikasnosti odlučivanja. Međ utim, nije lako koristiti podatke sa Inter jer su obično u obliku teksta koji nije pogodan za analizu. Tako đ e, podaci se često nal dokumentima tipa doc (word), ppt ili pdf , što dodatno usložnjava pretragu i analizu.

Softverski agenti obavljaju zadatke/poslove u ime drugog entiteta, a mogu se koristiti prikupljanje podataka sa Interneta. Jedan od ciljeva ovog rada je da pokaže da su softv agenti sposobni da prikupljaju važne podatke sa Interneta, koji bi mogli da pobol informacije koje se koriste za sisteme poslovne inteligencije.

  Tokom poslednjih 10 godina, izraz “Biznis inteligencija” (BI) se razvio iz poštapali You're Reading a Preview ćenjem do dobro definisanog, realnog tržišta. Tak dvosmislenim značenjem/koriš termin BI se često koristi kao skup/kolekcija metoda Unlock full access with a free trial. za prikupljanje, reprezentac analizu podataka preduze ća, u cilju podrške donosiocima odluka. Prave ći dublji pogle izraz “inteligencija”, u rje čnicima se mogu naći Trial sinonimi kao što su “znanje, po Download With Free izviđ anje, pojašnjenje". U daljem toku ovog rada, termin “poslovna inteligencija” shvaćen kao proces pružanja boljeg uvida u kompaniju i njene lance akcija/radnji. Posl inteligencija kao proces obuhvata tri glavna koraka: integraciju podataka , skladištenje podat upotrebu podataka .

Integracija podataka  obuhvata metode za izdvajanje podataka iz internih i eksternih iz

podataka, kao što su ERP (Enterprise Resource Planning) sistemi ili sistemi podataka. Podaci se prenose u oblast prerade , omogućavajući dalje transformacije pod  Sign up to vote on this title kao što su “čišćenje” i normalizacija  podataka. Proces unošenja  sadrži tzv. scheduler  (dio k Not useful unaprijed programiran za preduzimanje nekih automatskih koji redovno  Useful akcija) svakodnevno, nedjeljno ili mjese čno) unosi obra đ ene (finalne) podatke u bazu podata skladištenje, tzv. skladište podataka . Poseban proces unutar ovog procesa je i





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

IV OBLASTI PRIMJENE INTELIGENTNIH SOFTVERSKIH  AGENATA

 Trenutni trend u razvoju agenata je razvoj skromnih aplikacija niskog nivoa. Ipak, sve   više se razvijaju naprednije i komplikovanije aplikacije. U ovom trenutku istraživan usmjeravaju u razvoj zasebnih agenata, kao što su agenti za elektronsku poštu, agen online vijesti i agenti za pretragu. Ovo su prvi koraci ka integrisanim aplikacijama, gdje s jednostavni agenti koriste kao gradivni blokovi. Generalno, mogu se identifikovati o područja primjene tehnologije agenata. Opisa ćemo ukratko svaku od tih područja prim 4.1. UPRAVLJANJE MREŽAMA I SISTEMIMA 

Upravljanje sistemima i mrežama je jedno od najranijih podru čja primjene i koriš tehnologije inteligentnih agenata, gdje je ova tehnologija omogu ćila određ ena poboljš Prelazom na klijent/server filozofiju ra čunara je intenzivirana složenost sistema kojim upravlja, posebno u oblasti LAN (lokalnih) ra čunarskih mreža, a kako mrežna filoz računara orijentisane postaje dominantna, složenost dalje raste. Korisnicima u ovoj ob (prije svega operaterima i administratorima sistema) potrebno je znatno pojednostavl upravljanje, imajući u vidu porast You'resloženosti Reading asistema. Preview Agentske  arhitekture su postoj oblasti upravljanja sistemima i mrežama i ranije, ali ovi agenti su obi čno bili tipa „f Unlock full access a free inteligentni trial. đ utim, funkcija“, prije nego inteligentni agenti. Mewith agenti se mogu korist poboljšanje softvera za upravljanje sistemima. Na primjer, oni mogu da pomognu Download With Free filtriranju, te da neke automatske radnje prebace naTrial viši nivo apstrakcije, a mogu čak koriste za otkrivanje i da reaguju na obrasce ponašanja u sistemu. Dalje, oni se m    upravljanje velikim konfiguracijama. koristiti za dinami čko 4.2. MOBILNI PRISTUP / UPRAVLJANJE

 foku Kako računari postaju sve zastupljeniji i pri tomSign mrežna filozofija pomjera up to vote on this title individualnog kompjutera na mrežu i umrežene kompjutere, korisnici žele da b  Usefulsa bilo  Not mobilniji. Ne samo da žele da pristupe mrežnim resursima kojeuseful lokacije, ve ć da pristupe tim resursima bez obzira na ograni čenja propusnog opsega, up ograničenjima mobilne tehnologije kao što su beži čna komunikacija, i uprkos povrem





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

4.3. E-POŠTA I PORUKE

Softveri za slanje elektronske pošte postoje ve ć neko vrijeme, i takođ e su oblast u koj trenutno koristi tehnologija inteligentnih agenata. Korisnici danas žele mogu ćnos automatizovano (automatski) dodjeljuju prioritete porukama i organizuju svoju e-poštu budućnosti će vjerovatno željeti da obave još više zadataka automatski, kao št adresiranje pošte kao organizacione funkcije, a ne po osobi.

Inteligentni agenti mogu implementirati sve ove funkcije kreiranjem pravila za rukov poštom (koja se odrede unaprijed), uz dopuštenje da inteligentni agenti rade u korisnika u skladu sa tim pravilima. Obi čno je moguće (ili će bar biti u nekoj b budućnosti) da agenti uproste ova pravila na osnovu posmatranja ponašanja korisn pronalaženja obrazaca u njemu. 4.4. PRISTUPU INFORMACIJAMA I MENADŽMENT

Pristup informacijama i upravljanje istima je oblast sa velikom aktivnoš ću, što ne obzirom na rast popularnosti Interneta i eksploziju podataka i informacija dostu korisnicima. To je podru čje primjene na koje se ovaj seminarski rad uglavnom foku pogotovo u drugom dijelu rada. Ovdje, inteligentni agenti pomažu korisnicima ne sam pretrazi i filtriranju, ve ć You're i kod Reading kategorigorisanja, a Preview pravljenja prioriteta, selek diseminacije, označavanja, kao i kod (kolaborativne) razmjene informacija i dokumenat Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial 4.5. SARADNJA (KOLABORACIJA)

Saradnja/kolaboracija je brzo rastu ća oblast u kojoj korisnici rade zajedno na dijelj (tzv. share -ovanim) dokumentima, koriste ći video-konferencije, ili kroz dijeljenje dod sredstava u mreži. Jedan zajednički imenitelj su dijeljeni resursi , drugi je timski rad  imenitelja se razvijaju pod uticajem mrežno orijentisanog ra čunarstva. Ne samo korisnicima u ovoj oblasti potrebna infrastruktura koja će omogućiti robusno i skala dijeljenje podataka i ra čunarskih resursa, već su potrebne i druge funkcije da  im pom Sign up to vote on this title da zaista izgrade i upravljaju kolaborativnim Useful timovima Not ljudi, i da uprav useful   proizvodima/rezultatima njihovog rada.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

4.7. ELEKTRONSKO POSLOVANJE I TRGOVINA 

Elektronska trgovina je oblast koja brzo raste i napreduje, podstaknuta popularn Interneta. Kupci moraju da prona đ u prodavce proizvoda i usluga, moraju da pro informacije o proizvodu (uklju čujući tehničke specifikacije, održive konfiguracije, itd) može da riješi njihove probleme, i pri tome još treba da dobiju i savjet stru čnjaka, prije same kupovine, tako i za servis i podršku poslije. Prodavci moraju da prona đ u ku oni treba da daju stru čne savjete o proizvodu ili usluzi, kao i o korisni čkom serv podršci. I kupci i prodavci moraju da automatizuju rukovanje nad svojim „elektron finansijskim poslovima“.

