Atzoko #txiotesia sei mezutan
- Knowledge Discovery Techniques to Improve the Services of Internet Economics #txiotesia
- Interneten eskeinitako zerbitzuek (adb. posta elektronikoa, nabigazioa, e-merkataritza) sistema ekonomiko bat osatzen dute #txiotesia
- Zerbitzuen erabilpenak datu kopuru erraldoia sortzen du. Hauetan kodifikatuta informazio anitza dago #txiotesia
- Datu hauen erabilpen egoki eta zuzena erronka handia da zerbitzuen kalitatea hobetzeko #txiotesia
- Kluster algoritmoek datuak aztertuz patroiak bilatzen dituzte, jakinduria adierazten duten ereduak sortuz #txiotesia
- Interneteko datuetatik zerbitzuak hobetzeko ereduak sor daitezke, ekonomia digitala suspertuz #txiotesia
Existitzen diren clustering algoritmo bakoitzak jakinduria eskuratzeko estrategia bat erabiltzen du. Horregatik, dituzten emaitzak anitzak izan ohi dira. Aniztasun horrek arazo zehatz baten aurrean zein clustering algoritmo den egokiena erabakitzea zaildu egiten du, eredu bakoitza helburu ezberdin batera bideraturik baitago; izan ere, ereduen konparaketa da clusteringaren erronka tradizionaletako bat. Orain arte, eginkizun hori egiaztatu gabe burutu izan da, balioztapenak eskuz egin dira, metodo argirik gabe, ezagutzan baino intuizioan gehiago oinarrituz.
Clustering algoritmoek eragin handiena izan dezaketen eremuetako bat Interneteko zientzia ekonomikoa izan daiteke: erabiltzaileek kontsumitu ditzaketen zerbitzuak aztertzen dituena. Gaur egunera arte, datuen transferentziaren ekonomizazioan oinarritu da gehien bat (erabiltzaileek erabiltzen dituzten sare baliabideengatik sarbide hornitzaileei ordaintzen diete), bestelako zerbitzuak alde batean utzita. Interneten eraldaketak premiazko egiten duen aplikazio berri eta anitzen eskaintza, eta horiek garraio azpiegitura baliatzen dute. Hortaz, Interneteko zientzia ekonomikoak erronka horiei aurre egiteko tresnak eta erantzunak eskaini behar ditu. Adibidez, euskarri zerbitzuen betebeharrak zorrotzagoak eta hertsiak bilakatu dira, horregatik zerbitzuen hornitzaileak euren zerbitzuen kalitatea, bezeroaren arreta, marketina, kudeaketa, etab. hobetzera beharturik daude. Diziplina honen prozesuak eta semantika guztiz finkatzetik urrun daudenez, heldutasun altua lortzea zaila da.
Ondorioz, euskarri zerbitzuak hobetzeko asmoarekin zerbitzu baten datuen gainean clustering algoritmoen erabilera ebaluatu dugu. Gure helburua aplika daitezkeen clustering algoritmoen artean jakinduria adierazgarriena lortu dezakeen teknika identifikatzea izan da. Horretarako, helburu ezberdinak eta sarrera eta irteera ezberdinak kudeatzen dituzten algoritmoen konparaketari aurre egin behar diogu: sarrera datuen egituraketa, emaitzaren ereduaren banaketa, emaitzen kalitatea zein den ebaztea, etab. Berez, nahiz eta arazoarekiko mendekotasunik ez duen metodologia bat erabili, arazo bakoitzak berariazko metrika baten beharra du, jakinduria eredurik onena eskuratzeko.
Erronka horien aurrean, zerbitzu batek sorturiko datuak analizatzen dituen metodologia bat proposatzen dugu, zerbitzu bakoitzaren eredu hoberena eskura dezakeena eta aurretik aipaturiko euskarri zerbitzuak hobetzeko gaitasuna izan dezakeena.
Metodologia honek zerbitzu baten datu multzo bati clustering algoritmoak aplikatzen dizkio. Lehenengo, clustering algoritmo horien emaitzak batu eta konparatu egiten dira, zerbitzua hoberen adierazten duen eredua eskuratzeko. Eredu horiek konparatu ahal izateko, oinarrizko ezaugarri komun bat definitu behar dugu, horren gainean metrika bat, eta eredu adierazgarriena aukeratzeko metrika horri buruzko irizpide bat. Horrekin guztiarekin, arazo orok izan ditzakeen berezitasunak asetzen dituen metodo teoriko baten diseinua ez da bideragarria, metrika, ezaugarri komun eta irizpide bakoitza arlo bakoitzaren araberakoa baita. Horregatik, arazoarekiko mendekotasunik ez duten metriken erabilpena proposatzen dugu, horrela irizpide baten bidez emaitzen konparaketa ahalbidetzen dugu.
Metodologia berritzaile hau Interneteko zientzia ekonomikoaren benetako zerbitzu batekin egiaztatu dugu. Zehazki, Interneteko protokoloaren gaineko ahots bidezko zerbitzua erabili dugu. Zerbitzu horrek erabilpen anitzak ditu: bi erabiltzaileren arteko deia, erabiltzaile askoren arteko telekonferentzia, deien transferentzia, call-center funtzioak, etab. Erabilitako datu multzoa tamaina erdiko korporazio bati dagokio eta sistemaren azpiegitura dimentsioa hobetzeko erauzitako jakintza erabili da. Ondorioz, clustering teknikek euskarri zerbitzuak hobetzeko erabili daitekeen jakinduria eskuratzeko erabil daitezkeela frogatu dugu, Interneten zientzia ekonomikoaren zerbitzuen euskarri zerbitzuak hobetzeko baliagarria dena.
Erantzun
Sartu