Abstrakt. Vi presenterar ett nytt kunskapsbaserat tillvägagångssätt för automatiserade elektroniska byteshandelssystem. En e-handel är i grunden en stängd e-marknad, där agenter kan byta (köp / sälj) varor - eller motsvarande handel dollar-endast med andra deltagare till e-handel. Det är uppenbart att en av de viktigaste frågorna i sådana system är att hålla utbytet så balanserat som möjligt. Om beskrivningen av de varor eller tjänster som ska utbytas är enkel och begränsad till en väl definierad uppsättning, t.ex. olja, vete, transport etc., räcker det med ett utbyte som endast baseras på pris och kvantitet. Men hur är det då om varor eller tjänster som skall bytas ut beskrivs på ett komplicerat sätt? Är det ett lämpligt utbyte med mobiltelefoner som stöder videoströmning med ett QWERTY-tangentbord om agenten letar efter smarta telefoner? Dessa två beskrivningar är, även om de är mycket olika, syntaktiska, mycket likartade med avseende på deras innebörd (semantik). Hur kan en agent hantera och utnyttja kunskapen på en viss domän för att hantera en sådan semantisk information och optimera utbytet? Vi fokuserar på hur man hittar mest lovande matcher, i en många-till-många matchmaking process, mellan anbud (leveranser / efterfrågan), med hänsyn inte bara pris och kvantiteter som i klassiska byteshandelssystem, men också en semantisk likhet mellan anbudsbeskrivningar samtidigt hålla börsen balanserad. I detta syfte använder vi ett logiskt språk för att uttrycka agent preferenser, vilket ökar bud expressiveness. Vi definierar också en logikbaserad nyttofunktion som gör det möjligt att utvärdera den semantiska likheten mellan anbuden. Slutligen illustrerar vi det optimeringsproblem vi löser för att rensa marknaden.
Det är också avsett att simulera den semantiska likheten mellan förslag som kommer att presenteras i en logikbaserad nyttofunktion REF.
Increasing bid expressiveness for effective and balanced e-barter
{'venue': 'DALT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}