Inteligentni agenti mogu da pomognu u elektronskoj trgovini na više na čina. Agenti m da „idu u kupovinu“ umjesto korisnika, uzimaju ći u obzir date specifikacije i dav povratnu informaciju se sa preporukama za kupovinu proizvoda koji ispunjavaj specifikacije. Oni mogu da deluju kao „prodavce“ umjesto pravih prodavaca, tako obezbeđ uju savjete zainteresovanim kupcima za kupovinu proizvoda ili uslugu servi takođ e mogu pomoći pri rješavanju problema koje klijenti imaju sa ve ć kuplj proizvodom (tzv. troubleshooting  ). 4.8. ADAPTIVNI KORISNI Č KI INTERFEJSI

You're Reading a Preview Iako je korisnički interfejs transformisan (bolje re ći, preporođ en) od pojave grafi full access with a free trial. korisničkog interfejsa (GUI), Unlock za mnoge su ra čunari i dalje teški za savladavanje i koriš Kako mogućnosti i primjene ra čunara napreduju, korisni čki interfejsi treba da se prila Download Withpopulacija Free Trial korisnika raste i diversifikuje propratnom pove ćanju složenosti. Kako kompjuterski interfejsi treba da nau če navike i preferencije korisnika i da seprila

pojedincima. Inteligentni agenti (tzv. interfejs agenti) mogu da pomognu kod oba problema. Tehnologija inteligentnih agenata omogu ćava sistemu da prati/nad aktivnosti korisnika, te da na osnovu tog posmatranja i pra ćenja razvijaju mo korisničkih sposobnosti, i automatski pomognu kada nastanu problemi. U kombinac govornom tehnologijom, inteligentni agenti omogu ćavaju računarskom interfejs postane više „društven/ljudski“ pri interakciji sa ljudskim korisnicima. Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

V D O D AT N I P R I M J E R I 5.1. AGENTI ZA KUPOVINU (SHOPPING BOTS)

 Agenti za kupovinu putuju mrežom (tj. internetom), skupljaju ći informacije o proizvo i uslugama. Ovi agenti, tako đ e poznat kao „shopping bots“ , rade veoma efikasno kad pitanju robni proizvodi, kao što su CD-ovi, knjige, elektronske komponente, i ostale s proizvode. Ovi agenti su vrlo sli čni agentima za preporuke (koji se razmatraju u poseb dijelu ovog seminarskog rada). 5.2. KORISNI Č KI AGENTI (PERSONALNI AGENTI)

Korisnički agenti, ili lični/personalni agenti su inteligentni agenti koji preduzimaju akc  vaše ime. Ovoj kategoriji pripadaju oni inteligentni agenti koji ve ć obavljaju, ili će us izvršiti, sljedeće zadatke: 

 

 







Provjeravaju korisnikovu e-poštu, sortiraju poruke po zadatim podešavanjima koris (prioriteti), i obavještavaju korisnika kad pristignu veoma važne poruke. Igraju kompjuterske igre kao „virtualni“ You're Readingprotivnik. a Preview Prikupljaju najnovije vijesti, sortirane i pore đ ane poruke po zadatim podešavan Unlock full access with a free trial. korisnika (prioriteti). Pronalaze informacije za/umjesto korisnika, na temu po njegovom izboru. Popunjavaju formulare naDownload internetu automatski (umjesto samog korisnika), i čuva With Free Trial informacije za kasniju upotrebu. Skeniraj web stranice u potrazi za odre đ enim informacijama i naglašavaju dio teksta predstavlja „važan“ dio tih informacija na tim stranicama. „Razgovaraju“ o različitim temama sa korisnikom, od njegovih najdubljih strah bojazni pa sve do sportskih tema.  Vrše sinhronizaciju korisnikovog profila/naloga na više heterogenih društvenih mre Sign up to vote on this title



5.3. AGENTI ZA PRA Ć ENJE I NADZOR  Useful (PREDIKTIVNI)  Not useful

 Agenti za praćenje i nadzor se koriste za posmatranje i izvještavanje o opremi, naj





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

5.4. AGENTI ZA IZVLA Č ENJE INFORMACIJA (DATA MINING

Ovi agenti koriste informacione tehnologije za pronalaženje trendova i šablona u o informacija iz mnogo razli čitih izvora. Korisnici mogu sortirati kroz ove informacije bi pronašli sve informacije koje traže.

 Agenti za izvlačenje informacija i podataka funkcionišu u skladištima podataka, otkriv informacije. „Skladišta podataka“ okuplja informacije iz mnogo razli čitih izvora. Izvla informacija („data mining“) je proces pomo ću kojeg se „gleda“ kroz skladišta podatak bi se pronašle informacije koje mogu da se iskoriste da se preduzme neka akcija, kao št otkrivanje načina za povećanje prodaje ili zadržavanje kupaca koji razmišljaju o „prebj kod konkurencije.

„Klasifikacija“ je jedan od naj češćih tipova izvlačenja informacija, koji pronalazi šablo informacijama i kategoriše ih u razli čite klase. Data mining agenti  takođ e mogu da o  velike promjene u trendovima ili klju čnim pokazateljima i mogu tako đ e da otkriju prisu novih informacija i da obavijeste korisnika o tome. Na primjer, agenti mogu da detek pad za ekonomiju u gra đ evinskoj industriji, te na osnovu ovoga gra đ evinske komp mogu da naprave inteligentne odluke u vezi zapošljavanja/otpuštanja zaposleni kupovine/ iznajmljivanja opreme, na na čin koji najbolje odgovara tim kompanijama. You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

VI N APRED NE PR IMJEN E AGENAT

Koncept poslovne inteligencije naglašava da firme i kompanije treba da koriste raspoložive informacije u cilju pove ćanja efikasnosti odlučivanja. Uobi tehnike/tehnologije za poslovnu inteligenciju su skladištenje podataka , OLAP i data minin se te tehnike/tehnologije odnose samo na interne podatke. Vrijedne eksterne podatke su slobodno dostupni na Internetu, bi tako đ e trebalo iskoristiti.

Znanje o razvoju tržišta i aktivnosti konkurenata na tržištu postaje sve više i više kri faktor uspjeha preduze ća. World Wide Web  pruža javan domen informacija koje se m preuzimati, na primjer sa neke web lokacije ili online prodavnice. Ekstrakcija iz iz polustrukturiranih informacija se uglavnom obavlja ru čno i stoga je to vrlo dugot proces. Stoga je svaka nova tehnologija (pogotovo agentska), koja pomaže u ubrzava uprošćivanju ovog procesa, dobrodošla.

Na osnovu gore pomenutog pritiska konkurencije, sistematsko pra ćenje i nadgle konkurentskih aktivnosti postaje kriti čan faktor uspjeha za kompanije, pri čemu je bitn     

rano identifikovanje šansi na tržištu, predviđ anje konkurentskih aktivnosti, prepoznavanje novih i potencijalnih konkurenata, učenje iz grešaka i uspjeha konkurenata, kao i You're Reading a Preview provjera i unapre đ ivanje sopstvenih strategija, strateških ciljeva, procesa i proizvod Unlock full access with a free trial.

Ovaj proces prikupljanja i analiziranja informacija o konkurentima na tržištu naziv "kompetitivna inteligencija" iliDownload "konkurentska With analiza". Free TrialDanas, puno osnovnih informa konkurentima može biti legalno dobavljeno putem javnih izvora informacija (informac javnom vlasništvu), kao što su web sajtovi, godišnji izveštaji, saopštenja za štampu ili j baze podataka.

Kako smo ranije pomenuli, agenti za prikupljanje podataka sa interneta djeluju nekoliko koraka. Ovdje ćemo malo pobliže razmotriti osnovna 4 koraka: pristup podac preuzimanje/izvlačenje podataka, provjera dosljednosti (konzistencije) podataka, i prip i skladištenje podataka na lokalnom nivou.  Sign up to vote on this title

Prvi korak je da se pristupi podacima. Obi čno sepodaci skladu sa vreme Useful čuvaju  Notuuseful generisanja, pri čemu se obično koristi neka vrsta sistema indeksiranja. Sistem indek se koristi za navigaciju kroz arhivirane podatke. Agenti bi trebalo da budu u stanj





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

6.1. IZVLA Č ENJE JAVNIH PODATAKA POMO Ć U SOFTVERSK AGENATA ZA POTREBE POSLOVNE INTELIGENC IJE - PRIKUPLJANJE PODATAKA O UKRADENIM AUTOMOBILIM

Kao primjer se može navesti online sistem za pra ćenje krađ a automobila. Taj si demonstrira da su softverski agenti sposobni da sakupljaju vrijedne informacij Interneta, koje mogu da unaprijede informacije koje se koriste u sistemima poslo inteligencije. Primjer ovakvog sistema je online sistem koji je razvilo hrvatsko Ministar inostranih poslova (http://www.mup.hr). Na web sajtu hrvatskog MIP-a se objav podaci o lopovima, a tako đ e postoji i arhiva kra đ a automobila u poslednje 4 godine. T informacije su veoma korisne osiguravaju ćim društvima jer im pomažu u procj sagledavanju koji regioni i koje marke automobila su izloženije kra đ ama, te stoga mog naplate više premije osiguranja od njihovih vlasnika. Stoga su za taj sistem po osiguravajuća društva u Hrvatskoj razvila softverske agente koji sakupljaju informac ukradenim automobilima sa tog online sistema, te ih naknadno obra đ uju i na osnovu se izvlači vrlo korisno “znanje” o tome koji regioni i marke automobila su pose riskantni i podložni kra đ ama. Na osnovu toga, osiguravaju će kompanije mogu da nap bolje ponude osiguranje, sa realnijim premijama.

