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MaX on Cloud (Sistema para la Optimización Semántica de Información On Line de Mercados de Bienes y Servicios Mediante Agentes Software Ejecutados en la Nube)
Sistema para Maximizar los beneficios y minimizar los riesgos de compra y venta en mercados cuya información está disponible en Internet de forma no estructurada, es decir distribuida en múltiples sitios de red, en formatos diversos y semánticas no idénticas.
Para ello:
• Optimizar la semántica de las fuentes de datos de compra-venta. El objetivo es poder comparar de modo automatizado las características de oferta y demanda de los productos y servicios que estén descritas en las distintas fuentes de datos. Esto comporta:
o Disponer de un modelo semántico de referencia vertical para cada ámbito temático (por ejemplo: compra venta de inmuebles).
o Analizar la categoría semántica de cada fuente de datos clasificar la fuente en una categoría u otra ( Ejemplo de posibles categorías de clasificación: Lenguaje natural, RDF, RSS, ... )
o Aplicar el algoritmo de optimización semántica que mejor le corresponda a cada fuente de datos.
o Incorporar aprendizaje heurístico estimulado por agentes humanos, pues estimamos que se aumentaría la eficacia cognitiva del sistema en una proporción coste-efecto muy favorable.
• Disponer de poder de computación en gran escala y económico. Es evidente que este tipo de procesamiento es intensivo en CPU y almacenamiento, en este sentido, el objetivo es utilizar cuando se precise las capacidades de la Nube sin necesidad de resolver los trabajos de computación exclusivamente con infraestructura e inversiones In-House.
Esto implica que el software debe estar concebido desde su inicio de modo modular y portable para ser distribuido a entornos de computación In House o virtuales -cloud computing- cuando sea necesario. Esta adaptación a la nube tiene, además del objeto perseguido en primera instancia, el efecto beneficioso de asegurar la adecuación a entornos de movilidadUn ejemplo de uso del sistema sería el siguiente:
• El usuario entra con su dispositivo móvil smartphone a una aplicación para ahorro de combustible.
• La aplicación le pide el destino inicial y el final y le pide preferencias (va a salir un día determinado o tiene un rango de días para elegir, quiere marcar un máximo de tiempo para llegar, no quiere salir de la autopista, etc...).
• También le pide alguna condición inicial, si desea suministrarla, como por ejemplo los datos de su coche (para saber el consumo) o la cantidad de combustible en depósito con la que espera iniciar el viaje.
• Como respuesta realiza las siguientes recomendaciones función de las condiciones que haya indicado el usuario:
El día y hora idónea para salir.
La estación o estaciones en que puede repostar y la cantidad de combustible que debe adquirir.
• Además, en caso de que en ruta cambie los objetivos o por alguna razón no siga las recomendaciones, el sistema recalcula las recomendaciones.
Algunos elementos que diferencian a la solución que proponemos de otras que no incorporan MaX on Cloud son
• Generamos la información sin necesitar que las estaciones de servicio nos proporcionen los datos de un modo rígido predeterminado.
• Incorporamos estudios de tendencias realizando análisis de series temporales. De eso modo por ejemplo podemos recomendar una fecha de salida u otra para ahorrar combustible porque disponemos de los datos históricos de precios de las distintas estaciones de servicio.
• Incorporamos información relevante de comentarios de usuarios que usan la aplicación. Por ejemplo si varios usuarios han reportado que una estación de servicio está definitiva o temporalmente cerrada, el sistema no la mostrará o la mostrara con reservas.
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Title MAX ON CLOUD
MaX on Cloud (Sistema para la Optimización Semántica de Información On Line de Mercados de Bienes y Servicios Mediante Agentes Software Ejecutados en la Nube)
Sistema para Maximizar los beneficios y minimizar los riesgos de compra y venta en mercados cuya información está disponible en Internet de forma no estructurada, es decir distribuida en múltiples sitios de red, en formatos diversos y semánticas no idénticas.
Para ello:
• Optimizar la semántica de las fuentes de datos de compra-venta. El objetivo es poder comparar de modo automatizado las características de oferta y demanda de los productos y servicios que estén descritas en las distintas fuentes de datos. Esto comporta:
o Disponer de un modelo semántico de referencia vertical para cada ámbito temático (por ejemplo: compra venta de inmuebles).
o Analizar la categoría semántica de cada fuente de datos clasificar la fuente en una categoría u otra ( Ejemplo de posibles categorías de clasificación: Lenguaje natural, RDF, RSS, ... )
o Aplicar el algoritmo de optimización semántica que mejor le corresponda a cada fuente de datos.
o Incorporar aprendizaje heurístico estimulado por agentes humanos, pues estimamos que se aumentaría la eficacia cognitiva del sistema en una proporción coste-efecto muy favorable.
• Disponer de poder de computación en gran escala y económico. Es evidente que este tipo de procesamiento es intensivo en CPU y almacenamiento, en este sentido, el objetivo es utilizar cuando se precise las capacidades de la Nube sin necesidad de resolver los trabajos de computación exclusivamente con infraestructura e inversiones In-House.
Esto implica que el software debe estar concebido desde su inicio de modo modular y portable para ser distribuido a entornos de computación In House o virtuales -cloud computing- cuando sea necesario. Esta adaptación a la nube tiene, además del objeto perseguido en primera instancia, el efecto beneficioso de asegurar la adecuación a entornos de movilidadUn ejemplo de uso del sistema sería el siguiente:
• El usuario entra con su dispositivo móvil smartphone a una aplicación para ahorro de combustible.
• La aplicación le pide el destino inicial y el final y le pide preferencias (va a salir un día determinado o tiene un rango de días para elegir, quiere marcar un máximo de tiempo para llegar, no quiere salir de la autopista, etc...).
• También le pide alguna condición inicial, si desea suministrarla, como por ejemplo los datos de su coche (para saber el consumo) o la cantidad de combustible en depósito con la que espera iniciar el viaje.
• Como respuesta realiza las siguientes recomendaciones función de las condiciones que haya indicado el usuario:
El día y hora idónea para salir.
La estación o estaciones en que puede repostar y la cantidad de combustible que debe adquirir.
• Además, en caso de que en ruta cambie los objetivos o por alguna razón no siga las recomendaciones, el sistema recalcula las recomendaciones.
Algunos elementos que diferencian a la solución que proponemos de otras que no incorporan MaX on Cloud son
• Generamos la información sin necesitar que las estaciones de servicio nos proporcionen los datos de un modo rígido predeterminado.
• Incorporamos estudios de tendencias realizando análisis de series temporales. De eso modo por ejemplo podemos recomendar una fecha de salida u otra para ahorrar combustible porque disponemos de los datos históricos de precios de las distintas estaciones de servicio.
• Incorporamos información relevante de comentarios de usuarios que usan la aplicación. Por ejemplo si varios usuarios han reportado que una estación de servicio está definitiva o temporalmente cerrada, el sistema no la mostrará o la mostrara con reservas.
Work type Software and Database designs
Tags comparador, ontologias, cloud, internet de las cosas
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Registry info in Safe Creative
Identifier 1503273699043
Entry date Mar 27, 2015, 11:47 AM UTC
License All rights reserved
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Copyright registered declarations
Author. Holder Factoria ETSIA S.L.. Date Mar 27, 2015.
Information available at https://www.safecreative.org/work/1503273699043-max-on-cloud
/
Registration: 1503273699043
