Classificação de páginas na internet - PDF
Download "Classificação de páginas na internet"
Luana Natal Pinho
1 Classificação de páginas na internet José Martins Junior Orientador: Prof. Dr. Edson dos Santos Moreira Dissertação apresentada ao Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC-USP, como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional. USP São Carlos Fevereiro/2003 VERSÃO REVISADA APÓS A DEFESA Data da Defesa: 11/04/2003 Visto do Orientador:
2 Agradecimentos ii Este espaço dedica-se ao reconhecimento de todas as pessoas que contribuíram direta ou indiretamente para a realização do presente trabalho. Agradeço primeiramente a Deus por ter me suprido a boa saúde e a coragem de que tanto precisei nessa etapa de minha vida. Agradeço a todos os meus familiares que inspiraram e apoiaram com carinho a realização deste trabalho, e souberam suportar os momentos mais difíceis de minha ausência em seu convívio. Agradeço ao meu orientador, professor Edson dos Santos Moreira, por ter acreditado e investido em meu potencial, dando-me assim a oportunidade de aprender com sua ampla sabedoria e sua notória experiência na área de estudos envolvida. Sou também grato pela ajuda prestada por meus amigos do grupo de pesquisas do Laboratório Intermídia e do projeto DEEPSIA, e pelas orientações e dicas de estudo que recebi do professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho e da doutoranda Cristiane Yae-Mi Imamura. Por fim, agradeço a todos aqueles que me incentivaram, que por conseqüente reforçaram a minha crença de que iria alcançar tal objetivo.
3 À minha esposa Rita, aos meus filhos Thalles, Fernanda e Augusto e aos meus pais José e Myltes iii
4 Índice 1 INTRODUÇÃO PROBLEMÁTICA OBJETIVOS HISTÓRICO DO GRUPO DE PESQUISAS ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO COMÉRCIO ELETRÔNICO O COMÉRCIO ELETRÔNICO NA WEB O PROJETO DEEPSIA CONSIDERAÇÕES FINAIS AGENTES DEFINIÇÃO DE AGENTE TIPOS DE AGENTES UTILIZAÇÃO DE AGENTES NO COMÉRCIO ELETRÔNICO CONSIDERAÇÕES FINAIS ONTOLOGIA DEFINIÇÃO DE ONTOLOGIA UTILIZAÇÃO DE ONTOLOGIA NO COMÉRCIO ELETRÔNICO WEB SEMÂNTICA (SEMANTIC WEB) CONSIDERAÇÕES FINAIS CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE TEXTOS PROCESSO GERAL DA CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE TEXTOS Obtenção de documentos Pré-processamento dos documentos obtidos Extração do conhecimento Avaliação do conhecimento SUPPORT VECTOR MACHINES VC Dimension e Structural Risk Minimization SVM na Classificação de Textos SVM light Uma Implementação do Algoritmo APLICAÇÃO DE TC NA CLASSIFICAÇÃO DE PÁGINAS NA WEB CONSIDERAÇÕES FINAIS A SOLUÇÃO ADOTADA METODOLOGIA Análise do problema Escolha do método de classificação de textos Desenvolvimento dos modelos de representação Amostragem do conjunto problema Aplicação do método e geração dos resultados parciais TECNOLOGIA UTILIZADA NA IMPLEMENTAÇÃO DO EXPERIMENTO CONSIDERAÇÕES FINAIS RESULTADOS OBTIDOS CONCLUSÕES E PROPOSTA PARA TRABALHOS FUTUROS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS iv
5 Lista de Figuras Figura 1 Arquitetura do sistema DEEPSIA Figura 2 Abstração de um domínio Figura 3 Exemplo de estrutura de uma ontologia Figura 4 Exemplo de classificação no modelo UNSPSC Figura 5 Arquitetura da Web Semântica Figura 6 Representação dos hiperplanos no espaço vetorial Figura 7 Subconjuntos aninhados de funções, ordenados pela VC dimension Figura 8 Exemplo de código HTML Figura 9 Código HTML interpretado pelo browser Figura 10 Exemplo positivo Figura 11 Exemplo negativo Figura 12 (a) Conjunto das páginas brasileiras, e (b) arquivo de entrada do SVM light Figura 13 Obtenção de documentos Figura 14 Classe DocumentExample Figura 15 O processo parsing Figura 16 Classe HtmlParser Figura 17 O processo de extração de palavras Figura 18 Classe TextTokenizer Figura 19 Classe Dictionary Figura 20 Classe FeaturesVectors Figura 21 Classe FeaturesFrequences Figura 22 Classe FeaturesIDF Figura 23 Classe FeaturesDF v
