Notice bibliographique
Résumé
The advancement in distributed and intelligent computing has facilitated the use of software agents for implementing e-services; most electronic market places offer their customers virtual agents that can do their bidding (i.e., eBay, onSale). E-transactions via shopping agents constitute a promising opportunity in the e-markets (Chen, Vahidov, & Kersten, 2004). It becomes relevant what kind of information and what kinds of bargain policies are used both by agents and by the market place. There are several steps for building e-business: (1) attracting the customer, (2) knowing how they buy, (3) making transactions, (4) perfecting orders, (5) giving effective customer service, (6) offering customers recourse for problems such as breakage or returns, and (7) providing a rapid conclusion such as electronic payment. In the distributed e-market paradigm, these functions are abstracted via agents representing both contractual parts. In recent years, many researchers in intelligent agents’ domain have focused on the design of market architectures for electronic commerce (Fikes, Engelmore, Farquhar, & Pratt, 1995; Schoop & Quix, 2001; Zwass, 1999), and on protocols governing the interaction of rational agents engaged in such transactions (Hogg & Jennings, 1997; Kersten & Lai, 2005). While providing support for direct agent interaction, existing architectures for multiagent virtual markets usually lack explicit facilities for handling negotiation protocols, since they do not provide such protocols as an integrated part of the framework. In this article we will discuss the problem of contract negotiation in e-marketplaces. In the next section, we will present related models commonly used to implement negotiation in e-markets, game theory models, auction models, and contract-net protocols. Then the following section continues with the presentation of a negotiation protocol based on dependency relations. We then present a negotiation strategy based on risk evaluation. The conclusion summarizes the article and paves the further way concerning the truth in the negotiation strategy and the use of temporal aspects on commitments and executions of contracts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».