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Università degli Studi di Siena 
Conv. n.4933 del 23 Marzo 2006


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MICHELE BARBAGLI
Università degli studi di Siena, Facoltà di Ingegneria, Corso di Laurea in Ingegneria Informatica 
Anno Accademico 1998/1999 
Candidato: Michele Barbagli 
Relatore: Dott. A.Mecocci 
Co-Relatrice: Dott. M.Mastretti 
Tesi di laurea in Informatica
 

Sistema interattivo basato su adattività e tecniche di ragionamento fuzzy

La presente tesi di laurea si inserisce nell'ambito del progetto TRADE ( TRiAls in the Domain of Electronic Commerce ) sponsorizzato dal programma ACTS (Advanced Tecnologies and Services) della Comunità Europea. L'obiettivo della tesi è quello di sviluppare ed integrare un'applicazione per il commercio elettronico per gli scenari utenza business e residenziale che impieghi anche estensioni a larga banda di Internetattraverso soluzioni tecnologiche a basso costo (ADSL) ed integri una gestione avanzata delle interazioni con l'utente (One to One Marketing). In questo contesto, gli obiettivi da raggiungere sono: gestione degli utenti, studio e implementazione di regole Fuzzy per la ricerca di parametri del modello ( User Modeling ); utilizzo di tecniche Data Mining al fine di attuare strategie di marketing evolute e tecniche di cross-selling; integrazione dell'applicazione con tecniche di realtà virtuale; integrazione dei più moderni sistemi di pagamento (SSL, SET). In tale scenario gli sforzi maggiori sono stati rivolti verso la realizzazione di un sistema di modellizzazione dell'utente (User Modeling), mirante ad indivuduare le caratteristiche che, in questo contesto, fossero maggiormente significative per fornire un supporto adeguato, ed una base di conoscenze da utilizzare per implementare funzionalità adattative nell'applicazione. tali informazioni si possono dividere secondo un criterio temporale in dati a "breve termine" (session data), e dati a "lungo termine": per le prime troviamo per esempio la banda disponibile, il browser e la piattaforma usata (PC più o meno ptente, STB); tra quelle a lungo termine troviamo conoscenza dell'applicazione, interesse verso i prodotti, fascia dei prezzi di interesse, ed obiettivi. Alcune delle precedenti caratteristiche possono essere identificate direttamente oppure richieste dal cliente, mentre altre devono essere valutate con metodi euristici che riescano a combinare e dare un significato matematico ai dati raccolti sul comportamento dell'utente. Per valutare quest'ultime, ed in particolare l' "interesse verso i prodotti" e la "conoscenza dell'applicazione", sono state utilizzate tecniche inferenziali che, facendo uso della logica fuzzy, permettono di filtrare i dati raccolti e generare dei parametri numerici che complessivamente costituiscono parte del profilo dell'utente. Tale profiloviene ustao come punto di partenza per eseguire le variazioni all'interfaccia che il sistema esegue automaticamente. Il ricorso alla logica fuzzy è giustificato dalla necessità di valutare caratteristiche piuttosto vaghe, passibili di interprtazioni soggettive e per le quali non esistono algoritmi specifici. La logica "sfumata" può essere molto più utile in questo contesto perchè rnde possibile il controllo, la rappresentazione e l'elaborazione di pararmetri, utilizzando regole molto flessibili, che possono fare riferimento anche a dati non certi. Nel caso in esame (vendita di prodotti orafi), un aspetto particolarmente delicato era la ricerca di correlazioni tra i prodotti venduti per attuare politiche di promozioni cross-sell. Per procedere alla ricerca di tali correlazioni, vengono memorizzati tutti gli ordini ricevuti e in seguito si applicano tecniche di basket analysis (analisi del carrello) alla base dei dati. Ad esempio, presa la lista degli articoli ordinati raggruppata per codice dell'ordine, si può andare a vedere con quale frequenza un prodotto viene acquistato insieme ad un secondo, sfruttando poi tali informazioni per proporre l'acquisto del secondo alle persone che decidono di acquistare il primo. A livello di rappresentazione di tale informazione, si può immaginare un istogramma 3D nel quale l'altezza delle colonne, rappresenta la probabilità che il prodotto A venga acquistato insieme al prodotto B. A livello di rappresentazione dei dati, si può pensare ad una matrice bidimensionale M i cui elementi m(ij) rapprsentino la probabilità che il j-esimo elemento venga acquistato insieme all'i-esimo. Le informazioni sugli ordini possono anche essere utilizzate per individuare comportamenti di acquisto non relativi ad una sola visita, ma a più visite consecutive. Questi dati rappresentano, nella vita reale, un ausilio nella disposizione dei prodotti nella preparazione di campagne promozionali, nella gestione delle scorte. In particolare, il primo di questi aspetti, cioè la disposizione dei prodotti, è interessante nel mondo del commercio elettronico. Andando ad utilizzare tecniche di realtà virtuale e rappresentando quindi lo shop virtuale come un mondoVRML navigabile da parte dell'utente, si possono riportare sul WEB tutti i concetti di merchandising utilizzati nei negozi reali. Perportare un esempio si può generare il catalogo 3D andando a disporre i prodotti secondo geometrie dipendenti dai parametri dell'utente e dei prodotti. Mettere cioè davanti al cliente i prodotti appartenenti ad un certo target al quale lui solitamente si rivolge , posizionare i prodotti correlati accanto ad essi e illuminare più o meno gli stessi per attirare l'attenzione del cliente. Tutto ciò è stato realizzato su di una applicazione reale, con tutte le difficoltà ed i requisiti di funzionalità che quindi ne conseguono.

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