6 Lista de Tabelas Tabela 1 Matriz de confusão para um modelo com classe bi-valorada Tabela 2 Conjuntos de exemplos amostrados Tabela 3 Amostras obtidas pelo Crawler Agent Tabela 4 Exemplos obtidos das amostras do Crawler Agent Tabela 5 Resultados de testes realizados em partes do conjunto de treinamento (1) Tabela 6 Resultados de testes realizados em partes do conjunto de treinamento (2) Tabela 7 Resultados de testes realizados em partes do conjunto de treinamento (3) Tabela 8 Avaliação dos resultados apresentados pelo Crawler Agent Tabela 9 Resultados dos testes realizados sobre as amostras do Crawler Agent Tabela 10 Resultados de testes realizados em outros conjuntos de exemplos (1) Tabela 11 Resultados de testes realizados em outros conjuntos de exemplos (2) Tabela 12 Sumário da avaliação dos resultados obtidos na realização dos testes vi
7 vii Resumo O grande crescimento da Internet ocorreu a partir da década de 1990 com o surgimento dos provedores comerciais de serviços, e resulta principalmente da boa aceitação e vasta disseminação do uso da Web. O grande problema que afeta a escalabilidade e o uso de tal serviço refere-se à organização e à classificação de seu conteúdo. Os engenhos de busca atuais possibilitam a localização de páginas na Web pela comparação léxica de conjuntos de palavras perante os conteúdos dos hipertextos. Tal mecanismo mostra-se ineficaz quando da necessidade pela localização de conteúdos que expressem conceitos ou objetos, a exemplo de produtos à venda oferecidos em sites de comércio eletrônico. A criação da Web Semântica foi anunciada no ano de 2000 para esse propósito, visando o estabelecimento de novos padrões para a representação formal de conteúdos nas páginas Web. Com sua implantação, cujo prazo inicialmente previsto foi de dez anos, será possível a expressão de conceitos nos conteúdos dos hipertextos, que representarão objetos classificados por uma ontologia, viabilizando assim o uso de sistemas, baseados em conhecimento, implementados por agentes inteligentes de software. O projeto DEEPSIA foi concebido como uma solução centrada no comprador, ao contrário dos atuais Market Places, para resolver o problema da localização de páginas Web com a descrição de produtos à venda, fazendo uso de métodos de classificação de textos, apoiados pelos algoritmos k-nn e C4.5, no suporte ao processo decisório realizado por um agente previsto em sua arquitetura, o Crawler Agent. Os testes com o sistema em sites brasileiros denotaram a necessidade pela sua adaptação em diversos aspectos, incluindo-se o processo decisório envolvido, que foi abordado pelo presente trabalho. A solução para o problema envolveu a aplicação e a avaliação do método Support Vector Machines, e é descrita em detalhes.
8 viii Abstract The huge growth of the Internet has been occurring since 90 s with the arrival of the internet service providers. One important reason is the good acceptance and wide dissemination of the Web. The main problem that affects its scalability and usage is the organization and classification of its content. The current search engines make possible the localization of pages in the Web by means of a lexical comparison among sets of words and the hypertext s contents. In order to find contents that express concepts or object, such as products for sale in electronic commerce sites such mechanisms are inefficient. The proposition of the Semantic Web was announced in 2000 for this purpose, envisioning the establishment of new standards for formal contents representation in the Web pages. With its implementation, whose deadline was initially stated for ten years, it will be possible to express concepts in hypertext s contents, that will fully represent objects classified into an ontology, making possible the use of knowledge based systems implemented by intelligent software s agents. The DEEPSIA project was conceived as a solution centered in the purchaser, instead of current Market Places, in order to solve the problem of finding Web pages with products for sale description, making use of methods of text classification, with k-nn and C4.5 algorithms, to support the decision problem to be solved by an specific agent designed, the Crawler Agent. The tests of the system in Brazilian sites have denoted the necessity for its adaptation in many aspects, including the involved decision process, which was focused in present work. The solution for the problem includes the application and evaluation of the Support Vector Machines method, and it is described in detail.
