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ISUFI - Engineering - Bicocca Milano – 18 Novembre 04 MAIS WP 6 – Attività 6.2 Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato.

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1 ISUFI - Engineering - Bicocca Milano – 18 Novembre 04 MAIS WP 6 – Attività 6.2 Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

2 MAIS WP6 2 Indice Risultati previsti Il Recommendation Environment Il Recommender Engine Il Data Mining Profile Module Il Context Enricher Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

3 MAIS WP6 3 Risultati Previsti Attività 6.2 – Integrazione di strumenti di knowledge management Principali risultati attesi: descrizione delle specifiche di progetto per strumenti e metodologie per il knowledge management integrato nellarchitettura di un sistema informativo. Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

4 MAIS WP6 4 Risultati Previsti Le specifiche di progetto riguardano un sistema che: in funzione degli e-Service disponibili e della profilazione utente, dia accesso differenziato ai servizi consigliando quello che risulta avere un grado di similarità più alto con lutente che lo ha richiesto; è in grado di monitorare i canali e i servizi utilizzati da un utente, allo scopo di utilizzare il feedback proveniente da tale monitoraggio per lelaborazione di regole; mantiene aggiornata ed arricchisce la base di conoscenza del sistema MAIS attraverso lattività svolta dal componente delegato al data mining; È un sistema di supporto alle decisioni integrato nella piattaforma MAIS. Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

5 MAIS WP6 5 Indice Risultati previsti Il Recommendation Environment Il Recommender Engine Il Data Mining Profile Module Il Context Enricher Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

6 MAIS WP6 6 Recommendation Environment Allinterno del sistema MAIS, il Recommendation Environment fornisce un supporto al Concretizator nella selezione dei servizi concreti. La sua funzionalità è quella di fornire una stima del grado di affinità di un servizio rispetto alle preferenze e i gusti dellutente che lo ha richiesto relativamente ai parametri extra-funzionali contenuti nella descrizione del servizio. Questa valutazione avviene utilizzando: un insieme di regole informazioni del contesto applicativo Il funzionamento di questo componente viene ottimizzato mantenendo aggiornato linsieme di regole utilizzate in fase di valutazione. Progettazione del RE

7 MAIS WP6 7 Progettazione del RE Recommendation Environment Il RE è un System Level Component (SLC) cioè un sistema che espone interfacce network addressable composto da business component che cooperano per realizzare un set coerente di funzionalità richieste da uno specifico business need

8 MAIS WP6 8 Concretizator Concrete Service Invocator Recommender Engine Refle ctive Archit ecture Logger Runtime La lista degli e-service + contesto + profilo statico dellutente sono inoltrati al RE 2 Il RE chiede ed ottiene dal CE una versione semanticamente arricchita del contesto 3 Context Enricher Il RE consegna al DMPM Repository il profilo statico dellutente e preleva il profilo comportamentale. 4 Il RE restituisce al Concretizator la lista di e-service riordinata secondo la raccomandazione 5 LArchitettura riflessiva fornisce al Concretizartor le informazioni di contesto 1 Il servizio concreto scelto dallutente viene passato allinvocatore abbinandolo al contesto attuale 6 Il servizio concreto viene eseguito e descrizione non funzionale + contesto sono registrati nel Logger 7 DMPM tools DMPM Repository Catcher Batch DMPM Lo storico delle configurazioni di contesto sono inviate al CE 2 Il Contesto viene arricchito e inoltrato al Catcher 3 1 Lo storico delle descrizioni dei servizi richiesti è passato al Catcher 4 5 Il Catcher costruisce Eventi di business usando il contesto arricchito + descrizione servizio Costruzione dei profili comportamentali Recommendation Environment Il funzionamento del RE nellarchitettura MAIS: Progettazione del RE

9 MAIS WP6 9 Indice Risultati previsti Il Recommendation Environment Il Recommender Engine Il Data Mining Profile Module Il Context Enricher Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

10 MAIS WP6 10 Recommender Engine Progettazione del Recommender Engine Il Recommender Engine è uno strumento che permette di ordinare una lista qualsiasi di servizi concreti, descritti semanticamente (profilo del servizio) e appartenenti alla stessa categoria di Servizio Astratto, sulla base del loro grado di affinità con una descrizione dellutente (profilo utente) che lo ha richiesto. Esso esporrà la funzionalità sopra descritte attraverso un metodo la cui signature è la seguente: getRecommendation (serviceList: ServiceList, context: Context) : ServiceList

