Sisteme bazate pe cazuri aplicate in e-turism

-Instrument de recomandare pentru o agenție de turism on-line -

Proiect - semestru

Disciplina: Sisteme pentru managementul de cunoștințe

Titular disciplina: Vasile Mazilescu

2010-2011

1        INTRODUCERE

O transformare revoluționara accelerata de dezvoltarile tehnologice formeaza mediul economic al lumii in secolul 20. Dezvoltarea rapida a Tehnologiei Informațiilor și Comunicațiilor și expansiunea globala a Internetului au schimbat structuri industriale in toata lumea. Transformarea a afectat și sectorul turismului așa cum a afectat toate sectoarele economiei. Interacțiunea puternica dintre tehnologie și turism au adus schimbari de baza in tendințele afacerilor din domeniile: marketing, in planificarea destinațiilor și in publicitate. ITC a schimbat radical efectivele organizațiilor de turism, maniera in care afacerile sunt conduse pe piața la fel cum și consumatorii interacționeaza cu aceste organizații. E clar ca excursiile organizate on-line beneficiaza de: calatori individuali dar și de organizarea marketingului turismului. Pentru comercianții de turism, Internetul asigura și un mod de a-și vinde produsele pentru potențialii calatori in orice ora a zilei. Aceștia pot apoi sa verifice serverele in loc sa iși expuna informațiile despre produsele sau serviciile intr-un mod instantaneu. Pentru calatori, Internetul le permite sa faca direct cererile catre agenții și sa cumpere on-line produse/servicii in orice ora sau de oriunde.

In secolul 21, importanța comerțului electronic nu poate fi ignorata. Pentru a-i intrece pe rivalii din domeniu, afacerile trebuie sa fie conduse prin adaptarea acestora la noile tehnologii. Modalitatea de a dezvolta strategiile de marketing, fiind la inceputul unor aplicații noi, il reprezinta folosirea sistemelor inteligente in infrastructura unui website de comerț. Comerțul electronic avanseaza rapid, deci afacerile vor cheltui in imbunatațirea serviciilor lor on-line din ce in ce mai mult. Astfel, rezultatele cercetarilor arata ca aprobarea vanzarii online a adus un caștig de 172 miliarde de dolari pana in 2005 in SUA. S-a declarat ca in Europa, vanzarile prin intermediul comerțului electronic care au fost in valoare de 133 miliarde de dolari in 2006, au ajuns la 200 miliarde dolari in 2007, o creștere semnificativa. Practic, Internetul a adus schimbari semnificative in modul in care sunt conduse afacerile prin intemediul comerțului electronic.

Scopul acestui proiect este de a analiza conceptul de turism electronic, de a intelege ce sunt sistemele inteligente și de a propune un model de agenție de turism on-line care lucreaza utilizand un algoritm al raționamentului bazat pe cazuri (CBR) care se adapteaza automat in funcție de client și analizeaza comportamentul acestuia. Motivul alegerii acestei tehnici este faptul conform caruia conceptul de turism depinde de experiența acumulata de-a lungul timpului pe masura existenței mai multor clienți. Un sistem care folosește cazuri vechi ce conțin preferințe de calatorii, va obține mai ușor soluții decat sistemele deja existente. Este de dorit crearea unei unitați de recomandare care sa fie inclusa in cadrul sistemelor inteligente potrivite pentru turism. Prin urmare CBR, pare a fi cea mai buna soluție pentru ce urmarim. In plus, exista mai multe studii și aplicații realizate despre turismul electronic folosind metoda CBR care confirma apropierea acestuia in utilizarea sa pentru acest proiect.

Prin urmare putem vedea in acest proiect amanunte despre:

• Conceptul de raționament bazat pe cazuri
• Conceptul despre E-turism
• Abordari ale achiziției de cunoștințe de catre un sistem bazat pe cazuri
• Structura unui astfel de sistem
• Modul și ciclul de lucru
• Un studiu de caz care utilizeaza un sistem bazat pe cazuri pentru a pune bazele unui instrument de recomandare pentru o agenție de turism on-line
• Utilizarea cazurilor pentru a facilita accesul la cunoștințe legate de destinații și pachete de calatorie precum și munca agenților comerciali
• Observarea unor situații noi și felul in care funcționeaza sistemul prin regasirea cazurilor similare.