9 1 1 Introdução A Internet foi projetada na década de 1970 para possibilitar a comunicação entre computadores de diversos centros de pesquisa dos EUA, sendo expandida para outros países a partir da década de 1980 e seu uso então estendido às universidades, instituições governamentais e organizações. Mas foi a partir da década de 1990, quando provedores comerciais passaram a integrar a rede mundial e permitir seu acesso por pessoas comuns e empresas, que a Internet literalmente explodiu. Em janeiro de 2002, mais de 140 milhões de computadores no mundo inteiro podiam desfrutar dos serviços por ela prestados (fonte: Internet Software Consortium 1 ). Em 1990, Tim Berners-Lee havia proposto um novo tipo de aplicação voltada à exibição de documentos. Os hipertextos, dessa forma denominados por associarem referências (ou ligações) a outros documentos no próprio texto, eram exibidos por uma ferramenta gráfica chamada WorldWideWeb, criada por Berners-Lee. A Web, como passou a ser conhecida tal aplicação, foi a principal responsável pelo enorme interesse pela Internet e seu conseqüente crescimento. Documentos de hipertexto foram então produzidos em larga escala pelo crescente número de usuários da Internet, descrevendo em seus conteúdos os mais diversos assuntos. Um estudo desenvolvido por [AGG01] estimou a existência de mais de 1 bilhão de páginas na Web, e uma taxa de crescimento de aproximadamente 1 milhão por dia. Nos últimos anos, muitos recursos foram adicionados à Web permitindo a inclusão e exibição em hipertextos de outros tipos de mídia, como figuras, filmes e sons, tornando a interação nesse universo muito mais atraente e agradável a seus usuários. Mas o grande problema que hoje afeta sua escalabilidade e uso não se refere ao formato ou à aparência das páginas de hipertexto, e sim à organização e à classificação adequadas de seus conteúdos. Vários mecanismos de busca hoje disponíveis na Internet, como Altavista, Google e Yahoo possibilitam a localização de páginas baseada em palavras-chave fornecidas pelo usuário. A eficiência desses agentes depende da escolha de um conjunto de palavras pelo usuário que provavelmente constarão da descrição textual do conteúdo procurado. Em outras palavras, tais agentes estabelecem comparações léxicas do conjunto de palavras com o conteúdo das páginas na Internet. 1
10 2 Uma forma alternativa seria dotar tais agentes de inteligência para permitir a busca de páginas que expressam os conceitos do objeto procurado pelo usuário. O maior obstáculo para esse avanço refere-se à inadequação da principal linguagem de composição de hipertextos utilizada atualmente, a HTML (Hyper Text Markup Language), para representar formalmente conceitos. Para esse propósito, Tim Berners-Lee anunciou em 2000 a criação da Web Semântica. Tal iniciativa, instituída pelo WWW Consortium 2, visa o desenvolvimento de padrões, como o XML (Extensible Markup Language) e o RDF (Resource Description Framework), para representação de conceitos de objetos em páginas de hipertexto, que constituirão uma ontologia global de classes a ser compartilhada na Web. Infelizmente trata-se de uma solução de médio a longo prazo, tendo em vista o desenvolvimento e a disseminação do uso dos padrões e recursos. O prazo inicialmente previsto foi de dez anos. Na busca por soluções para a extração de conceitos do atual conteúdo da Web, diversos trabalhos envolvendo a aplicação de métodos de classificação automática de textos foram desenvolvidos nos últimos anos, e resultaram em soluções satisfatórias, dos quais destacam-se: classificação de documentos da Web utilizando aprendizado Bayesiano [NIG99], construção de bases de conhecimento sobre domínios específicos da Web [CRA99] e classificação de textos de páginas Web em categorias predefinidas utilizando Support Vector Machines [JOA98]. 1.1 Problemática Um dos mais importantes tipos de serviços na Web atualmente relaciona-se ao desenvolvimento de sistemas online aplicados a negócios, ou e-business. A atual onda de globalização da economia encontrou na Internet um meio apropriado para a divulgação e comercialização de bens e serviços. Nichos de mercado, antes inacessíveis por limitações geográficas, agora podem ser alcançados pela vasta abrangência da rede mundial de computadores. A realização de transações comerciais através da Internet instituiu uma nova forma de operação, o comércio eletrônico, ou e-commerce. 2