6.2. ISTRAŽIVANJE INTERNETA POMO Ć U AGENATA ZA  IZVI Đ ANJE You're Reading a Preview

Unlock full access with a free trial. Svaki klik na neki internet link je “skok u nepoznato”. Kada kliknete na plavi podvu tekst ili sliku na web stranici, uvijek postoji [ponekad preduga čak] trenutak napetost With Free čekate da se učita stranicu. SveDownload dok ne vidimo šta seTrial stvarno nalazi iza tog linka, ne zn da li će to dovesti do nagrade u vidu neke interesantne stranica, ili do razo čarenja u “ junk” strane, ili još gore, da strane uopšte nema - "404 Not Found".  Ali šta ako bismo imali asistenta/pomoćnika koji je uvek za korak ispred vas, koji u “gleda” web stranice iza linkova prije Vas – koji “prati” web linkovi i provjerava stranic koju link vodi prije nego što ste uopšte otišli na tu stranicu? Pomo ćnika koji, kao d sekretar, ima dobru [iako ni savršenu] ideju o tome šta biste željeli  vidite/nađ ete. Pomoćnik može da vas upozori ako je stranica nevažna, ili vas m  upozoriti da taj link zavrje đ uje posebnu pažnju. Sign Takav pomo ćnik vam može ušte up to vote on this title   vrijeme i sigurno sačuvati od frustracija. Funkcija takvog pomo ćnika predstavlja Useful  Not useful kategoriju softverskih agenata koja će uskoro postati uobi čajena kao što su pretraživačke mašine koje pomažu pri pretraživanju Interneta i drugih velikih podataka i hipermedijskih mreža.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Glavna razlika je u tome što Leticija  koristi “lokalno izvi đ anje” - pretraživanje susj trenutno posmatrane web stranice, dok  Powerscout  koristi “globalno izvi đ anje” - kor usluge tradicionalnih pretraživa ča za uopšteno pretraživanje weba. Oba programa u korisnikovim preferencama tako što nadgledaju pretraživa čke aktivnosti korisnika, i daju kontinuirani, u realnom vremenu, prikaz svojih preporuka korisniku. Izvi đ ački a tretiraju pretraživanje web-a kao kooperativnu aktivnost izme đ u ljudskog korisn računarskog agenta, obezbe đ ujući “sredinu” izmeđ u usko ciljanih rezultata pretraživ kakve daju pretraživači i potpuno nasumi čnog pretraživanja kakvo vrši korisnik.

 World Wide Web se (u trenutku pisanja ovog rada) sastoji od oko 20 milijardi web stra 1 (procjena na osnovu raznih izvora  ), grupisanih u oko 100 miliona jedinstvenih web sa (od kojih je više od pola aktivno). Ovo nepregledno bogatstvo informacija postaje kor samo ako možemo da prona đ emo ono što nam je potrebno. Korisnici Internet trenutno prisiljeni da biraju izme đ u nasumičnog  surfovanja  i pretraživanja pom pretraživača. Oba metoda su važne alatke, ali svaka ograničava proces pronala relevantnih informacija. Nova generacija alata, izvi đ ački agenti, vrše automatsko tra dok korisnik surfuje po Internetu. Ovo omogu ćava korisnicima da održe fokus na po za informacijama, uz istovremeno smanjenje vremena i nerviranja prilikom pronalaž materijala od interesa. Ovo miješanje surfovanja i pretraživanja omogu ćava korisnicim se fokusiraju na svoj zadatak, dok se u isto vrijeme ra čunarski sistem angažuje da rad što radi najbolje – da preuzima, analizira i čuva relevantne informacije. You're Reading a Preview 6.3. MOBILNI SOFTVERSKI AGENTI ZA DINAMI Č KO RUTIRANJE Unlock full access with a free trial.

With dizajnirati Free Trial i napraviti, iz nekoliko razlo Mreže za mobilne ure đ aje jeDownload prilično teško glavni problem me đ u njima je problem rutiranja paketa kroz mrežu koju karakteriše st mijenjanje topologije. Taj problem rutiranja se može lakše i bolje rješavati koris nove tehnike za distribuirano programiranje: mobilni softverski agenti.

Problem: Bežična mreža koja opslužuje populaciju frekventno mobilnih č vorova predstavlja iz za sistemske dizajnere. Bilo koja šema za upravljanje rutiranja kroz takvu mrežu mor  bude dovoljno fleksibilna da se prilagodi kontinuiranim i nepredvidivim promjenama Sign up to vote on this title osnovne karakteristike tih mreža - opšta gustina, topologija “ č  vora do č  vora” i n useful  Useful  Not korišćenja. Cilj za takav sistem mora biti obezbe đ ivanje optimalne usluge i servisa č se “pravila igre” promijene.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

   mobilnim softverskim agentima; svaki č vor može da bude  punopravni gra đanin  mreže. N  više potrebe za privilegovanim č  vorovima arbitrima , jer se mrežna funkcionalnost sada m graditi od temelja naviše, kroz kooperativno ponašanje svih pojedina čnih č vorova u m od agenata koji se kre ću kroz njih.

Slijede bitne karakteristike za mobilne infrastrukturne agente:  Agenti enkapsuliraju u sebi niti izvršavanja uporedo sa kodom i podacima. Svaki agent nezavisno od svih ostalih, samostalan je gledano iz programske perspektive, i čuva stanje kada se kre će iz jednog mrežnog  č vora u drugi. Ovo je tzv.  jaka mobilnost , kako je definisali. Svaki agent se može lako kretati kroz mrežu. Osnovna infrastruktura omogu primitivne komande (na nivou osnovnog jezika) koje agent može pozvati da bi se prese susjedni č vor.   Agenti moraju biti mali po veličini. Zbog nekih troškova koji postoje u vezi hostin transporta agenata, oni su dizajnirani tako da budu minimalne veli čine i maksim kompaktni. Jednostavni agenti služe kao gradivni blokovi za kompleksno agreg ponašanje.

  Agent je u stanju da sarađ uje sa drugim agentima, kako bi obavio složene ili dinam poslove. Agenti mogu da čitaju iz i upisuju u dijeljene blokove memorije u svakom mogu da koriste ovu mogu ćnost da koordiniraju svoj rad sa drugim agentima ko izvršavaju na tom č voru, kao i da ostave iza sebe informacije za buduće “posjetioce č vora.  Agent je u stanju da identifikuje i koristi resurse specifi čne za svaki č vor u kome se n You're Reading a Preview Č vorovi se razlikuju samo po tome ko su im susjedi i koliko je zagušena okolna (lok Unlock full access with a free trial. imati pristup određ enim vrs č  vorovi mreža. U više heterogenoj mreži, neki mogu informacija - kao što je njihova apsolutna lokacija, dobijena od strane prijemnika signala (sistem globalnog pozicioniranja) – agenti takvim č vorovima mogu da imaju Download With FreeuTrial moć i funkcije. 6.4. VJEŠTA Č KI OBLICI ŽIVOTA 

oblika života  pokušava da secira i razumije biološki Relativno nova oblast vješta čkih    čki život dijeli sa vješta putem sinteze/stvaranja vješta čkih oblika života.Sign Vešta up to vote on this title inteligencijom svoj interes i zanimanje za sintezu adaptivnih autonomnih age useful  Useful neki  Not   Autonomni agenti su računarski sistemi koji nastanjuju kompleksno, dinam okruženje, “osjećaju” i djeluju samostalno u tom okruženju, i rade ći to ostvaruju niz c ili zadataka za koje su prevashodno dizajnirani. Izgra đ eni su autonomni agenti za pra





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Slika 6.1: Realisti č  no ponašanje riba, modelovano u cilju proizvodnje kratkih animiranih filmov

Tosa  je koristio neuronske mreže za modeliranje vješta čke bebe, koja reaguj

emocionalan način na zvuke koje pravi posmatrač bebe u njenom ležaju.

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Slika 6.2: Tosa-ina vješta č  ka beba reaguje na zvuke koje proizvodi posmatra č   Download With Free Trial

6.5. “ALIVE” PROJEKAT

  ALIVE je skraćenica za “Artificial Life Interactive Video Environment” (Interakt   video okruženje vještačkog života). Jedan od ciljeva projekta ALIVE je da pokaž  virtuelna okruženja mogu da ponude emotivnije i realisti čnije iskustvo, tako što omogu učesnicima da komuniciraju sa animiranim likovima. Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

V I I Z A K L J U Č A K 

Inteligentni softverski agenti i agentske tehnologije su jedna od oblasti istraživanja ko najbrže razvijaju. Oni su pronašli širok spektar primjene. Ovi agenti se mogu definisa  više načina, u zavisnosti od njihove primjene; generalno se mogu definisati ovako:

“Agent je softverski stvar koja zna kako da radi stvari koje smo možda mogli sami ur ako bismo imali dovoljno slobodnog vremena.”

 Agentski programi se razlikuju od standardog softvera uglavnom po onome što se najb može opisati kao ose ć aj  ili svijest o sebi  kao nezavisnoj cjelini. Idealan agent zna šta je nj cilj i nastoće da ga ostvari. Agent treba da bude i robustan i prilagodljiv, sposoban za u iz iskustva i da reaguje na nepredvi đ ene situacije uz korišćenje repertoara razli čitih me  Trebalo bi da bude samostalan, tako da može da “osjeti” trenutno stanje okruženja djeluju nezavisno u cilju ostvarivanja napretka ka ostvarenju svog cilja.

Inteligentni softverski agenti su sa nama ve ć nekoliko godina. Ali čak iako je ova teh još uvek relativno mlada, ve ć izgleda jako obećavajuće. Obećavajuće, ali i prili čno magl i pomalo nejasna za mnoge. Cilj ovog rada je bio - i jeste - da pruži uvid i pregled onog agenti već sada nude i šta se o čekuje da će ponuditi u budućnosti, bar kada je poslova pitanju. U tu svrhu, dati su prakti čni primjeri da pokažu ono što je ve ć postignuto osnovnim crtama su opisani trendovi i razvoj iz prošlosti i sadašnjosti, te se naziru ob You're Reading a Preview konture budućeg razvoja agenata. Unlock full access with a free trial.