2        CBR. SISTEMELE INTELIGENTE

2.1      Sistemele inteligente

Sistemele inteligente sunt sisteme care acționeaza ca și agenți și dau raspunsuri invațand din comportamentul clienților și strategiile de afaceri cu ajutorul inteligenței artificiale. Sistemele inteligente reprezinta, probabil, cel mai cunoscut domeniu al aplicativitații inteligenței artificiale. Acestea sunt programe software care combina cunoștințele experților și incearca sa rezolve probleme speciale apeland la procedurile de raționament ale experților.

Dezvoltarea sistemelor inteligente a inceput in anii '80. Conform lui Feigenbaum (1982), un sistem inteligent este un program inteligent care, pentru a rezolva probleme dificile, care ar necesita o experiența considerabila pentru soluțiile acestora, folosește cunoștințele speciale și proceduri de deducție. Hayes Roth (1984) considera ca sistemele inteligente bazate pe cunoștințe, folosesc cunoștințe umane pentru a rezolva ceea ce necesita in mod normal inteligența umana.

Un sistem inteligent este un program care, pe de o parte, are grija de problemele complexe ale lumii reale, dar care pe de alta parte, le rezolva utilizand un model de raționament computațional al unui expert și ajunge la același rezultat ca in cazul unei probleme similare al unui alt expert. Pentru a rezolva probleme in maniera unui expert este absolut necesar sa cumulam cunoștințe suficiente in baza de cunoștințe a unui expert.

Conform lui Kumara (1986), un sistem inteligent este un instrument capabil sa conceapa cunoștințele speciale ale unei probleme și utilizand inteligența, poate sugera soluții sau acțiuni alternative. Rata crescuta de dezvoltarea a sistemelor inteligente poate fi considerate ca un semn al acceptarii lor de catre industrie, intreprinderi și centre de cercetare.

Exista multe tipuri de sisteme inteligente și fiecare are un algoritm diferit. Rețele artificiale neuronale, algoritmi genetici, modele bazate pe agenți, și CBR sunt unele din cele mai des folosite in comerțul electronic. Vom preciza in continuare cateva caracteristici definitorii pentru fiecare dintre ele.

Rețelele neuronale caracterizeaza ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operand in paralel, care urmaresc sa interacționeze cu mediul inconjurator intr-un mod asemanator creierelor biologice și care prezinta capacitatea de a invața. Ele pot fi folosite pentru a modela relațiile complexe intre intrari și ieșiri sau pentru a gasi modele de date.

Algoritmii genetici sunt implementati intr-o simulare pe calculator in care o populație de reprezentari abstracte (cromozomi sau genotipul genomului) de soluții candidat (anumite persoane, creaturi, sau fenotipuri), la o problema de optimizare evolueaza spre soluții mai bune. In mod tradițional, soluțiile sunt reprezentate in binar ca șiruri de 0 și 1, dar și alte modalitati de reprezentare sunt posibile.

Sistemele bazate pe agenti fac parte din cel mai vibrant și important domeniu de cautare și dezvoltare din tehnologia informației din anii 1990. Agenții inteligenți se refera la agenții software care prezinta cateva forme de inteligența artificiala. Conform lui Wooldridge, agenții inteligenți sunt definiți ca agenți capabili de acțiuni autonome flexibile pentru a-și atinge obiectivele. Acestea trebuie sa implice reactivitate, sociabilitate, analiza se sine, de invațare, de adaptare prin imbunatațirea interacțiunii cu mediul.

Dar in aceasta lucrare, CBR reprezinta metoda cea mai apropiata pentru ca ele depind de experiențele mai vechi și subiectul studiului de caz il reprezinta aplicativitatea acestora in e-turism. Raționamentele bazate pe cazuri fac obiectul nostru de studiu in cele ce urmeaza.