11 3 A fim de solucionar o problema da divulgação de negócios, muitos portais, ou Marketplaces, começaram a surgir. Tais portais estabelecem associações com sites de venda, mediante contrato, e possibilitam a realização pelos usuários da Internet da busca por produtos oferecidos naquele domínio restrito. Sem dúvidas, consistem de um ótimo negócio para fornecedores de bens e serviços. Porém, tal solução é precária quando analisado o real interesse de um possível cliente em sua busca por bens e serviços que deseja adquirir. A principal intenção de uma pessoa ou empresa, ao buscar por ofertas de bens e serviços, é avaliar qual negócio oferecido melhor lhe favorece, em uma relação custo / benefício. A limitação do domínio na busca reduz as opções de escolha, constituindo a desvantagem do comprador em relação ao fornecedor nesse tipo de negócio proposto pelos portais. Sistemas como o Dynamic on-line IntErnet Purchasing System based on Intelligent Agents (DEEPSIA) visam apresentar uma solução mais adequada ao cliente, ou comprador, através de processos de classificação de páginas Web em um catálogo, que representa uma ontologia de produtos à venda. Um importante agente da Arquitetura DEEPSIA, apresentada em detalhes no Capítulo 2, é o Crawler. Ele realiza a primeira seleção das páginas coletadas da Web, encaminhando para o agente Miner apenas aquelas cujo conteúdo textual descreva algum produto à venda. O agente Crawler foi desenvolvido e treinado inicialmente pela UNINOVA (Portugal) para realizar os processos de obtenção e de decisão sobre o conjunto de páginas Web européias. Para tal processo de decisão foram utilizados métodos de classificação automática de textos apoiados pelos algoritmos k-nn e C4.5. Uma das metas do consórcio DEEPSIA, que está sendo realizada com a participação da USP, é a adaptação do sistema para o Brasil. O resultado dos testes realizados com o sistema nas buscas em sites de venda brasileiros motivou o grupo de pesquisas pela realização de diversos estudos, inclusive para a aplicação de outro método de classificação de textos no processo de decisão do agente Crawler.
12 1.2 Objetivos 4 O presente trabalho tem como objetivo geral o estudo da classificação automática de textos e a aplicação de seus métodos em conteúdos de páginas Web coletadas de sites brasileiros. Como objetivo específico buscou-se escolher, aplicar e testar um novo algoritmo de classificação de textos para o problema de decisão enfrentado pelo agente Crawler do sistema DEEPSIA sobre o conjunto de páginas Web brasileiras. Não é o foco deste trabalho apresentar formas de extração de dados de bases textuais. Como resultado final, buscou-se obter um nível satisfatório na precisão quando da classificação de páginas da Web brasileiras, associando-os a duas categorias distintas: documentos que contêm a descrição de produtos à venda e documentos que não a contêm. 1.3 Histórico do Grupo de Pesquisas O grupo de pesquisas do Laboratório Intermídia do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP), tem aplicado estudos ao desenvolvimento de projetos em três frentes importantes na área da computação. A primeira, tendo iniciado seus trabalhos no início da década de 1990 com projetos relacionados ao gerenciamento de redes de computadores [ODA94; CIC94; LIE95; MOR95; MOR97], desenvolve atualmente pesquisas na área de Segurança Computacional com sistemas detectores de intrusões que se utilizam de redes neurais para o reconhecimento de padrões de ataques [CAN97; BON98; TAV99], e aplicam a tecnologia de agentes móveis para gerenciamento da segurança [REA98] e verificação de anomalias [BER99]. Pesquisas sobre ambientes servidores para agentes móveis [FIL01] e tecnologias que podem conferir inteligência a tais agentes [AMB01], e estudos para implementação de sistemas detectores de intrusão em dispositivos de segmentação de redes (switches) [TAV02], foram também desenvolvidos pelo grupo. A segunda frente de trabalho desenvolve atualmente pesquisas em sistemas multimídia distribuídos, aplicando estudos em padrões para a representação de informações e metadados na identificação de fluxos de mídia contínua e técnicas adequadas para transmissão e distribuição de vídeo na Internet [GOU98].