 Jedan od zaključaka koji se može izvući iz ovih trendova i razvoja, jeste da će korisnic krajnji test i pokazatelj uspjehaDownload agenata. Korisnici e takođ e (iako indirektno) usmjera With Free ćTrial davati pogon razvoju agenata; to je nešto što izgleda da sasvim izvjesno. Ono š neizvjesno je da li će korisnici da prona đ u, usvoje i počnu da koriste agente sami, samo početi da ih koriste jer se oni po činju ugrađ ivati u većinu aplikacija. Korisnici m otkriti, više ili manje sami, kako korisni i pogodni (“user-friendly”) agenti mogu bi mogu NE biti), baš kao što su mnogi korisnici ve ć otkrili ili otkrivaju prednosti i m Interneta i World Wide Web-a. Ali, možda će stvari ići baš kao što je išlo u slu operativnih sistema i GUI (graphic user interface – grafi čka radna okruženja), gd kompanije sa najvećim tržišnim udjelom manje ili više nametnule upotrebu odre  Sign up to vote on this title sistema i softvera. 

Useful

 Not useful

Nedvojbeno je da su softverski agenti inovativna tehnologija koja može da donese raz koristi svojim krajnjim korisnicima, automatizacijom složenih ili zadataka koji se ponav





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Dakle, korisnici ne moraju ru čno da pretražujete razne sajtove pojedinih trgovaca; agen u stanju da prona đ ete najbolju ponudu u roku od nekoliko sekundi. U isto vreme, to povećava takmičenje na bazi cijena i preobražava cio sektor elektronske trgovine u jedinstveno, uniformno, savršeno konkurentno tržište. Implementacija agentskih tehnologija tako đ e zahtijeva dodatna sredstva od kompanija, stavlja dodatni teret na nji mreže, i zahtijeva nove bezbjednosne procedure. Kulturni efekti implementacije agents softvera agensi uklju čuju pad povjerenja, eroziju vještina i znanja, osipanje privatnosti i socijalnu otuđ enost. Neki korisnici ne mogu da se osje ćaju sasvim udobno u potpunost kad delegiraju važne zadatke softverskim aplikacijama.

Oni koji se počnu isključivo oslanjati na inteligentne agenti mogu da izgube važne vješ na primer, one koje se odnose na informacionu pismenost. U cilju da djeluje (umjesto) korisnika, softverski agent mora da ima potpuno razumijevanje prefer korisnika, uključujući i njegove lične sklonosti. To, zauzvrat, može dovesti nepredvidivih problema oko privatnosti. Kada se korisnici po čnu oslanjati viš softverske agente, naročito kod komunikacionih aktivnosti, mogu da izgube konta drugim korisnicima.. To su posljedice koje istraživa či agentskih tehnologija i korisnici da razmotre prilikom razvoja inteligentnih softverskih agenata.

U svakom slučaju, softverski agenti su ve ć sa nama, i bez obzira na mogu će probleme će donijeti njihova implementacija, sigurno je da će oni imati veliku primjenu i utic  veliki broj ljudskih aktivnosti: poslovanje, koriš ćenje računara, komunikaciju, itd. You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

BIBLIOGRAFIJA LITERATURA I IZVORI INFORMACIJA ZA DIO I

Spisak literature i izvora informacija koji su koriš ćeni pri izradi ovog seminarskog rada:

[1] Nwana, H.S: Software Agents: An Overview , Intelligent Systems Research AA&T Laboratories, Ipswich, United Kingdom, [2] Wooldridge, M., Jennings, N.R: Intelligent Agents: Theory and Practice  [3] Björn Hermans: Intelligent Software Agents on the Internet  [4] www.ieee.com [5] Devedžić, V.: Inteligentni informacioni sistemi , 2000. [6] D. N. Chorafas: Agent Technology Handbook , The McGrow-Hill Companies, Inc. 1997 [7] Mohammadian M.: Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval , Hershey: Group Publishing, 2004. [8] Spertus, Ellen, ParaSite:   Mining Structural Information on the Web , Sixth World Wide Conference, Santa Clara, CA, 1997. [9] Liautaud B, Hammond M.: E-Business Intelligence: turning information into knowledge into New York: McFraw-Hill, 2001. [10] Bradshaw JM.: Software Agents , Menlo Park: AAAI, 1997. [11] Bigus JP, Bigus J.: Constructing Intelligent Agents Using Java , New York, Wiley & Sons, 20 [12] Caglayan A, Harrison C.:  Agent , New York, Wiley & Sons, 1997. Sourcebook You're Reading a Preview [13] Neil E.: Web Characterization , OCLC – Online Computer Library Center, 2004. http://www.oclc.org/research/projects/archive/wcp/stats/size.htm Unlock full access with a free trial. [14] Lyman P, Varian HR.: How much information? , Regents of the University of California, http://www.sims.berkeley.edu/research/projects/howmuch-info-2003/internet.htm Download With Free Trial [15] Givens B.: Public Data on the Internet: Privacy Dilemma , Privacy Rights Clearinghouse/UC 2002, 2005. http://www.privacyrights.org/ar/onlinepubrecs.htm [16] Foner LN.: What’s an Agent Anyway? A sociological case study , Agents Group, MIT Media 1993, http://foner.www.media.mit.edu/people/foner/Julia/Julia.html [17] Vesset, D.: Worldwide Business Intelligence Tools, 2004-2008 Forecast , Framingham: IDC, 20 [18] Wooldridge M.: An Introduction to Multy-Agent Systems , London, Wiley & Sons, 2002. [19] Nwana H, Ndumu D.:  An Introduction to Agent Technology , BT Technology Journal 1996 [20] Zhang X, Li J., Dong G. Ramamohanarao K., Qun S.: Efficient Mining of High Conf   Association Rules without Support Thresholds. Sign up to vote on this title ć: Public Data Retrieval with So [21] Mirjana Pejić Bach, Nikola Vlahović, Blaženka Kneževi  Useful  Not useful   Agents for Business Intelligence , Graduate School for Economics and Business, Universi Zagreb, 2005. [22] Aberer K., Fankhauser P., Huck G., Neuhold E.:





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

- DIO II KO N K R E T A N P R I M J E R   I N T E L I G E N T N I H A G E N AT A U You're P OReading S L Oa Preview VA N J U Unlock full access with a free trial.

AGENTI ZA PREPO RUKE Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

AGENTI ZA PREPO RUKE

Softverski agenti/sistemi za preporuku proizvoda/sadržaja/usluga (u daljem tekstu s agenti za preporuku  ili sistemi za preporuku  ) se koriste sve više i više u elektronskom poslov kompanija da pomogne potroša čima/klijentima u pronalaženju proizvoda/sadržaja/u za koje su zainteresovani, te time pove ćaju i profit kompanija kroz unapre đ ivanje njih elektronskog poslovanja sa spoljnjim svijetom. U ovom radu se opisuje šta agenti/sistemi za preporuku i kakvu ulogu oni igraju u e-trgovini. Pri tome, agenti/sis za preporuku koriste razli čite tehnike koje, dalje, koriste razli čite izvore znanja da preporuke potroša čima. U radu se pojašnjavaju ove tehnike, te njihove prednosti i slab te se navode primjeri ovakvih sistema. U radu su predstavljaju/pregledaju neki od osno problema koji se postavljaju pred agente/sisteme za preporuku, te se sagledavaju i rje za iste. Zaključni primjeri sistema za preporuku u e-trgovini su detaljno opisani na ovog rada. Prikazano je koje tehnike se koriste i kako stvarne kompanije implement preporuke na svojim web sajtovima.

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

I UVOD

  Agenti za preporuku su prilagođ eni/personalizovani informacioni softverski agenti pokušavaju da predvide koje stavke iz velikog skupa informacija korisniku mogu interesantne. Ove stavke mogu biti bilo koje vrste, kao što su: filmovi, muzika, knjig novinski članci. Interes korisnika za artikal je izražen kroz rejting (ocjenu) kojim kor ocjenjuje stavku. Sistem za preporuke mora da predvidi rejting za stavke koje korisnik uvek nije vidio/pogledao. Pomo ću ovog sistema za procjenu rejtinga sistem m preporučiti stavke koje imaju najviše procijenjeni rejting.

  Agenti za preporuku postali su sastavni dio mnogih e-commerce  preduzeća [1, 2]. T ozbiljni poslovni alati koje koristi sve ve ći broj online  prodavnica. Sistemi za preporuk jedinstvena funkcija/odlika e-trgovina, zbog toga što su modern web stranice u stanj prate sve aktivnosti posjetilaca/klijenata, za razliku od stvarnih prodavnica. Znanje ko izvučeno iz ponašanja kupaca (ta čnije, analizom isto) predstavlja osnovu za prepo Zbog toga što online prodavnice nemaju fizi čko ograničenje prostora (smještajno artikle), one mogu da sadrže mnogo ve će “zalihe” artikala, pružaju ći svojim klijen mnogo veći izbor. Ove velike zalihe je gotovo nemogu će pretražiti u cjelosti, tako d commerce prodavnica mora da pruži personalizovane izbore sa smanjenim brojem s (artikala) za individualne korisnike. Jedan od na čina da se ovo postigne je up korišćenjem agenata/sistema za preporuke.