2.2      Rationamentul bazat pe cazuri (CBR)

Raționamentele bazate pe cazuri (CBR) reprezinta o paradigma care consta in a rezolva probleme noi prin adaptarea soluțiilor problemelor anterioare. Procesul este sprijinit de cunoștințe variate utilizate in raționamentul cazurilor. In particular, adaptarea cunoștințelor e de importanța majora: este folosita in timpul procesului de regasire penru a regasi o sursa de cazuri și bineințeles, in timpul pasului de adaptare pentru a construi soluția problemei curente.

Recent, multe lucrari au abordat problema achiziției de cunoștințe de catre mașina, utilizand tehnici de invațare. Aceste metode sunt eficiente in achiziția de cunoștințe inițiale, dar ele recurg la un efort important realizat de expert: acesta se confrunta cu un numar mare de reguli de adaptare.

Pentru a rezolva aceasta problema, ne propunem o abordare complementara de achiziție a cunoștințelor, care exploateaza interacțiunile dintre sistem și expert in timpul sesiunilor raționamentului. Abordarea este oportunista deoarece sistemul are profit la fiecare oportunitatea de a achiziționa cunoștințe noi sau de a le actualiza pe cele vechi. Eșecurile de raționament reprezinta aceste oportunitați. De obicei, eșecurile de raționament sunt detectate și corectate, de cele mai multe ori, de experți in timpul pasului de testare și corectare din ciclul CBR. In acest pas are loc dobandirea cunoștințelor interactive.

2.2.1     Achiziția de cunoștințe in sistemele bazate pe cazuri (CBR)

Sistemele bazate pe cazuri sunt sisteme bazate pe cunoștințe, care se folosesc de patru surse de cunoștințe: domeniul cunoștinței, cazuri, cunoștințe similare,și adaptarea cunoștințelor. Soluțiile produse de sistemele CBR s-ar putea sa nu fie satisfacatoare din cauza unor cunoștințe imperfect descrise sau insuficiente care pot duce la erori de raționament. De aceea exista perspective care lucreaza la componenta de invațare a sistemelor CBR. Una din aceste perspective caracterizeaza diferite containere de cunoștințe adunate in urma procesului de invațare: vocabularul cazurilor, cazuri, similaritate și transformarea soluțiilor. Achiziția de cunoștințe in domeniu este un proces important. Cand exista mai multe informații/cunoștințe in domeniu, sistemul poate infera o soluție care este corecta in baza de cunoștințe dar nu pentru lumea reala: aceasta constituind o eroare. Expertul este implicat in procesul de identificare a parților neconsistente din soluție care ajuta la construirea unei baze de cunoștințe consistente. Acesta este implicat intr-o maniera simpla pentru a decoperi și a puncta eșecurile din soluții și de a alege partea buna pe care sa o adauge in baza de cunoștințe și apoi da o explicație textuala a erorii identificate pentru a sprijini achiziția complementara de cunoștințe. O alta discuție apare in studiul diferitelor abordari ale achiziției de cunoștințe prin adaptare. Abordarea privind "Cunoștințele ușoare" consta in reutilizarea cunoașterii disponibile in sistem pentru a introduce cunoștințe noi in timp ce alte abordari incearca sa achiziționeze noi cunoștințe utilizand interacțiuni intre sistem și mediul acestuia. Exista și abordari care fixeaza o limita in achiziția de cunoștințe in funcție de "vocabularul" bazei de cazuri. Nu se pot introduce cunoștințe care nu pot fi "explicabile" folosind cunoștințele deja existente ale aplicației. Mai mult decat atat, expertului i se da un rol minor care consta in validarea cunoștințelor introduse. Alte lucrari care trateaza problema discutata au in vedere urmatoarele: se determina perechi de cazuri și se utilizeaza diferențele dintre atributele lor pentru a imbunatați regulile adaptarii. Odata create, acestea din urma sunt generalizate și perfecționate. Achiziția oportunista de cunoștințe are in vedere doua lucrari importante focalizate pe același principiu: sa perfecționeze achiziția de cunoștințe din exploatarea eșecurilor. Cu alte cuvinte se cere invațarea din greșeli a sistemului. Prima lucrare are in vedere prototipul implementarii principiilor adaptarii conservative și permite achiziția cunoștințelor in domeniu. A doua lucrare reprezinta un cadru avand ca scop facilitarea achiziției de cunoștințe adaptate.