13 5 A partir do segundo semestre de 2001 o Laboratório Intermídia passou a integrar, juntamente com o Núcleo de Manufatura Avançada e amparados pelo CNPq, a iniciativa brasileira pela cooperação com o projeto internacional DEEPSIA, estabelecido por um consórcio entre diversas instituições e empresas européias, com o apoio da Information Society Technologies (IST). A participação em tal projeto motivou o grupo pela instituição de uma nova frente de trabalho relacionada ao estudo e ao desenvolvimento de soluções otimizadas para sistemas de Comércio Eletrônico, como a aplicação de técnicas apropriadas à busca, classificação, armazenamento e recuperação de informações de produtos a serem utilizadas em processos de compra na Web. A experiência do grupo em pesquisas na área de segurança computacional também colaborou com estudos na avaliação do sistema DEEPSIA. 1.4 Estrutura da Dissertação O Capítulo 2 aborda os principais conceitos e estudos atuais na área de aplicação do trabalho proposto, o Comércio Eletrônico. Descrições sobre os modelos de negócios aplicados à Web e sobre a arquitetura do sistema DEEPSIA também são encontradas nesse capítulo. No Capítulo 3 são apresentados diversos conceitos encontrados na literatura sobre agentes, e são abordados aspectos da utilização de agentes no Comércio Eletrônico. O Capítulo 4 descreve ontologia e apresenta uma abordagem sobre a sua aplicação em ambientes multi-agentes. Também é apresentado e analisado o modelo UNSPSC para o Comércio Eletrônico, instituído pela ECCMA e adotado pelo projeto DEEPSIA. Uma breve descrição das principais características da Web Semântica encerra o capítulo. O Capítulo 5 contém a descrição detalhada sobre as técnicas de aprendizado de máquina aplicáveis à classificação automática de textos, bem como a metodologia para o processo geral de classificação de textos, abordando os métodos e algoritmos atualmente utilizados. A descrição detalhada sobre vários aspectos do método SVM, bem como os trabalhos publicados sobre a aplicação da classificação de textos em páginas Web são apresentados na seqüência. No Capítulo 6 encontra-se a descrição completa da solução adotada para a escolha e a aplicação do método de classificação de textos na solução do problema apresentado. Os resultados obtidos pelo presente trabalho são apresentados no Capítulo 7, já o Capítulo 8 estabelece as conclusões extraídas de tais resultados e de todo o estudo realizado, trazendo também as sugestões para trabalhos futuros.
14 6 2 Comércio Eletrônico Apesar de ter atualmente um significado relacionado aos processos compra e venda pela Internet, o comércio eletrônico (ou e-commerce = Electronic Commerce) consiste, de forma geral, de qualquer transação de compra ou venda, envolvendo bens ou serviços, através de um meio eletrônico. Uma definição mais apropriada à ciência da computação é apresentada em [MEI00] como o conjunto de técnicas e tecnologias computacionais utilizadas para facilitar e executar transações comerciais de bens e serviços físicos ou virtuais. O comércio eletrônico está inserido em um contexto maior que abrange todos os tipos de negócios eletrônicos (ou E-Business = Electronic Business). Vários modelos de negócios eletrônicos podem ser definidos, analisando-se a relação entre as partes envolvidas, sendo os tipos seguintes mais identificados nas atividades de comércio eletrônico atuais: - Business-to-Business (B2B): caracterizam transações bilaterais de negócios envolvendo empresas. O comércio eletrônico em tal modelo pode prover maior integração da cadeia de suprimento, com menor custo para troca de informação entre parceiros e maior velocidade; - Business-to-Consumer (B2C): definem as relações de negócios entre empresas e consumidores finais. Neste modelo são aplicadas atividades de comércio eletrônico envolvendo a venda direta ao consumidor. A atividade do comércio eletrônico implica na adoção ou adaptação de diversos processos presentes no modelo de negócios tradicional: - Processos de Marketing: classificam-se neste grupo o fornecimento de informações sobre preço, condições e características de produtos à venda, bem como a administração dos canais de fornecimento e as campanhas de publicidade, como realização de promoção online; - Processos de Venda sob Encomenda: que incluem o funcionamento ininterrupto do negócio online, a manutenção e atualização de catálogos adequados à rápida localização de produtos e a administração geral do negócio (como prazos e logística);
