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!