2.2.2     Ciclul lucrului sistemelor CBR

In general, sistemele CBR lucreaza urmand anumite proceduri: decrierea problemei, cautarea unui model de problema similara anterior rezolvata, regasirea soluției, adaptarea soluției la problema curenta, verificarea soluției, memorarea problemei noi in baza de cazuri. Aceste proceduri sunt sintetizate in patru pași importanți ai ciclului pe care un CBR il urmeaza in lucrul sau pentru a fi mai bine ințelese, dupa cum urmeaza:

1.     Regasirea cazului: dupa ce situația problemei a fost evaluata, este cautat cazul care se potrivește cel mai bine cu problema noua, din baza de cazuri și se ofera o soluție aproximativa.

2.     Adaptarea cazului: soluția preluata este adaptata astfel incat sa se potriveasca bine cu problema noua data.

3.     Evaluarea soluției: soluția adaptata poate fi evaluata fie inainte ca aceasta sa fie aplicata problemei, fie dupa. In orice caz, daca rezultatul aplicat nu este satisfacator, soluția va trebui adaptata din nou, sau va trebui recautat alt caz.

4.     Actualizarea bazei de cazuri: daca soluția verificata este corecta, cazul nou poate fi adaugat bazei de cazuri (Reținerea cazului).

Ciclul sistemelor CBR

2.2.3     Reprezentarea cazurilor

Un caz este o piesa contextualizata de cunoștințe reprezentand o experiența. El conține lecția trecuta care este conținutul cazului și contextul in care lecția poate fi utilizata. In general, un caz comprimeaza: descrierea problemei, soluția problemei și rezultatul. Cazurile care cuprind problemele și soluțiile acestora pot fi utilizate pentru a elibera soluții pentru probleme noi, intrucat cazurile care cuprind probleme și rezultate pot fi folosite in evaluarea noilor situații. Daca unele cazuri conțin soluții in plus, acestea pot fi folosite pentru a evalua rezultatul soluției propuse și pentru a preveni apariția potențialelor probleme/erori. Cu cat sunt mai multe informații, cu atat cazul poate fi mai folositor. Cu toate acestea, introducerea multor informații disponibile face sistemul mai complex, și totodata mai greu de folosit. Din aceste motive, majoritatea sistemelor CBR sunt limitate la stocarea descrierii unei singure probleme cu soluțiile ei.

Pana la urma, cazurile sunt baza oricarui sistem CBR. Cu toate acestea, un sistem care utilizeaza doar cazuri, fara o alta cunoștința explicita este dificil sa se distinga un clasificator sau un sistem de regasire a datelor/cazurilor din baza. Cu alte cuvinte, un astfel de sistem nu exploateaza intreaga putere de generalizare a CBR și rezulta, deobicei, sisteme cu performanța slaba datorita regasirii ineficente cautand caz dupa caz in intreaga baza de cazuri.

2.2.4     Organizarea bazei de cazuri

Stocarea cazurilor este un aspect important in proiectarea unui sistem CBR eficient, in care trebuie reflectata viziunea conceptuala a ceea ce este reprezentat in caz și ia in considerare parametrii care caracterizeaza cazul. Baza de cazuri ar trebui organizata intr-o structura manageriala care sprijina eficient cautarea exacta și regasirea metodelor. Regasirea exacta garanteaza faptul ca cazul care se potrivește cel mai bine este regasit iar regasirea eficienta garanteaza faptul ca cazurile vor fi regasite suficient de repede pentru un raspuns de sistem acceptabil. Acești doi factori sunt inversi proporționali: este ușor sa garantam regasirea exacta in detrimentul eficienței și este simplu sa avem regasiri rapide daca numai o fracțiune din baza de cazuri este cautata. Prin urmare, o buna organizare a bazei de cazuri și un bun algoritm de regasire sunt cele care dau un randament ridicat intre acuratețe și eficiența.