15 7 - Processos de Obtenção e Compra: combinam ações relacionadas à manutenção de catálogos de fornecedores e à busca de informações neles contidas, para otimizar o processo de compra perante os canais de suprimento; - Processos de Distribuição e Logística: envolvem questões relacionadas à logística e regulamentações para a distribuição de produtos em mídia eletrônica, através da rede; - Serviços ao Consumidor: consistem de canais de atendimento ao consumidor para suportar sua opinião sobre o negócio/produto (críticas, reclamações e sugestões), solicitações de auxílio, acompanhamento de pedidos e devolução de produtos. 2.1 O Comércio Eletrônico na Web Em 1990, Tim Berners-Lee propôs um novo tipo de aplicação voltada à exibição de documentos [BEL89]. Os hipertextos, dessa forma denominados por associarem referências (ou ligações) a outros documentos no próprio texto, eram exibidos por uma ferramenta gráfica chamada WorldWideWeb, criada anteriormente por Berners-Lee. A Web, como passou a ser conhecida tal aplicação, foi a principal responsável pelo enorme interesse pela Internet e seu conseqüente crescimento. Alguns anos depois, quando provedores comerciais passaram a integrar a rede mundial e permitir o acesso de pessoas comuns e empresas [ZAK02], que o uso da Internet literalmente explodiu. Documentos de hipertexto foram então produzidos em larga escala pelo crescente número de usuários da Internet, descrevendo em seus conteúdos os mais diversos assuntos. Em estudo recente [AGG01] foi estimada a existência de mais de 1 bilhão de páginas na Web, e uma taxa de crescimento de aproximadamente 1 milhão por dia. O uso da Web também evoluiu. As instituições, principalmente aquelas que visam o lucro pela venda de bens e serviços, perceberam na Web um veículo eficiente para a divulgação de seus produtos. Esse novo modelo de negócios aplicado à Internet, ou e- Business, tem motivado empresas ao redor do mundo a investirem na adaptação à Web de seus sistemas de informação, para assim disputarem mercados promissores. Nos últimos anos, pesquisadores atuantes na área de Engenharia de Software aplicaram esforços para a concepção de métodos adequados ao desenvolvimento de sistemas de informação para a Web [ISA95; SCH99; ENG99], instituindo assim uma nova sub-área de estudos, a Web Engineering, cujas iniciativas são apoiadas pelo WWW Consortium, consistindo temas das WWW Conferences mais recentes.
16 8 Sistemas de informação para suporte à realização de negócios online (e-business) estão em franca expansão na Web. Alguns fatores colaboraram para isso, como a interface agradável e simples das aplicações Web, que possibilita o uso de conteúdo multimídia para realçar a própria apresentação de produtos, e a disponibilidade de acesso à Internet. Tais fatores, associados à atual onda de globalização da economia, tornaram a Web um meio apropriado para a divulgação e comercialização de bens e serviços. A evolução da infraestrutura de apoio, como o suporte logístico, as operadoras de cartão de crédito e a integração dos sistemas bancários, fez com que nichos de mercado, antes inacessíveis por limitações geográficas, pudessem ser alcançados pela vasta abrangência da rede mundial de computadores. Diversos trabalhos foram recentemente publicados, abordando sistemas de informação para e-business em vários aspectos: criação de métodos formais [SON02]; definição de arquiteturas [MAG02] e infra-estrutura [COU02; MIL02]; utilização de agentes [MAG02] e ontologia [HER02]; aplicação de técnicas de recuperação de informações [BAD02]. Existem atualmente muitos tipos de aplicações de negócios na Web. Uma taxonomia de modelos de negócios aplicados à Web [RAP02] é apresentada a seguir. Brokerage Model Brokers (corretores ou intermediários) são realizadores de negócios, pois colocam compradores e vendedores juntos e facilitam as transações. Tal modelo inclui: - Marketplace Exchange um grande número de serviços de apoio ao processo de transação para uma determinada indústria ou consórcio. (Exs.: Orbitz, ChemConnect) - Buy/Sell Fulfillment clientes especificam os pedidos de compra e venda para um bem ou serviço, incluindo detalhes como preço e distribuição, e o corretor cobra uma taxa por transação. (Exs.: CarsDirect, Respond.com) - Demand Collection System o comprador informa o preço máximo por um bem ou serviço e o intermediário faz a busca. (Ex.: Priceline.com) - Auction Broker representa negócios para vendedores, cobrando taxas de comissão por transações. (Ex.: ebay) - Transaction Broker intermedia o processo de pagamento em transações entre compradores e vendedores. (Exs.: aypal, Escrow.com) - Bounty Broker oferece recompensas para encontrar pessoas, coisas e idéias. Normalmente cobra uma taxa ou porcentagem sobre os itens encontrados. (Ex.: BountyQuest)
