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Convegno Italiano di Logica ComputazionaleConvegno Italiano di Logica Computazionale CILC 2006CILC 2006
Bari 26-27 giugno 2006Bari 26-27 giugno 2006
Semantic-based matchmaking and query Semantic-based matchmaking and query refinement for B2C e-marketplacesrefinement for B2C e-marketplaces
S. Colucci, T. Di Noia, E. Di Sciascio,
A. Ragone, R. Rizzi
Politecnico di Bari
F.M. Donini
Università della Tuscia, Viterbo
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Convegno Italiano di Logica Computazionale. Bari, 26-27 Convegno Italiano di Logica Computazionale. Bari, 26-27 Giugno 2006Giugno 2006
B2C ScenarioB2C Scenario
Satellite TV system for football world
championship
B (Business)
•Domain expertise
•Technically advertised resources
•Fix resources descriptions
C (Consumer)
•Lack of knowledge domain
•Lack of technical vocabulary
•Vague buying ideas (shop assistant)
NEED FOR A BRIDGE
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ChallengeChallenge
• Match resource to potential buyer’s interests (semantic annotation)
• Facilitating exploration and selection of product characteristics (user friendly interaction)
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OutlineOutline
• Application general features• Common sense user needs• System Description• Matchmaking Steps• Conclusions
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ApplicationApplication FeaturesFeatures
• Benefit of semantic annotation:- richness of descriptions- reasoning services for matchmaking, ranking and explanation
• User friendly interaction:- query formulation process- query language (expressiveness)
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User NeedsUser Needs
• Support in the searching process: find the right product starting from a “vague idea” (incomplete information and preference elicitation)
• Efficiency and trust: find the right product being confident the system finds the best one.
• Ranking Criteria: price is not the only one criterion!
• Friendliness: no technological gaps to overcome in order to use the system (no specific skill or learning effort)
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System BehaviorSystem Behavior (1/8)(1/8)
MARKETPLACE SELECTION
•Domain independence
•On the fly ontology selection
•On the fly marketplace creation
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System BehaviorSystem Behavior (2/8)(2/8)
GUI :
• Section (a)-(b)-(d): navigation panel
• Section (c)-(e): query panel
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System BehaviorSystem Behavior (3/8)(3/8)
NAVIGATION PANEL:• Ontology browsing• Intensional navigation (top-down
approach) • Most generic ontology classes shown
in the top of (a) as entry points• Properties on which is possible to
impose numeric restrictions shown in the bottom of (a)
• Subclasses and roles of selected entry points shown in (b)
• Navigation and zoom out by the history bar in (d)
• Selected characteristics dragged in the query panel and added to the user final query
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System BehaviorSystem Behavior (4/8)(4/8)
QUERY PANEL:• Positive preferences in (e)
• Negative preferences in (c)
• Preference removal by right clicking
• Positive preferences all set strict in the initial query
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System BehaviorSystem Behavior (5/8)(5/8)
MATCHMAKING PROCESS EXECUTION:• Search for a match for the formulated query with
all the semantic-enabled descriptions of supplies within the marketplace
• Reasoning services for matchmaking and ranking provided by
MaMaS: http://sisinflab.poliba.it/MAMAS-tng/• Communication with MaMaS via DIG 1.1 interface
over http
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System BehaviorSystem Behavior (6/8)(6/8)
• RESULTS WINDOW:
• Section (a)-(b): LIST PANEL
• Section (c)-(d): QUERY REFINEMENT PANEL
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System BehaviorSystem Behavior (7/8)(7/8)
LIST PANEL:•Ranked list of appealing supplies within the marketplace
•Logical Explanation on match results
• Information for each retrieved item:
- Description: image, natural language description (transliteration of OWL description)
- Match value: semantic-based computed rank
- Match Explanation: fulfilled, unspecified, conflicting and additional
characteristics w.r.t. the request
• Multi-page visualization to be browsed by (b)
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System BehaviorSystem Behavior (8/8)(8/8)
QUERY REFINEMENT PANEL:• Query visualized in (c)
• Additional information (bonus) related to the offers currently displayed in the list panel shown in (d)
•Possible query refinements:
- relaxing some characteristics setting them to negotiable (also supplies with
features in conflict with the negotiable ones are considered)
- adding new characteristics from the bonus currently displayed in (d)
A NEW SEARCH CAN START!
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MATCHMAKING MATCHMAKING STEPS(1/2)STEPS(1/2)
1. Formalization of the user request w.r.t. the ontology: all requested characteristics are set strict.
2. All the supplies in potential match are retrieved: fulfilled, uncertain and additional feature (Concept Abduction Problem). Computation of a semantic-based match value
3. Ranking of all the retrieved supplies w.r.t. their semantic-based match value. All the additional features displayed in the bottom side of the query refinement panel.
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MATCHMAKING MATCHMAKING STEPS(2/2)STEPS(2/2)
4. Possible query refinement by the user.
5. New retrieved process performed: computation of a semantic-based match value based on fulfilled, unspecified, conflicting and additional characteristics.
Partial Potential FullContract Abduce
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ConclusionsConclusions
• System showing benefits of semantic markup of descriptions in an e-marketplace
• System satisfying common sense user needs: support in the searching process, efficiency and trust and ranking criteria
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Future WorkFuture Work
• System is being tested by human volunteers for evaluating both the degree of correspondence of the approach to commonsense judgment and the usability of the tool
• Ajax-based GUI• Good qualities ontology modeling• Evaluation of different match degree functions,
with extra-ontological information, under investigation
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Special ThanksSpecial Thanks
Marketplace application originally designed and developed by
Raffaele RizziRe-engineered and maintained by
Francesco Di Cugno
http://sisinflab.poliba.it/marketplace/
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Thank you
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Query processQuery process
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ConclusionsConclusions
• System showing benefits of semantic markup ofdescriptions in an e-marketplace
• System satisfying common sense user needs: support in the searching process, efficiency and trust and ranking criteria
• System tested by human volunteers for evaluating both the theoretical approach and the usability of the tool
• Evaluation of different match degree functions, with extra-ontological information, under investigation
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Semantic Semantic AnnotationAnnotation
• Resources formalized in ALN Description Logic(DL):- unambiguous shared meaning of terms- Open World Assumption (OWA) for descriptions
• Semantic-based Matchmaking- Subsumption for Potential Match- Contraction for belief revision
PARTIAL POTENTIAL- Abduction for explanation
POTENTIAL FULL• Logic-based Ranking of resources
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Query processQuery process
• Fully supported searching process- hidden product technicalities- visual representation of user needs- ongoing specification of buying ideas- searched product features revision - additional features suggested- logic-based overall ranking vs feature-specific ranking