Intorcandu-ne la problema analizata in acest proiect, aplicarea CBR in e-turism, vom utiliza algoritmi și metode specifice ale raționamentului bazat pe cazuri. Cum sectorul turismului este dinamic, este necesara utilizarea unui sistem inteligent care sa acționeze in conformitate cu comportamentul consumatorilor, sa analizeze preferințele acestora și sa reacționeze rapid la cererile lor. CBR este un concept in care procesul de invațare este continuu. In literature de specialitate se vorbește despre coeficienți de similaritate, care au rolul de a apropia o problema noua de un caz din baza de cazuri calculand in ce masura acestea sunt similare. Astfel, in funcție de domeniu, sunt propuși mai mulți coeficenți de similaritate. Pentru a-i afla exista mai multe metode și abordari, care calculeaza apropierea intre doua obiecte, la noi fiind vorba despre apropierea dintre cazuri. De asemenea, ei sunt ușor de modificat in funcție de algoritmul CBR folosit.Pașii unui sistem CBR, intr-o abordare analitica, ar putea fi ordonați astfel:

1.     Clientul cere informații și se introduce automat un caz nou in sistem.

2.     Datorita interviurilor facute de experți, ponderile au fost deja atribuite pentru fiecare caz incercat.

3.     Pentru fiecare caz inregistrat in baza, este calculat coeficientul de similaritate (Sij) intre cazul nou și cel vechi.

4.     Cazurile care au un coeficient de similaritate sub limita sunt eliminate.

5.     Cazurile care sunt foarte asemanatoare cu noul caz sunt scoase din baza de cazuri și soluțiile acestora sunt propuse clientului.

In figura 1, este prezentata structura unui sistem CBR. Exista doua parți care include doua abordari diferite, prima este abordarea analitica unde ponderile proprietaților cazurilor sunt atribuite dupa lungi interviuri cu experții in funcție de experiențele lor, in timp ce a doua este abordarea CBR, unde sunt calculati coeficienții de similaritate dintre cazul nou și fiecare caz inregistrat in baza de cazuri. Este evident ca este necesara o cerere de intrare de catre client in sistem, pentru ca așa funcționeaza acesta. La sfarșitul acestui proces, sistemul returneaza cazuri similare cu problema curenta ca și soluție.

Figura 1 - Structura unui sistem CBR

3        E-TURISMUL

3.1      Definiția conceptului de e-turism

Turismul este o afacere bazata pe informații despre produse. Turiștii trebuie sa paraseasca viața de zi cu zi pentru a-și "consuma" produsul achiziționat. Tranzacțiile realizate on-line despre zbor, hotel și rezervarile de camera compun conceptul de e-turism. Unul din cele mai importante procese comportamentale precizand decizia de a calatori poate fi descris ca cercetare, informare, tratament și divertisment. Deciziile de calatorie necesita o cantitate mare de informații atat interne cat și externe și pot include multe informații de cercetare. Calatorii cauta frecvent informații și, in mod activ, reprezinta o parte din efortul lor de planificare a calatoriei, considerand-o o componenta importanta a experienței de calatorie. Informația disponibila despre calatorie are o influiența considerabila in diferite aspecte legate de deciziile luate de calatori, in alegerea destinației. Mai multe studii indica faptul ca principala funcție a cautarii informației este de a sprijini procesul de decizie și alegere a produsului, reducand riscul și incertitudinea. Cercetarile legate de cautarea informației și comportamentele decizionale au o istorie lunga și au avut contribuții considerabile in marketingul turismului.

3.2      E-turismul in lume

Odata cu creșterea volumului de informații disponibile pe Internet, au aparut in-

trebari in ceea ce privește cautarea informațiilor, iar comportamentele consumatorilor trebuie reconsiderate și reinterpretate in acest context. Este acceptat faptul ca maniera in care consumatorii cauta, trateaza și folosesc informația este un fenomen complex care nu e complet inteles. In turism, exista un interes crescut pentru felul in care calatorii obișnuiesc sa caute informații. Recent, s-a aratat ca , deși cantitatea uriașa de informații disponibile pe Internet poate ajuta calatorii sa-și planifice calatoriile și/sau sa-și formuleze dorințele și așteptarile, provoaca de asemenea, o supraincarcare de date, care irita uneori calatorii, deoarece cercetarea informației trebuie sa fie mai specifica. Evident ca o mai buna cautare online a informațiilor și a așteptarilor calatorilor vor necesita un design eficient și o concepție mai buna a informațiilor de sistem pe piața on-line pentru o mai buna performanța.

