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ISUFI - Engineering - Bicocca
Milano – 18 Novembre ‘04
MAIS WP 6 – MAIS WP 6 – Attività 6.2Attività 6.2
Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nell’architettura di un sistema
informativo
2MAIS WP6
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 nell’architettura di un sistema informativo
3MAIS WP6
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 nell’architettura di un sistema informativo.
Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nell’architettura di un sistema informativo
4MAIS WP6
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 l’utente 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 l’elaborazione di regole;
mantiene aggiornata ed arricchisce la base di conoscenza del sistema MAIS attraverso l’attività 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 nell’architettura di un sistema informativo
5MAIS WP6
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 nell’architettura di un sistema informativo
6MAIS WP6
Recommendation Environment
All’interno 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 dell’utente 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 l’insieme di regole utilizzate in fase di valutazione.
Progettazione del RE
7MAIS WP6
Progettazione del RERecommendation 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”
8MAIS WP6
Concretizator
Concrete Service Invocator
Recommender Engine R
eflective A
rchitecture
Logger
Runtime
La lista degli e-service + contesto + profilo statico
dell’utente sono inoltrati al RE
2
Il RE chiede ed ottiene dal CE una versione semanticamente arricchita del contesto3
Context Enricher
Il RE consegna al DMPM Repository il profilo statico dell’utente e preleva il profilo comportamentale.
4
Il RE restituisce al Concretizator la lista di e-service riordinata secondo la raccomandazione
5
L’Architettura riflessiva fornisce al Concretizartor le informazioni di contesto
1
Il servizio concreto scelto dall’utente viene passato all’invocatore 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
DM
PM
Lo storico delle configurazioni di contesto sono inviate al CE2Il 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 nell’architettura MAIS:
Progettazione del RE
9MAIS WP6
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 nell’architettura di un sistema informativo
10MAIS WP6
Recommender EngineProgettazione 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 dell’utente (profilo utente) che lo ha richiesto.
Recommender Engine
Recommender<<Interface>>
Recommender Engine
Esso esporrà la funzionalità sopra descritte attraverso un metodo la cui signature è la seguente:
getRecommendation (serviceList: ServiceList, context: Context) : ServiceList
11MAIS WP6
Recommender Engine
Enterprise Tier: • Facade: realizza l’interfaccia 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 l’accesso ad essi, esponendone le funzionalità.
Progettazione del Recommender Engine
12MAIS WP6
Recommender EngineProgettazione del Recommender Engine
1. Richiesta di recommendation
2-3. L’engine richiede info di contesto
4-5. L’engine richiede lo user profile
6-7. Inizio elaborazione ranking
8-13. Matching semantico
15. Restituzione dell’output
13MAIS WP6
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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 nell’architettura di un sistema informativo
14MAIS WP6
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 d’associazione;
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
15MAIS WP6
Data Mining Profile Module
Rules Generat
or
Rules Validatio
n
Profiles Formatt
er
Users Classifie
r
Business
Events
Static Profiles
Dynamic
Profiles
Domain Expert Console
Il Data Mining Profiling Module fornirà una Console tramite la quale l’esperto di dominio potrà gestire il processo di Behavioural User Profiling.
Repository
16MAIS WP6
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 un’associazione 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;
17MAIS WP6
Data Mining Profile Module
Rules Generat
or
Business
Events
Esempio:HotelRes
Roma-Colosseo; PocketPC; 5stelle; centrale; OK-Disabili
Rules Validatio
n
Behavioural Rules
Users Classifie
r
Profiles Formatt
er
Static Profiles
Dynamic
Profiles
Domain Expert
Association Rules
Esempio:
Flight Palermo & we-p BassoCosto; ScontoHotel; Navetta
18MAIS WP6
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Il Recommendation Environment
Il Recommender Engine
Il Data Mining Profile Module
Il Context Enricher
Specifiche di progetto per il sistema di Knowledge Management integrato nell’architettura di un sistema informativo
19MAIS WP6
Contesto: considerazioni introduttive
Applicazioni context-aware: sensibili ad informazioni di contesto
Contesto: termine molto generico, bisogna precisare meglio
Nel Report 6.1.1 si propongono due modelli (ABACO e MMASS) e degli scenari applicativi (automotive e ospedaliero)
20MAIS WP6
Contesto: considerazioni introduttive
Parte rilevante di informazione di contesto è riferita alla locazione dell’utente (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
21MAIS WP6
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
22MAIS WP6
Modello di riferimento MAIS – Location model
23MAIS WP6
Possibili estensioni del modello di location
24MAIS WP6
Spatial context enrichment component