11 MAIS WP6 11 Recommender Engine Enterprise Tier: Facade: realizza linterfaccia con cui viene effettuata la richiesta di Recommendation e ha lo scopo di incapsulare la complessità delle interazioni tra i business objects nel realizzarla. Business layer: incapsula tutti gli oggetti di business che contengono la logica applicativa ( logica per il matching semantico e la logica per la generazione del ranking). Resource Tier: Persistence layer: incapsula la logica per la persistenza dei dati. In esso sono presenti tutte le componenti che incapsulano lo stato del PBC e definiscono i dati e le regole di business per laccesso ad essi, esponendone le funzionalità. Progettazione del Recommender Engine

12 MAIS WP6 12 Recommender Engine Progettazione del Recommender Engine 1. Richiesta di recommendation 2-3. Lengine richiede info di contesto 4-5. Lengine richiede lo user profile 6-7. Inizio elaborazione ranking Matching semantico 15. Restituzione delloutput

13 MAIS WP6 13 Indice Risultati previsti Il Recommendation Environment Il Recommender Engine Il Data Mining Profile Module Il Context Enricher Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

14 MAIS WP6 14 Data Mining Profile Module Le principali funzionalità del DMPM sono: Rules Extraction: Processare gli storici che collezionano, per ogni utente, le interazioni con il sistema estraendone regole dassociazione; Rules Validation: Supportare un esperto del dominio applicativo nel processo di validazione delle regole (eliminazione di regole spurie o poco interessanti); Users Classification: Classificare gli utenti in base al loro profilo statico (dati di registrazione) allo scopo di stimarne il profilo comportamentale

15 MAIS WP6 15 Data Mining Profile Module Rules Generator Rules Validation Profiles Formatter Users Classifier Business Events Static Profiles Dynamic Profiles Domain Expert Console Il Data Mining Profiling Module fornirà una Console tramite la quale lesperto di dominio potrà gestire il processo di Behavioural User Profiling. Repository

16 MAIS WP6 16 Data Mining Profile Module Definizioni Un evento di business è una registrazione costituita da tre sezioni: Categoria del servizio; Contesto in cui il servizio è stato richiesto; Descrizione non funzionale del servizio; Una regola comportamentale è unassociazione costituita da: Categoria del servizio; Premessa, una particolare configurazione di un sottoinsieme di parametri di contesto; Conseguenza, una particolare configurazione dei parametri non funzionali del servizio;

17 MAIS WP6 17 Data Mining Profile Module Rules Generator Business Events Esempio:HotelRes Roma-Colosseo; PocketPC; 5stelle; centrale; OK-Disabili Rules Validation Behavioural Rules Users Classifier Profiles Formatter Static Profiles Dynamic Profiles Domain Expert Association Rules Esempio: Flight Palermo & we-p BassoCosto; ScontoHotel; Navetta

18 MAIS WP6 18 Indice Risultati previsti Il Recommendation Environment Il Recommender Engine Il Data Mining Profile Module Il Context Enricher Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nellarchitettura di un sistema informativo

19 MAIS WP6 19 Contesto: considerazioni introduttive Applicazioni context-aware: sensibili ad informazioni di contesto Contesto: termine molto generico, bisogna precisare meglio Nel Report si propongono due modelli (ABACO e MMASS) e degli scenari applicativi (automotive e ospedaliero)

20 MAIS WP6 20 Contesto: considerazioni introduttive Parte rilevante di informazione di contesto è riferita alla locazione dellutente (posizione e ambiente circostante) In WP6 riferimento a dominio turistico (e.g. raccomandazioni turistiche location-aware) Parte delle informazioni di contesto riguardano la struttura dello spazio

21 MAIS WP6 21 Informazione di contesto di tipo spaziale Diversi aspetti da tener in considerazione nel modellare spazio Entità Fattori di scala (edifici, città) Obiettivi Relazioni Dominio applicativo di riferimento

22 MAIS WP6 22 Modello di riferimento MAIS – Location model

23 MAIS WP6 23 Possibili estensioni del modello di location

24 MAIS WP6 24 Spatial context enrichment component


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