Multe lanțuri hoteliere și-au creat propriile lor website-uri pentru a folosi potențialul crescut al Internetului și de asemenea, folosesc Internetul in numeroase scopuri și propuneri. Dincolo de faptul ca Internetul este folosit des ca instrument de marketing și vanzari, el este de asemenea folosit și in rezervarea transporturilor. In ciuda acestor lucruri, multe alte hoteluri cred ca metoda tradiționala de publicitate prin radio, televiziune, sau presa scrisa sunt cele mai eficiente moduri de reprezentare. Ratele de rezervari luate prin Internet sunt mai mici decat cele facute prin telefon sau fax. Dar, odata cu creșterea numarului de utilizatori de internet, schimbarea generațiilor, masa mare de informații salvate și economia de timp, in acest secol, vor ajuta consumatorii sa accepte mai ușor comerțul electronic.

Daca privim rata beneficiilor tehnologiei informației in sectorul turismului in lume, putem estima ca 10% din utilizatorii de internet il folosesc pentru cumparaturi, servicii bancare on-line, sau tranzacții pentru calatorii. Conform statisticilor realiziate de Travel Web, 14% din lumea care rezerva camere de hotel on-line sunt manageri seniori, 33% reprezinta oamenii cu varsta cuprinsa intre 31 și 40 ani și 75% sunt americani. Motivele folosirii Internetului in turism sunt urmatoarele: acces ușor la informații(82%), economie de timp (80%), ușor de folosit (59%), este economic (50%), este placut (36%), posibilitatea de a compara alternative (28%), mai multe informații (21%). Dupa alte studii realizate in 2009, numarul europenilor care folosesc internetul pentru a-și planifica calatoria il depașește pe cei care nu. Intr-adevar, ponderea utilizatorilor de internet a crescut de la 50 % in 2007 la 55% in 2008. Și folosirea internetului pentru rezervarile on-line continua sa creasca foarte repede fața de folosirea pentru simplul "uitat"- colectarea de informații și apoi rezervarea unei excursii. Cota de rezervari on-line(cel puțin pentru o parte din calatorii) a crescut de la 19% din totalul calatoriilor in 2003, la 41% in 2010. In timp ce 40% din totalul rezervarilor sunt facute in mare parte on-line, in 25% sunt implicate agenții, 10% sunt rezervate direct cu hoteluri și 7% direct cu companii de transport (tabel 1).

Tabel 1 - Tendințele turismului on-line Ian-Aug 2007-2008

3.3      Studiu de caz : un instrument de recomandare pentru o agentie de turism on-line

Sistemele de recomandare au devenit instrumente necesare pentru marketingul on-line. Astazi, ele sunt folosite in multe website-uri comerciale și sprijina milioane de consumatori in cautarile pe care le efectueaza adesea pe aceste site-uri. Sistemele de recomandare sunt unele din acele arii supuse unei creșteri foarte rapide din toate aplicațiile Internet-ului și zi dupa zi castiga și mai multa eficiența, devenind din ce in ce mai sofisticate.

Turismul nu este o excepție in aceasta tendința. Bineințeles ca turismul este afectat in particular de explozia de informații colecționate on-line pentru ca este una din cele mai prezente categorii in e-comerț.

De altfel, industria turismului este foarte variata. De exemplu, s-a cercetat ca la o simpla cautare pe Google, mai mult de 70 milioane de pagini web au fost relaționate cu calatoriile (2003). Cu toate acestea, aceste site-uri aprovizioneaza liste tipice de informații și aduc un ajutor relativ slab la dispoziția utilizatorilor in ceea ce privesc subiectele legate de organizarea vacanțelor, care includ in principal: unde, cand și cum sa mearga și ce sa faca pentru a alege o anumita destinație.