You're Reading a Preview Za e-commerce prodavce, sistemi za preporuke pružaju višestruke koristi. Dobri sistem preporuke predstavljaju korisnicima koje nisu planirali da k Unlock full interesantne access with a freeproizvode trial. navodeći ih na taj način da kupe više stavki/artikala [2, 3, 4]. Ove neplanirane kupovin još uvijek rjeđ e dešavaju u online prodavnicama Download With Freenego Trialu tradicionalnim prodavnicama Sistemi za preporuku može da pomogne pri dobijanju povjerenja i lojalnosti potroša je jedna od suštinskih poslovnih strategija u e-trgovini, jer su konkurenti uvijek samo "j klik daleko" [4]. Zato što sistemi za preporuke olakšavaju i ubrzavaju pronalaženje no tražene stavke, kupci će se češće vraćati (na web sajt online prodavnice) [2]. Što korisnik koristi sajt i kupuje stvari, to više system za preporuku “u či” o korisni zahvaljujući tom uvećanom znanju, pravi bolje preporuke. Ovo pomaže da se izg "odnos sa dodatom vrijednoš ću (value-added relationship)" izme đ u web sajta i kori [4]. Sistemi za preporuke su tako đ e efikasan način da se promovišu starije ili manje tra  to vote on this title stavke/proizvodi/artikli, kao što su specijalizovani Sign tehniupčki proizvodi, te proizvodi ko ističe rok trajanja [2].  Useful  Not useful





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

I I T E H N I K E KO J E K O R I S T E AGENTI/SI STEMI ZA PRE PORUKE

 Tehnike koje se koriste od strane sistema za preporuke se mogu klasifikovati na os izvora informacija koji koriste [5, 2]. Raspoloživi izvori su sama svojstva koris (demografija) (npr. starost, pol, zanimanje, prihod, lokacija/adresa), svo stavke/artikla/proizvoda (npr. klju čne riječi, žanr itd.), kao i sami rejting k stavke/artikli bivaju ocijenjeni od strane korisnika (prikupljenih putem upit eksplicitnog ocjenjivanja, transakcijom podataka itd). Vidi sliku 2.1.

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Slika 2.1: Izvori znanja sistema za kreiranje preporuka (Izvor: [5]) Sign up to vote on this title



2.1. NEPERSONALIZOVANE PREPORUKE 

Useful

 Not useful

Nepersonalizovane preporuke su identi čne za svakog korisnika. Preporuke se r





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Zbog lake “izračunljivosti” (pravljenja, kreiranja) nepersonalizovanih preporuka, veom popularne u e-trgovini kompanija. Takva vrsta preporuka su tako đ e i opcija za web str koje ne nude personalizaciju. 2.2. DEMOGRAFSKE PREPORUKE

Demografska tehnika preporuka koristi samo informacije o korisnicima. Korisnic kategorizovani na osnovu atributa svojih demografskih profila u cilju pronalaž (odnosno kategorizacije) korisnika sa sli čnim karakteristikama (i željama/ukusima). Si za preporuke tada preporu čuje stavke koje su željene svim ovim sli čnim korisn (korisnicima u istoj kategoriji interesovanja). Vidi sliku 2.3.

Slika 2.3: Demografska preporuka (Izvor: [5]) You're Reading a Preview

Prednosti 



Unlock full access with a free trial.

Novi korisnici mogu dobiti preporuke prije nego Download With Free Trialšto su ocijenili bilo koju stavku ova tehnika ne koristi ocjene stavki od strane korisnika. Znanja o predmetima/stavkama i njihovim karakteristikama nisu potrebna, stoga je tehnika nezavisna od domena.

Problemi 





Prikupljanje potrebnih demografskih podataka dovodi do pitanja u vezi privatno  vidi pasus 3.7.  Sign up to vote on this title Demografska klasifikacija je suviše sirova za visoko personalizovane preporuke [5 useful kada je rij  Useful  Not Generalizacije kreirane iz klasifikacije su često pogrešne, posebno kulturnim stavkama kao što su knjige, muzika ili filmovi [6, 3]. Korisnici sa “neobi čnim” ukusima u nekim slu čajevima neće dobiti dobre prepo





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

interesovanja individualnog korisnika, koji je dobijen na osnovu svojstava predmeta/s koje je taj korisnik ranije ocijenio. Sistem za preporuke onda može da prona đ e stav željenim/preferiranim svojstvima/karakteristikama i da preporu či stavke sa najv sličnostima sa onim stavkama koje je korisnik ve ć ranije ocjenjivao (naravno, gleda stavke koje je korisnik pozitivno ocijenio ranije). Vidi sliku 2.4. Dakle, prepo sadržaja/predmeta/stavki koje se dobijaju ovom tehnikom zasnivaju se na profilu/u individualnog korisnika, dok se potpuno ignorišu doprinosi (ocjene/ukusi) dr korisnika.

Slika 2.4: Preporuka na osnovu sadržaja (Izvor: [5])

Profili interesovanja korisnika su često predstavljeni kao težinski vektori osobinama/svojstvima/karakteristikama stavki/predmeta. Me đ utim, ako se k automatska metoda “učenja” u softveru sistema za preporuke, kao npr. algoritam ind  pravila , tada i profili mogu biti zasnovani na pravilima [7].

Ova tehnika za pravljenje preporuka dobro funkcioniše ako se predmeti/stavke m a Preview pravilno/uspješno predstavitiYou're kao Reading skup svojstava/karakteristika. Kvalitet prepo direktno zavisi od kvaliteta raspoloživih opisnih podataka/informacija. Da bi imali dov Unlock full access with a free trial. skup svojstava/karakteristika, opisi predmeta/stavki moraju biti u formi iz svojstva/karakteristike mogu izdvojiti/izvu ći automatski, uz korišćenje teh Download With Free Trial pronalaženja/izvlačenja informacija (npr. tekst); ili se svojstva/karakteristike mo dodjeljivati manuelno (ru čno), što zahtijeva mnogo resursa [8]. Pored objek kategorizaciJe, sistemi takođ e mogu da koriste korisni čki generisane oznake/tagove ve za predmete/stavke, koje daju subjektivan pogled. Problemi  



 Sign up to vote on thispredmeta/stavk title  Analiza sadržaja je neophodna da se utvrde svojstva/karakteristike   Tehnika ne zavisi samo od kvaliteta metapodataka predmeta/stavki, vec Not useful  Useful  homogenosti zaliha/skladišta, pa se predmeti/stavke mogu kategorizovati. Kvalitet predmeta/stavki se ne može procijeniti/vrijednovati. Izra čunavanje slič





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

ovog koncepta je da se naprave/kreiraju korelacije/veze izme đ u korisnika ili izme đ u st Ove tehnike se naširoko primjenjuju i implementiraju i predstavljaju najzreliju tehniku preporuka. Mogu se razlikovati tri glavna pristupa kod kolaborativnog filtiranja: korisn zasnovan, zasnovan na predmetima/stavkama, i pristup zasnovan na modelu. Prednosti 





Slično kao kod demografskih tehnika preporuka, ni za ove tehnike nije potrebno zn o svojstvima/karakteristikama predmeta/stavki. Kolaborativno filtriranje r funkcioniše potpuno nezavisno od mašinski čitljivih prikaza/ reprezen svojstava/karakteristika predmeta/stavki. Stoga su te tehnike nezavisne od domena Kvalitet (ne samo relevantnost) predmeta/stavki se može procijeniti/vrijednovati, što se takođ e izražava kroz rejting/ocjene korisnika [5].  Tehnike kolaborativnog filtriranja su u stanju da daju preporuke "van kutije", jer “gledaju” izvan preferenci individualnih korisnika [1].

Problemi 







Kvalitet preporuka zavisi od veli čine skupa podataka rejtinga/ocjena predmeta/ drugim riječima, kvalitet preporuka zavisi od broja ocijenjenih predmeta/stav prošlosti (i ocjene njihovih pripadaju ćih svojstava/karakteristika).   Tehnika pati od problema “hladnog starta” kod novih korisnika i predmeta/stavki, vidi pasus 3.2. Reading a Preview Korisnici sa “neobi čnim”You're ukusima u nekim slu čajevima neće dobiti dobre prepo (tzv. problem "sive ovce", vidi pasus 3.6). Unlock full access with a free trial.  Jednom uspostavljena, korisnikova podešavanja se ne mijenjaju tako lako (tzv. pro “stabilnosti protiv plasti čnosti”, vidi pasus 3.3). Download With Free Trial

2.4.1. Korisnički orijentisan pristup

Korisnički zasnovan pristup se zasniva na pretpostavci da korisnici koji iste stvari oc isto ili slično vjerovatno imaju isti ukus. Prave se korelacije izme đ u korisnika, tako š pomoću profila ocjena razli čitih korisnika nalaze korisnici sa veoma sli čnim ili jednakim ukusima. Ovi korisnici sa sli čnim ukusima čine obrasce/skupove/okru  istomišljenika, na osnovu njihovih zajedni čkih preferenci predmetima/stavkama. Si Sign upka to vote on this title za preporuku onda može da preporu či stavke koje preferiraju drugi usefulkorisnici u i  Useful  Not okruženju/komšiluku. Vidi sliku 2.5.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Slika 2.6: Primjer kolaborativnog filtriranja zasnovanog na korisniku (Izvor: [5])

Međ utim, ako postoje mala preklapanja/poklapanja rejtinga/ocjena me đ u korisnicim skupu podataka (za iste predmete/stvari, naravno), onda ovaj pristup nailazi na problem “prorije đ enosti”, vidi pasus 3.4.