17 9 - Distributor realiza serviço de catálogo, conectando um grande número de fabricantes ao varejo. (Ex.: Questlink) - Search Agent agente (ou robot ) usado para encontrar preço e disponibilidade de bens e serviços para o comprador. (Ex.: MySimon, DealTime) - Virtual Mall mercado online virtual, opera como intermediário em transações comerciais, representando vendedores cadastrados. (Ex.: ChoiceMall) Advertising Model é uma extensão do modelo de difusão tradicional. Sistemas desse tipo publicam informações sobre bens e serviços de terceiros. Pertencem a este modelo: - Portal é um ponto de entrada na Web, normalmente um search engine com conteúdo e serviços diversificados. (Ex.: Yahoo!) - Personalized Portal permite a personalização da interface e do conteúdo. (Ex.: MyYahoo!) - Niche Portal tem um público-alvo bem definido, (um site que atrai compradores domésticos, ou jovens, p.e.). (Ex.: ivillage.com) - Classifieds possibilita o anúncio de classificados (itens à venda ou procurados). (Exs.: Monster.com, Match.com) - Registered Users site que oferece acesso gratuito a conteúdos de interesse, mas condicionados a um registro do usuário. (Exs.: NYTimes Digital) - Query-based Paid Placement vende a divulgação de sites pela alocação privilegiada de links ou banners. (Exs.: Google, Overture, MyWay) - Contextual Advertising propaganda automática (banners e janelas pop-up) condicionada ao uso de alguns aplicativos freeware. Algumas ferramentas selecionam links baseadas no comportamento do usuário. (Exs.: Gator, ezula) - Ultramercials propaganda online interativa, que requer uma resposta do usuário antes de exibir o conteúdo desejado. (Ex.: Salon em cooperação com a Mercedes- Benz) Infomediary Model mantém dados sobre consumidores e seus hábitos, bem como fabricantes e seus produtos, e atuam como agentes de informação intermediários. - Advertising Networks serviço que alimenta dados em banners para uma rede de sites e coleta informações sobre a eficiência de propagandas, através de cookies. (Ex.: DoubleClick) - Audience Measurement Services agências de pesquisa online sobre o mercado. (Ex.: Nielsen//Netratings)
18 10 - Incentive Marketing programa de fidelidade do consumidor. Provê incentivos aos consumidores, como cupons e descontos. (Exs.: Coolsavings, MyPoints, Greenpoints) - Metamediary facilita transações entre compradores e vendedores, provendo informações sobre produtos. (Ex.: Edmunds) Merchant Model atacadistas e varejistas de bens e serviços. Vendas são realizadas através de listas de preços ou consulta. - Virtual Merchant ou e-tailer, mercado que opera sobre a Web. (Ex.: Amazon.com) - Catalog Merchant serviço de encomendas (carta, telefone e online) apoiado por catálogos Web. (Ex.: Lands End) - Click and Mortar armazéns varejistas tradicionais, mas com uma interface Web. (Ex.: Barnes & Noble) - Bit Vendor mercado que opera exclusivamente com a distribuição de produtos e serviços digitais através da Web. (Ex.: Eyewire) Manufacturer Model um modelo que aproveita o poder da Web para permitir que um fabricante acesse consumidores diretamente, encurtando o canal de distribuição. O contato direto pode ser fundamentado pela eficiência no provimento do serviço ou no melhor entendimento das necessidades e preferências do consumidor. (Ex.: Apple Computer) - Brand Integrated Content a forma tradicional de propaganda utiliza-se de textos, músicas, filmes e figuras em meios de divulgação maciça. A Web veio permitir que um fabricante produzisse seu próprio comercial, podendo oferecê-lo associado a um conteúdo de interesse (como um filme, p.e.). (Ex.: BMW) Affiliate Model em contraste com um portal genérico, que atrai um tráfego enorme para um único site, este modelo provê oportunidade de compra, através de ofertas, nos sites (conveniados) que um usuário está visitando. (Exs.: Barnes & Noble, Amazon.com) Community Model baseia-se na lealdade do usuário, que normalmente contribui com o seu conteúdo e/ou dinheiro. O próprio conteúdo e os negócios publicados por seu usuários geram rendimentos para a manutenção do site. - Voluntary Contributor Model baseia-se na criação de uma comunidade de usuários que mantém o site através de doações voluntárias. Incluem-se no modelo os sites de organizações sem fins lucrativos. (Ex.: The Classical Station (WCPE.org))