Astfel, cea mai mare nevoie a unui sistem suport de decizie este o diferențiere in ceea ce privește partea de recomandare a unui website de turism. Conceptul de sistem de recomandare este o provocare complexa. Experiențele turismului sunt compoziții complexe ale produselor și serviciilor care sugereaza ca sunt mai multe combinații de a impacheta elemente (destinații, cazare, atracții turistice), cu ajutorul sistemului de recomandare.

In consecința, recomandarile legate de destinațiile de calatorie trebuie sa se refere la o varietate de produse (locații, atracții, activitați) pentru a furniza o perspectiva semnificativa de calatorii propuse.

In literatura de specialitate, metodele de recomandare care iau in considerare comportamentele consumatorilor sunt mult mai diversificate. Ei fac recomandari in diferite moduri, ca sugestii, predicții, clasificari sau revizuiri. In timpul acestui proces, cunoștințele pot proveni din resurse diferite. Navigarea implicita/explicita, cuvintele cheie, atribute, clasificari, istoria de cumparare, preferințe și interese reprezinta cunoștințe legate de comportamentul consumatorilor. In ceea ce privesc datele/cunoștințele comunitaților, se proceseaza cel mai mult atributele elementelor, elemente externe, popularitatea, istoricul de cumparare, clasificari, comentarii. Mai mult decat atat, tipul recomandarii poate fi clasificat in doua parți, in funcție de prezentarea acestuia și gradul de personalizare. In figura 2 este prezentat planul care poseda taxonomia sistemelor de recomandare. Conform acestei taxonomii, exista mai multe metode de recomandare, ca recuperare pura, secțiune manuala, recapitulare statistica bazata pe atribute, corelația dintre clienți și metoda CBR

In timp ce sistemul de recomandare lucreaza, unele date trebuie sa fie captate, intrucat acestea aparțin unuia sau altui tip de cunoștințe: date ale clienților sau comunitații.

3.3.1     Metodologia sistemului analizat

Pentru a-i ajuta pe vizitatori sa gaseasca informații necesare pentru a-și planifica vacanța, portalurile de turism folosesc instrumente suport de decizie. Aceste instrumente trebuie sa ia in considerare complexitatea procesului de decizie al turistului. Modelul propus sprijina selecția produselor de calatorie (hotelul, transportul, pachetul) și construirea unui plan de calatorie. Daca informația gasita de vizitator nu este suficienta, sau daca nu exista niciun program corespunzator cautarii, modelul va propune alternative similare din propoziții vechi executand algoritmul CBR. Modulul dezvoltat are doua funcții elementare:

1.         Cautare pentru o activitate: aceasta funcție folosește informația introdusa de utilizator, considerand-o preferința. Aceasta parte este cea clasica pe care o vedem la aproape toate agențiile on-line.

2.         Cautare pentru inspirație: aceasta funcție este destinata pentru calatorii care nu au idee despre date, regiune, nume hotel. Daca vizitatorul face click pe butonul de cautare dupa inspirație, sistemul va executa algoritmul CBR și va propune alternativele cele mai apropiate caracteristicilor vizitatorului returnand cazuri similare din baza de cazuri.

Figura 2 - Taxonomia sistemelor de recomandare

Prima data, utilizatorul iși introduce preferințele de calatorie. Apoi sistemul il intreaba daca are nevoie de inspirație sau cateva recomandari. Daca acesta cauta inspirație, sistemul executa algoritmul CBR și returneaza cazurile cele mai apropiate de cazul curent regasindu-le in baza de cazuri. Aici clientul poate cauta un hotel sau un pachet care include, de exemplu, excursii, atracții sau programe turistice. Daca cautarea rezultatelor nu propune nicio soluție clietnului, sistemul CBR repeta cautarea pentru a propune soluții clientului. Schema sistemului este detaliata in figura 3.