Korisnički orijentisano filtriranje ne funkcioniše naro čito dobro kad imamo m korisnika i predmeta/stavki, jer analiza i process pore đ enja postaju veoma složeni, pasus 3.5. You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

2.4.2. Pristup orijentisan na predmete/stavke

Download With Free Trial

Ovaj pristup se fokusira na predmete/stvari, uz pretpostavku da su stavke koj ocijenjene slično vjerovatno sli čne. Predmeti/ stavke se upore đ uju na osnovu zajed procjene korisnika, u cilju stvaranja okruženja/skupova sli čnih predmeta/stavki. Si tada preporučuje predmete/stavke susjedne predmetima/stavkama za koje se ve ć zna korisnik preferira. Vidi sliku 2.7. Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Slika 2.8: Primjer kolaborativnog filtriranja zasnovanog na predmetu/stavki (Izvor: [

Kolaborativno filtriranje orijentisano na predmete/stavke je više skalabilno od koris orijentisanog pristupa, jer se prave korelacije izme đ u ograničenog broja predmeta/s umjesto izmeđ u potencijalno velikog broja korisnika. Predmeti/stavke se, tako đ  kategorišu, dok se aktivnosti korisnika moraju podrobno ispitti i analizirati. Vidi pasus You're Reading a Preview

 Takođ e, zbog toga što je brojUnlock predmeta/stavki svakako manji od broja korisnika, pr full access with a free trial. orijentisan na predmete/stavke ima manji problem “prorije đ enosti” (vidi pasus 3. odnosu na korisnički orijentisan pristup. Download With Free Trial

2.4.3. Pristup zasnovan na modelu

Za velike skupove podataka, kvadratna složenost/kompleksnost matrice ocjena/rej korisnik-stavka postaje vrlo visoka [7]. Ali, u realnom okruženju (tj. kod realnih on aplikacija) predviđ anja i preporuke se moraju praviti što brže. Pristup zasnovan na mo pokušava da riješi ovaj problem derivacijom modela za predvi đ anje korišćenjem pod  Sign up to vote on this title iz prethodnog “korisnik-stavka” ocjenjivanja/rejting-procesa, a u cilju da se ubrza on proces predviđ anja i preporučivanja. Za izgradnju  modela se useful tehnike u čenja ka Usefulkoriste  Not su Bajesove mreže , neuronske mreže , ili latentno semanti č  ko indeksiranje . Za precizan mod neophodna velika koli čina podataka na raspolaganju. Sistem tada pravi preporuke pom





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

Kako se model gradi/pravi ranije, prije online procesa preporu čivanja, ovaj pristup bolje performanse od memorijski-zasnovanih pristupa i izbjegava problem skalabiln   vidi pasus 3.5. U zavisnosti od tehnika učenja koje se koriste za kreiranje modela, pristup može da dovede do ve će tačnosti (kvaliteta) preporuke i smanjenog prob “prorijeđ enosti” [5].

Glavni nedostatak pristupa zasnovanog na modelu je u tome što se rezultuju će prepo (odnosno, rezultati procesa preporu čivanja) ne prilago đ avaju automatski promjen skupa podataka (ocjena/rejtinga). Umjesto toga, model se periodi čno mora po izgraditi, da reflektuje promjene u skupu podataka 2.5. HIBRIDNI PRISTUPI

Hibridni pristupi kombinuju kolaborativne i demografske ili tehnike preporuka zasno na sadržaju/rejtingu da prevazi đ u njihove nedostatke. Sistemi koji koriste kolaborat filtriranje često kao rezultat daju bolje performanse procesa predvi đ anja, ali imaju prob kada su ograničeni podaci o “korisnik-stavka” ocjenama/rejtinzima [7]. Demograf tehnike preporuka zasnovane na sadržaju/rejtingu rade podataka o ocjenama i samim mogu da kompenzuju problem “hladnog starta” [1].

Postoje razne metode za kombinovanje tehnika preporu čivanja u hibridni sistem [1, 9]: You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial. Ponderisana/težinska hibridizacija

Mnoštvo različitih komponenti za kreiranje preporuka su numeri čki kombinuje. S Download With Free Trial i rezultati se kombinuju pom komponenta hibridnog sistema ocjenjuje date stavke linearne formule.

Preklopna hibridizacija

Sistem bira izme đ u komponenti za kreiranje preporuka na osnovu date situac primenjuje izabranu komponentu. Mora postojati neki pouzdan kriterijum na osnovu k će se praviti odluka o izboru komponente za kreiranje preporuke. Sign up to vote on this title

Mješovita hibridizacija



Useful



 Not useful

Preporuke od razli čitih komponenti za kreiranje preporuka se predstavljaju/listaju ram





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks Magazines



News



Documents











Save

Embed

Share

Print

Download



Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

“Pojačavanje” svojstava/karakteristika Sheet Music

  Jedna od tehnika za preporuke se koristi za izračunavanje svojstva/karakteristik skupa/niza svojstava/karakteristika, koji se dalje predaju kao ulaz sljede ćoj tehni preporuke.

Kaskadna hibridizacija

  Tehnikama za preporuke se daje strogi prioritet, pri čemu tehnike sa nižim priorit služe kao priprema za bodovanje kod upotrebe tehnika sa višim prioritetom.

Hibridizacija na meta-nivou

 Jedna od tehnika za preporuke se koristi za kreiranje modela koji se zatim koristi kao za drugu tehniku.

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

III PROBLEMI I RJEŠENJA 3.1. PRIKUPLJANJE PODATAKA 

Podaci koje koriste softveri za pravljenje preporuka mogu se svrstati u eksplicit implicitne podatke [2].

Eksplicitni se svi podaci kojr korisnici sami unose u system, kao što su demografski po podaci o njihovim preferencama (npr. prikupljenih putem upitnika), tražene klju čne eksplicitne ocjene i recenzije stavki (“ mudrost gomile ”). Prikupljanje eksplicitnih podatak smije biti nametljivo ili vremenski zahtjevno. Na čin na koji se eksplicitni podaci prikup može da utiče na kvalitet i koli činu podataka koji će se prikupiti od korisnika [10].

Sistemi za preporuke ne bi trebalo da se u potpunosti oslanjaju na eksplicitnim podac  Web sajtovi su u stanju da prate aktivnosti svojih korisnika kako bi došli do implic podataka. NajvažniJi izvor implicitnih podataka u e-trgovini su podaci o transa uključujući informaciju o obavljenoj kupovini. Ostali izvori su m posjećivanja/popularnosti web sajtova, sekvence linkova ili vrijeme proveden pregledu/čitanju pojedinih stranica, kao i reference pretraživa ča. Implicitne podataka prvo analizirati prije nego što mogu da se koriste za opisivanje osobina korisnik You're Reading a Preview “korisnik-predmet” ocjena. Unlock full access with a free trial.

Download With FreeSTART Trial 3.2. HLADNI

Problem hladnog starta  se javlja kada je premalo/nedovoljno rejting podataka dostup inicijalnom stanju. Sistem za preporuke onda nema dovoljno podataka da proiz odgovarajuće preporuke. Pravi se/postoji razlika izme đ u problema novog korisnika   predmeta/stavke .

Problem novog člana

Sign up to vote on this title



Useful do Notkorisnika, useful  korisnika Kada se preporuke kreiraju na osnovu korelacije od baziranim akumulaciji njihovih ocjena/rejtinga, novog korisnika sa nijednim ili malo/neko ocjena/rejtinga je teško kategorizovati.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks







Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents





Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

problem hladnog starta se kompenzuje sa tehnikama koje se ne oslanjaju (ne zavise “korisnik-stavka” rejting. Druga rješenja problema hladnog starta su upotreba podrazumijevanog rejtinga prosječna ocean neke stavke od svih korisnika) [6, 10] ili upotreba tehnika aktivnog u u tehnikama kreiranja preporuka zasnovanih na modelu [5]. 3.3. STABILNOST NASUPROT PLASTI Č NOSTI

Suprotno od problema hladnog starta je problem stabilnosti nasuprot plasti čnosti     korisnik ocijeni puno predmeta/stavki, njegove preference u profila korisnika se t mijenjaju [1, 9]. Me đ utim, u stvarnosti ukus evoluira, što onda postaje problem (može do neadekvatnih preporuka za neke korisnike od strane sistema za preporuke).

Rješenje za ovo je da se postepeno diskontuju (umanjuje značaj) stariji rejtinzi/ocjene k pravio taj korisnik, pa onda te starije ocjene/rejtinzi imaju manji zna čaj pri krei preporuka. Međ utim, time system za preporuke rizikuje gubitak informacija o dugoro interestima tog korisnika [1, 9].