19 11 - Knowledge Networks sites de especialistas que provêm uma fonte de informações sobre áreas profissionais e outros assuntos. Funcionam normalmente como fóruns de debates e mantém listas de discussões sobre assuntos específicos. (Ex.: AllExperts) Subscription Model usuários são tarifados pelo uso de serviços especiais oferecidos em sites. É comum a combinação deste modelo com o advertising model. - Content Services além de periódicos e revistas, a Web tem possibilitado o uso de tal modelo para música e vídeo também. (Exs.: Listen.com, Netflix) - Person-to-Person Networking Services são canais para a distribuição de informações de usuários cadastrados. (Ex.: Classmates) - Trust Services um agente independente que intermedia sociedade entre desconhecidos em transações e negócios. Usuários devem concordar com um código de conduta além de pagar a taxa de inscrição. (Ex.: Truste) - Internet Services Providers oferece acesso a Internet e outros serviços para usuários cadastrados. (Ex.: America Online) Utility Model também chamado sob demanda, baseia-se na medição do uso dos serviços. Faz alusão aos modelos tradicionais de prestação de serviço (como fornecimento de energia elétrica e telefonia). - Metered Subscription neste caso, os usuários cadastrados pagam pelo acesso ao conteúdo medido em porções (número de páginas acessadas, p.e.). (Ex.: Slashdot) Um modelo de negócios comum e de grande sucesso atualmente na Web é o Marketplace Exchange. Alguns portais brasileiros, como o BuscaPé, o BondFaro e o MercadoBR mostram-se eficientes na localização de produtos para compradores. O grande problema é que tais portais estabelecem associações com sites de vendedores, mediante contrato, e possibilitam a realização pelos usuários da Internet da busca por produtos oferecidos em um domínio restrito. Esse tipo de solução consiste de um ótimo negócio para vendedores de bens e serviços. Infelizmente, a limitação do domínio da busca desfavorece um lado envolvido no negócio, o comprador. Em qualquer negócio, a intenção de um comprador (pessoa ou empresa) é encontrar a oferta que melhor lhe favoreça, em uma relação custo X benefício. O modelo Marketplace reduz as opções de escolha pelo comprador ao grupo de fornecedores conveniados.
20 2.2 O Projeto DEEPSIA 12 O projeto Dynamic on-line IntErnet Purchasing System based on Intelligent Agents (DEEPSIA 3 IST ) está sendo desenvolvido no âmbito do programa europeu de pesquisa denominado Information Society Technologies (IST). O consórcio DEEPSIA é formado por empresas e institutos de pesquisa de vários países europeus, nomeadamente: empresa ComArch (Polônia), UNINOVA (Portugal), Universite Libre de Bruxelles (Bélgica), University of Sunderland (Inglaterra), empresa Zeus (Grécia) e empresa Comunicación Interativa (Espanha). A USP representa a participação brasileira em tal projeto. O DEEPSIA visa fomentar a participação das Pequenas e Médias Empresas (PMEs) na área do Comércio Eletrônico. Neste contexto, a abordagem adotada pelo DEEPSIA é desenvolver uma infra-estrutura computacional baseada em um sistema multi-agente que suporte o processo de compra eletrônica (via Internet) efetuado por uma PME, através da criação de Catálogos de Produtos armazenados localmente na própria PME. A estratégia do DEEPSIA, baseada em uma solução centrada no comprador, visa facilitar a entrada das PMEs no Comércio Eletrônico fornecendo ofertas de produtos a venda adequadas às necessidades específicas de cada PME. A infra-estrutura computacional a ser desenvolvida pelo DEEPSIA oferecerá uma interface amigável baseada em um catálogo personalizado de produtos, o qual será automaticamente atualizado com a informação (sobre os produtos) recolhida dos portais eletrônicos existentes na Internet. O catálogo poderá conter também dados de produtos fornecidos por vendedores específicos cadastrados no comprador. Este catálogo personalizado fornecerá ao comprador um conjunto de ofertas apropriadas em termos de qualidade, diversidade, aplicabilidade e prazos de entrega. A arquitetura do sistema proposto [GAR01] é composta basicamente de três módulos ou subsistemas, conforme mostrada na Figura 1: Dynamic Catalogue (DC), Portal Interface Agent (PIA) e Multi-Agent System (MAS). 3 Endereço do projeto DEEPSIA na Internet: