An interactive system for negotiation in e-commerce with incremental user knowledge
Notice bibliographique
Résumé
In retail electronic commerce, incomplete user knowledge is a reality that must be addressed by electronic negotiation models and systems. This is particularly true in the case of multi-attribute products where valid product-configurations may require several constraints on attribute-values to be satisfied. Often, in such cases, the individual buyer refines the preferences for individual attributes as more and more information is exchanged during the negotiation process in an incremental fashion. In this paper, we consider how the negotiating parties can benefit from the incremental knowledge as the negotiation progresses. We assume the trust between the customer and merchant is such that the negotiation is for the purpose of seeking a mutually acceptable configuration of the product and its price. We have implemented a prototype system in which negotiation takes place between a human customer and multiple autonomous software agents, each carrying out sales operations on behalf of different merchants. We also describe the architecture of such an interactive multi-issue negotiation system on a distributed platform. The paper describes the various models we have used, and the multi-agent based software architecture that facilitates the interaction and the user interface. Our initial experiences with the prototype gives hope that e-commerce negotiation systems, in future, can benefit by making use of the incremental knowledge during the negotiation process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».