U vezi sa ovim je i činjenica da korisnici mogu koristiti web sajt sa razli čitim namjer Na primjer, jednog dana kupac kupuje knjigu za sebe, a sljede ćeg dana je u potrazi za n poklonom za neku drugu osobu. You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

3.4. PRORIJE Đ ENOST Download With Free Trial

U većini realnih slučajeva sistema za preporuke, s obzirom na veli čine katalog poslovanja kompanija, broj rejtinga/ocjena koji/e su ve ć dobijeni/e je obi čno jako m odnosu na broj rejtinga koje treba predvidjeti. Na drugoj strani, tehnike kolaborativ filtriranja zavise od preklapanja rejtinga više korisnika i imaju problema kad skup/prostor rejtinga “prorije đ en” (odnosno, kad je veoma malo korisnika ocijenilo j predmet/stavku). “Prorije đ enost” u matrici “korisnik-stavka” rejtinga degradira kv preporuka koje se kreiraju na osnovu te matrice.  Sign up to vote on this title

Notpodesi useful ili dodava  Useful  se Da bi se “prorije đ enost” smanjila, rejting podataka treba da dodatnih rejtinga ili smanjivanjem dimenzionalnosti matrice. Ocjene mogu biti proši ubacivanjem simuliranih vrijednosti u ime korisnika (umjesto korisnika). To mogu





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

3.5. PERFORMANSE I SKALABILNOST

Performanse i skalabilnost su važna pitanja za sisteme za preporuke jer web sajto elektronsku trgovinu moraju biti u stanju da kreiraju preporuke u realnom vremenu i se bave velikim skupovima podataka od više miliona kupaca i stavki. Veliki rast e-bi čini skupove podataka sve ve ćim i većim u dimenziJi korisnika [6].

Presudno za performanse je ra čunska složenost/izračunljivost tehnike preporuka ko koristi. Tehnike koje izra čunavaju koeficijent korelacije za M korisnika i N stavki i složenost O (M×N) u najgorem slu čaju. Zbog zajedničke prorijeđ enosti matrice “kori stavka” rejtinga performanse imaju tendenciju da budu bliže O (M+N) [11]. Me đ utim  velike skupove podataka ovo i dalje vodi ka problemati čnim performansama i skalabiln

 Tehnike koje mogu da izvrše najskuplje kalkulacije offline  su više skalabilne nego teh gdje se sve mora računati online, u realnom vremenu [11]. Demografske i teh preporuka zasnovane na sadržaju, kao i tehnike kolaborativnog filtriranja zasnovan predmetu ili modelu, mogu da implementiraju offline izra čunavanje (računanje) kolaborativno filtriranje zasnovano na korisnicima može da uradi malo ili nimalo of računanja, što ga čini nepraktičnim kod velikih skupova podataka [11].

Pored vršenja izra čunavanja i kalkulacija u offline modu, sve metode koje pom smanjenju veličine skupa podataka poboljšavaju performanse i skalabilnost teh kreiranja preporuka [6]. Na primjer, podaci azaPreview korisnike koji su davali veoma mali You're Reading ocjena/rejting, kao i podaci o veoma popularnim ili nepopularnim predmetima/stavk full access with tako a free đ  trial. mogu biti odba čeni [11]. Međ Unlock utim, ove metode e smanjuju i kvalitet preporuka. Download With Free Trial

3.6. DOSLJEDNOST (KONZISTENCIJA) KORISNI Č KOG UNOS

 Tehnike kreiranja preporuka koje sa korelacijama izme đ u korisnika, kao što su demogr i kolaborativno filtriranje, zavise od visokog stepena korelacije izme đ u korisnika u s podataka.

 njih Korisnici se mogu podijeliti (grupisati, kategorizovati) u tri klase, na osnovu Sign up to vote on this title koeficijenata korelacije sa ostalim korisnicima [6]. Vec ina korisnika pripada klasi Useful  Not useful  "bijelih ovaca", koje imaju visok rejting korelacije sa mnogim drugim korisnicima. Siste kreiranje preporuka može lako na ći savjete i preporuke za ove korisnike. Suprotan t tzv. "crne ovce". Za njih postoje malo ili nijedan korisnik u korelaciji, tj. nisu u korelac        

́





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

3.7. PRIVATNOST

Privatnost Je važna tema u sistemima za kreiranje preporuka. Da bi mogao da k personalizovane preporuke, sistem mora da zna (bar) nešto o korisnicima. U stvari, što sistema zna o korisniku, kreira će tačnije/kvalitetnije preporuke za tog korisnika. Kor su prilično (razumno) zabrinuti o tome koje informacije se prikupljaju, kako se koriste li se pohranjuju.

Ove zabrinutost oko privatnosti uti če na sakupljanje i eksplicitnih i implicitnih poda Što se tiče eksplicitnih podataka, korisnici su nevoljni da objave (u čine javnim) inform o sebi i svojim interese [2, 4]. Ako upitnici postanu previše li čni, korisnici mogu p lažne informacije kako bi zaštitili svoju privatnost [4]. Sistemi za kreiranje preporuk trebalo da budu sposobni da se uspješno nose i sa korisnicima koji su zabrinuti za s privatnost, a ne da seoslanjaju isklju čivo na eksplicitne podatke ili tehnike za prepo koje ih koriste, kao što su npr. demografske tehnike preporuka.

Što se tiče implicitnih podataka koji se dobijaju pra ćenjem ponašanja korisnika, po zabrinutost da se li čni ukusi ili privatne aktivnosti mogu razotkriti (u činiti javnim) preporuke [5]. Korisnici strahuju od stvaranja velikih (i detaljnih) profila potroša ča.

Da se suoče sa ovim zabrinutostima, sistemi za e-trgovinu moraju pružiti/obezbi mehanizme za zaštitu privatnosti [5] i u činiti javnim/transparentnim (obznaniti) koji do podaci (o korisnicima) se dobijaju i analiziraju. Upotreba i ograni čenja skladištenja m You're Reading a Preview biti osigurani/obezbijeđ eni kroz polise privatnosti [4]. Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

IV PRIMJERI SISTEMA ZA KREIRANJE PREPORUKA

Sisteme za preporuke razvijaju kako same kompanije koje se bave e-trgovinom, ta nezavisni tehnološki proizvo đ ači, koji nude te sisteme e-kompanijama za kupovin iznajmljivanje.

Poslovni model prodavaca tehnologije za kreiranje preporuka je ili da ponude svoje sis kao domaćin usluge (na svojim hosting serverima) ili daju daju licencu za svoje sistem commerce kompanijama. Primjeri takvih prodava ča tehnologija: ChoiceStream 2, Bain EkpertMaker4, Loomia5, Criteo6, SourceLight7 i Collariti8.

 Veće kompanije koje imaju razvijenu e-trgovinu i e-poslovanje razvijaju sopstvena rješ sistema za kreiranje preporuka, jer imaju jedinstvene zahtjeve, žele jedinstvene funkci se bave stavkama za koje proizvodi (softverska tehnologija) nezavisnih proizvo đ  pogodna. Primjeri su: Amazon.com 9, Netflik 10, Digg 11, Internet Movie Database (IMD Pandora13 i Last.fm14. Dalje se detaljnije opisuju tehnike i upotreba sistema za kreiranje preporuka kod ChoiceStream i Amazon.com. You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

4.1. CHOICESTREAM

ChoiceStream  je firma koja se bavi personalizacijom i nudi svoju tehnologiju za kreir preporuka "RealRelevance Recommendations " kao kompletan servis (sa uklju čenim hostin

svim kompanijama koje se bave ili žele da se bave e-trgovinom.

Budući da sve različite tehnike za kreiranje preporuka imaju svoje nedostatke i pogodne za sve oblasti primjene, ChoiceStream koristi hibridni sistem baziran na širo rasponu različititih tehnika koje se biraju i kombinuju u zavisnosti od konkretnog slu preporuke [10]. Vrste slu čajeva koje pokriva tehnologija ChoiceStream su navedeni u t 4.1.  Vrste slučajeva Korisnik sa bogatim profilom

Definicija Korisnici za koje postoji mnogo podata (npr. više od 5 transakciJa). Korisnik sa “prorije đ enim” profilom Korisnici za koje postoji malo podataka (npr. od 0 do 4 transakcije).   Anonimni/novi korisnik Korisnici za koje nema podataka. Popularan sadržaj Stavke u katalogu kompanije za koje da se utvrdi da su "najpopularnije". Obi You're Reading a ih Preview je mali broj, ali vrlo velikog obima. “Mainstream” sadržaj Predmeti/stavke za koje postoje zabelje Unlock full access with a free trial. (matični, osnovni, uobi čajeni...) obrasci ponašanja korisnika (na primer, od 20 transakcija po stavki). Download With Free Trial Novi sadržaj Stavke za koje ne postoje prethodno zabilježene transakcije. Sadržaj sa “dugim repom (tragom)” Stavke u katalogu koje su manje poznat i dalje profitabilne, a za koje postoji odr (manji) broj transakcija u prošlosti. Optimizacija poslovnog cilja Zahtjev da se maksimalizuje neka druga metrika osim broja transakcija, kao što s prihod, margina, veli čina narudžbe... 

