framework de reputação baseado em opiniões andrew diniz da costa andrew@les.inf.puc-rio.br
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Framework de Reputação Baseado em Opiniões
Andrew Diniz da Costa
andrew@les.inf.puc-rio.br
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Agenda
• Motivação
• Framework de reputação
• Estudos de caso
• Próximos passos
• Considerações finais
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Motivação
• Determinar a reputação de alguma coisa
• Participação na competição ART-Testbed
• Agente finalista Zé Carioca LES
• Domínio envolvendo troca de mensagens para realizar as melhores avaliações possíveis
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Motivação
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Modelo Conceitual
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Modelo Conceitual
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Governance Framework
• Framework para o Cálculo de Reputações de agentes de software baseado em Testemunhos.
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Framework de Reputação
• Framework de SMAs
• Cálculo de reputações baseado em informações
• Presença de técnicas (ex:Reasoning) que auxiliem:
– Determinar boas informações fornecidas ao agente
– Detecção de mudança nos comportamentos dos agentes
– Calcular reputações
• Transações possíveis
– Opinião
– Reputação
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Hot Spots
• Estratégias para:
– Calcular a reputação de um agente
– Detectar mudanças de comportamento
• Tipos de reputação
– Por unidade
– Por conjunto de unidades
• Presença de punição
• Comportamentos realizados pelos agentes
– Informações fornecidas para cada agente
– Realização de alguma ação
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Hot Spots
• Entidades comuns a SMAs
– Agente, Organização, ect.
• Armazenamento dos dados usados e calculados
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Frozen Spots
• Objetivo, Ambientes, etc
• Gerenciamento (Agent Management System):
– Agentes
– Organização
– Etc.
• Mensagem*
• Comunicação entre os agentes
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Questões em aberto
• Decidir se irá estender o ASF, Jade, Jadex,...
• Verificar se vale a pena estender o Governance Framework
• Quais técnicas utilizar:
– Forward Chaining
– Backward Chaining
– Lógica Fuzzy
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Estudos de caso
• Agente Zé Carioca LES
• Bolsa de Valores
• Críticas de cinema e teatro
• Controle de versão para definição colaborativa de processos
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Bolsa de Valores
• Motivação: Ótimo cenário para mapear os conhecimentos adquiridos na competição
• Cenário mais real, com maiores possibilidades
• Estrutura da Bolsa de Valores
– Empresas de Capital Aberto
– Corretoras de Valores
– Investidores
– Bolsa de Valores
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Trabalhos Relacionados
• Folhainvest: é um simulador, que não utiliza nenhuma técnica de sistemas de multi-agentes, promovido pelo caderno de investimentos do jornal Folha de São Paulo em parceria com a Bovespa.
• TrAgent: desenvolvido em conjunto pelas universidades Carbondale e George Manson, nos EUA. TrAgent é um modelo baseado em agentes de software para negociação de ações.
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Bolsa de Valores
Investidor A Investidor B
Corretora X
Petrobrás Vale do Rio Doce Banco do Brasil
Fornece opiniões para investidores
Calcula reputações para investir
em empresas
Calcula reputações
de corretoras
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Bolsa de Valores
CorretoraInvestidor
Request Opinion
Response Opinion
Investidor BInvestidor A
Request Opinion
Response Opinion
Transação de Opinião e Reputação
são possíveis
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Possíveis trabalhos para Bolsa de Valores
• Trabalho 1
– Instância do framework (Estudo de caso)
– Mediador e Investidor como agente
– Tipo de instanciação
• Criar um simulador estilo a competição ART Testbed
• Criar uma aplicação Web.
• Trabalho 2
– SMA que respeite regras/leis da Bolsa de valores
– Desenvolvimento de técnicas para:
• Corretora de Valores: geração de opiniões para investidores
• Investidor: quando realizar investimentos (agente inteligente)
– Se possível, estender o framework de reputação
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Críticas de cinema e teatro
• Usuários solicitam opiniões de críticos. A partir disso, usuários podem criar reputações para cada um deles.