Sign up to vote on this title Tabela 4.1: ChoiceStream – Najčešće vrste slučajeva sa potrebnim različitim algoritmima (Izvor: [10



Useful

 Not useful

 Tehnike za kreiranje preporuka koje se koriste od strane ChoiceStream sistema za krei preporuka su [10]:





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks







Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents Sheet Music

navision

1

Download









of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR



 Search document

PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

 Analiza kohorti Stvaranje grupe/skupova sli čnih korisnika, koje/i se nazivaju kohorte , kako bi se kr bolje preporuke za korisnike sa oskudnim podacima o rejtinzima/ocjenama (prorije đ 

Selektivno filtriranje Selektivnim filtriranjem se najpopularniji predmeti/stavke uklanjaju iz preporuka, tak oni ne dominiraju i kupci mogu da prona đ u/uoče i manje popularne predmete/stavke.

 Atributivna korelacija   Atributi (svojstva/osobine) predmeta/stavki se koriste da bi se kreirala preporuk osnovu sadržaja, a u cilju prevazilaženja problema hladnog starta tehnike kolaborativ filtriranja.

Standardne preporuke Standardne preporuke su krajnja opcija za prikazivanja ako/kad sve druge tehnike za (u kreiranju preporuke).

Optimizacija poslovnog cilja Sa upotrebom funkcije zabilježavanja na duži rok, algoritam za kreiranje preporuka se prilagoditi tako da, na primjer, preporu čuje skuplje predmete/stavke u cilju pove prihoda.

You'reChoiceStream Reading a Preview   Tabela 4.2. prikazuje koje tehnike sistem za kreiranje preporuka kor kojim slučajevima. Unlock full access with a free trial.  Vrste slu čajeva

Korisnik sa bogatim profilom Korisnik sa “prorijeđ enim” profilom  Anonimni/novi korisnik  Popularan sadržaj “Mainstream” sadržaj

Kolaborativno filtriranje



 Višestruke Selektivno Download With Free Trial  Atributivna Standardne Zabilježa tabele  Analiza kohorti filtriranje korelacija  preporuke na duži korelacija

 





 Sign up to vote on this title





 

Useful

 Not useful











Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

4.2. AMAZON.COM

  Amazon.com, osnovan 1994. godine, je najveća online trgovina u svijetu i jedan najpoznatijih primjera elektronskog poslovanja koje koristi sisteme za kreiranje prepor   Amazon intezivno koristi svoj sistem za kreiranje preporuka u cilju bolje i jedinst personalizacije svog web sajta.

  Amazon-ov sistem za kreiranje preporuka koristi tehniku kolaborativnog filtr zasnovanog na predmetu/stavki [5, 6, 11]. Taj sistem pretražuje bazu predmeta/stav potrazi za predmetima koji su u visokoj korelaciji sa kupljenim i ocijenje predmetima/stavkama, pa onda kombinuje prona đ ene stavke sa visokom korelacijo listu preporuka [11].

Sistem za kreiranje preporuka se sastoji od online i offline komponente. Of komponenta kreira matricu predmeta/stavki sa svim sli čnim predmetima/stavkama. O komponenta može zatim da potraži i prona đ e (stavke za) preporuke u matrici, ka potrebno [11]. Za izgradnju matrice korelisanih stavki koristi se  funkcija sli č  nosti  da o koeficijent korelacije izmeđ u parova artikala kod kojih postoji tendencija da ih kl kupuju zajedno. Ova skupa (resursno zahtjevna) kalkulacija se vrši offline [11, 6]. On komponenta onda samo mora da prona đ e predmete slične onima koje je korisnik ve ili ocijenio. Ovo je veoma laka i brza operacija koja se može (efikasno) obaviti onli realnom vremenu. Složenost You're same operacije samo od broja predmeta sa kojim Reading azavisi Preview kupac povezan (to jest, koje je kupio ili ocijenio) [11]. Unlock full access with a free trial.

Izvođ enjem najzahtjevnijih kalkulacija u offline režimu, Amazon-ov sistem za krei preporuka može da se efikasno izbori saWith ogromnim skupom podataka od oko 50 mil Download Free Trial kupaca na mjesečnom nivou (samo iz SAD-a) i nekoliko miliona artikala u prodaj katalogu. Online komponenta je nezavisna od veli čine kataloga i broja kupaca [11] jedna korist/prednost kreirane tabele sli čnih artikala je da algoritam generiše prepo   višeg kvaliteta za korisnike kod kojih postoji malo podataka o “korisnik-ar ocjenama/rejtinzima u odnosu na tradicionalne tehnike kolaborativnog filtriranja [11]. Kupci koji su kupili

Sign up to vote on this title



 Usefulprikazuje  Not useful Na stranica sa informacijama za svaku stavku, Amazon i opciju " kupci k kupili " koja preporu čuje artikle koje često kupuju kupci koji su ve ć izabranu stavku, vidi sliku 4.3.





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Slika 4.3: Amazon – ArtikalSign sa preporukama up to vote on this title 

Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title

Slika 4.4: Amazon – Potroša čka korpa sa preporukama Useful  Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

 Vaše preporuke

Na stranici "Vaše preporuke" sve preporuke su izlistane, sa onim preporukama koj izvedene iz nedavne kupovine na prvom mjestu, vidi sliku 4.3. Oni mogu biti filtriran proizvodnoj liniji ili oblasti kojoj proizvod pripada. Korisnici mogu da ozna če artikle  već posjeduju ili im nijesu interesantni, a mogu i da ih pore đ aju po interesantnosti u obezbeđ ivanja više rejting podataka sistemu za kreiranje preporuka, da bi se dod uticalo na ono što biva preporu čeno. Takođ e je prikazano zašto se neki artikal preporu to jest koji kupljeni artikal je u korelaciJi sa preporu čenim artiklom.

Osim toga, korisnik može da vidi stranicu sa detaljima za svaku preporuku, na koj prikazanae lista svih korelacija sa kupljenim ili na drugi na čin ocijenjenim artiklom sliku 4.5.

 Amazon podsti če svoje korisnike da poboljšaju podatke o svojim rejtinzima artikala, d opciju ocjenjivanja kupljenog artikla na 5-stepenoj skali. Na stranici koja prikazuJe listu prethodnih kupovina, artikli mogu biti ocijenjeni, a tako đ e i isključeni iz kalku preporuka, vidi sliku 4.6.

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Slika 4.5: Amazon - Vaše Useful  Not useful  preporuke Preporu čeni artikli se mogu ozna čiti kao već kupljeni ili neinteresantni i mogu se ocije 2 Prikazuje se zašto su artikli preporučeni. 1





Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music

Join



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Slika 4.6: Amazon - Detalji preporuke Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Upload

Sign In

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

Download



Join

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR

 Search document



PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

You're Reading a Preview Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title

1

Slika 4.7: Amazon - Vaše kupovine  Useful  Not useful

 Artikli mogu biti ocijenjeni  Artikli mogu biti isklju čeni iz kalkulacije sistema za kreiranje preporuka

2







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join



Search



Home



Saved

712 views

1



Sign In

Upload

Join

RELATED TITLES

0

Seminar Ski Rad Skraceni Uploaded by Ljudmila Tarasjuk



Bestsellers



Books



Audiobooks









Save

Embed

Share

Print

Download



Magazines



News



Documents



Sheet Music



navision

1

of 53

 

Open ERP-Modul Upravljanje

Priručnik od I-V D KR



 Search document

PRIMJENA AGENATA U POSLOVANJU

  V Z A K L J UČ A K 

Sistemi za kreiranje preporuka predstavljaju mo ćnu tehnologiju za personalizaciju. Ak koristi na pravi na čin, mogu biti od koristi i potroša čima i preduzecima. Potr profitiraju pronalaženjem novih zanimljivih proizvoda a preduze ća mogu povećati prodaju.        

́

Kako e-trgovina nastavlja da raste, tehnologije za kreiranje preporuka moraju da se uh u koštac sa sve većom količinom podataka. Zato se ovi sistemi i tehnike moraju nepres dodatno razvijati da zadovolje ovaj izazov u pogledu ta čnosti i relevantnosti prepo skalabilnosti i performansi.

Kolaborativnog filtriranje zasnovano na predmetu/stavki/artiklu se pokazalo kao naj tehnika za kreiranje preporuka, u smislu kvaliteta preporuka, skalabilnosti, performa sposobnosti učenja [7]. Kombinovano u hibridni sistem sa tehnikama zasnovanim sadržaju, u cilju prevazilaženja problema hladnog starta, predstavlja najviši domet na p sistema za kreiranje preporuka koji se koriste danas.

Postoje mnoge oblasti za primjenu sistema za kreiranje preporuka, od kojih mnoge im svoje posebne zahtjeve koji se ispunjavaju razli čitim tehnikama. Zato će se (i treba) nas sa razvojem ovih sistema i tehnika, u cilju razvoja još bržih, efikasnijih i korisnijih sis za kreiranje preporuka, što će imati koristi kako za korisnike tih sistema, tako i za us kompanija koje se bave elektronskim poslovanjem i trgovinom. Koja će tehnika za krei You're Reading a Preview preporuka najbolje funkcionisati uvijek zavisi od konkretnog slu čaja primjene. Unlock full access with a free trial.

Download With Free Trial

Sign up to vote on this title



Useful

 Not useful







Home



Saved



Bestsellers



Books



Audiobooks



Magazines



News



Documents



Sheet Music



Upload

Sign In

Join