• A partir de um conjunto de análises a tendência é que a quantidade de perguntas diminua. Usuário tende a perguntar apenas para aqueles que possuem reputação alta.
• Agentes:– Usuário
– Crítico*
• Variáveis para cálculo da reputação– Uma nota para o filme ou peça
– Gênero (terror, comédia, etc)
– etc
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Definição Colaborativa de Processos
• Diversas pessoas trabalhando em um mesmo processo (Comunicação, Cooperação e Coordenação)
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Definição Colaborativa de Processos
• Desafio da colaboração
– Adição ou extração de atividades, artefatos, etc.
• Opiniões diferentes implica conflitos
• Falta de um controle mais adequado de versões para definição colaborativa
• Problema de realizar consolidação de informações
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Próximo passos
• Artigo para a conferência AAMAS.
• Criar e determinar escopo do framework de reputação
• Proposta de dissertação (final de setembro)
• Criar as instâncias
– Novo agente Zé Carioca LES
– Bolsa de Valores
– Críticas de filme
• Escrever dissertação (01/08 – 03/08)
• Defender (final de março)
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Considerações finais
• Determinar qual framework estender.
• Talvez a possibilidade de duas dissertações de mestrado:– Foco em Reputação e;
– Leis.
• Criação de um novo agente Zé Carioca para a próxima competição.
• Pretendo defender a proposta de dissertação em setembro.
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Referências
• Web site da Bovespa, 2007, http://www.bovespa.com.br
• Tatikunta R., Rahimi S., Shrestha P., Bjursel J. “TrAgent: A Multi-Agent System for Stock Exchange” 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2006 Workshops)(WI-IATW'06) 0-7695-2749-3/06
• ART Testbed Team. Agent Reputation and Trust Testbed.
http://www.lips.utexas.edu/art-testbed/competition_rules.htm
http://www.lips.utexas.edu/art-testbed/pdf/SpecSummary.pdf
• Fernanda Duran, Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena (2006) “Using Testimonies to Enforce the Behavior of Agents”.
• José de S. P. Guedes Viviane Torres da Silva, and Carlos J. P. de Lucena (2006) “A Reputation Model Based on Testimonies”.
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Referências
• Fullam, K., T. Klos, G. Muller, J. Sabater, A. Schlosser, Z. Topol, K. S. Barber, J. Rosenschein, L. Vercouter, and M. Voss. (2005) "A Specification of the Agent Reputation and Trust (ART) Testbed: Experimentation and Competition for Trust in Agent Societies," The Fourth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2005), Utrecht, July 25-29, pp. 512-518
• Fullam, K., T. Klos, G. Muller, J. Sabater, Z. Topol, K. S. Barber, J. Rosenschein, and L. Vercouter. (2005) "A Demonstration of The Agent Reputation and Trust (ART) Testbed: Experimentation and Competition for Trust in Agent Societies," The Fourth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2005) Demonstration Track, Utrecht, July 25-29, pp. 151-152.
• Sen, S., I. Goswami, and S. Airiau. (2006) "Expertise and Trust-Based Formation of Effective Coalitions: An Evaluation of the ART Testbed," The Workshop on Trust in Agent Societies at The Fifth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2006), Hakodate, Japan, May 9, pp. 71-78
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Referências
• Stranders, R. (2006) Argumentation Based Decision Making for Trust in Multi-Agent Systems. Master's Thesis, Delft University of Technology.
• Fullam, K. and K.S. Barber. (2006) "Learning Trust Strategies in Reputation Exchange Networks," The Fifth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2006), Hakodate, Japan, May 8-12, pp. 1241-1248.
• Kafali, O. and P. Yolum. (2006) "Trust Strategies for ART Testbed," The Workshop on Trust in Agent Societies at The Fifth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS-2006), Hakodate, Japan, May 9, pp. 43-49.
Fim!
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