Realizand un posibil algoritm dupa ciclul de lucru clasic al unui sistem CBR, modul de funcționare al sistemului analizat ar arata dupa cum urmeaza:

1.     Clientul iși introduce preferințele

2.     Calcularea coeficienților de similaritate pentru fiecare preferința in funcție de ponderea sa

3.     Regasirea cazurilor similare

4.     Se analizeaza coeficienții de similaritate

Daca coeficientul de similaritate C calculat < C limita, atunci cazul este eliminate;

Daca C calculat >= C limita, cazul este scos din baza de cazuri prezentat noului client;

5.     Adaptarea soluției pentru cazul nou

6.     Evaluarea soluției

Daca soluția este potrivita cazului nou, se trece la pasul urmator;

Daca soluția nu este acceptata de client, se reia algoritmul incepand de la pasul 3;

7.     Reținerea cazului

Daca clientul este mulțumit cu soluția și rezultatul returnat, cazul nou este memorat in baza de cazuri.

8. Sfarșit.

3.3.2     Cautarea și gasirea paginilor web de turism

Exista o varietate de sisteme de recomandare relaționate cu destinațiile turistice, dar cele mai cunoscute sunt Expedia.com, Orbitz.com, Travelocity.com și TisCover.com. Fiecare din aceste sisteme folosește mai multe arii pentru a structura și organiza produsele turistice cautate. Aceste sisteme pot fi folosite de calatori dupa ce aceștia au facut deja decizii in mai multe aspecte ale calatoriei ca destinație și date introduse in timpul procesului de rezervare. Din punct de vedere comercial, tehnic și teoretic, aceasta centralizare pe aspecte funcționale este de ințeles; sistemele de azi sunt excelente pentru ca faciliteaza tranzacțiile dar extrem de slabe pentru a sprijini cercetarea experienței intr-o maniera buna.

Sa ne imaginam, de exemplu, ca incercam sa gasim o destinație exotica in Expedia.com sau in alt sistem de recomandare a destinațiilor turistice și nu avem nicio cunoștința despre aceasta. Fara indoiala, aceste sisteme nu ar da inspirații pentru a-și face o mai buna imagine fața de calatori.

Pentru acest studiu, noi analizam website-uri care folosesc un model similar celui propus și vom gasi exemple in Europa cum ar fi www.visiteurope.com, www.trevenque.ugr.es. Dar exemplul nostru se refera la Turcia. Din acest motiv, in timpul acestui studiu, s-a lucrat cu Jolly Tour (www.jollytur.com), una din cele mai mari agenții de turism din Turcia. Au fost folosite datele lor, hotelurile lor și pachetele lor de turism și apoi ne vom folosi de avantajele experienței lor.

3.3.3     Compozitia bazelor

Sistemul se bazeaza pe recomandari, pe un model de caz care captureaza o sesiune din interacțiunea mașina-om. Un caz colecteaza: informația cautata de utilizator, produse selectate și cateva preferințe in termeni demografici precum și datele utilizatorului. Sesiunile de recomandare sunt memorate ca și cazuri in baza de cazuri. Iar, cataloagele de produse sunt pastrate in baze de date relaționale. Bazele de date au fost construite in Microsoft SQL Server Mangement Studio pentru a facilita integrarea in interfața și software cu bazele de date pentru ca se vor folosi produsele Microsoft pentru pașii urmatori.

Cataloagele de produse conțin mai multe tabele și relații diferite intre cheile componentelor. De exemplu, intr-un oraș, pot fi diferite hoteluri și putem participa la diferite activitați specifice care corespund intereselor sau preferințelor fiecaruia. In figura 4 putem vedea activitați generale ale cataloagelor de produse.

Tabelele care compun prima baza "Calatorie" sunt:

Hotel: acest tabel listeaza hotelurile rezervate de companie și clienții pot alege unul din aceste hoteluri cautand dupa nume, numar de stele, preț, tip de pensiune, etc.

Oraș: acest tabel listeaza orașele in care compania propune servicii;

Pachet de turism/excursie: daca clientul alege un tur, acesta il poate cauta dupa nume, durata sau prețul lui;

Activitați speciale: in fiecare oraș din Turcia exista diferite lucruri de facut, cum ar fi plimbarea cu balonul, istoria civilizației, parașuta, bai și cure de apa, rafting și canoe, cultura islamica, cultura creștina, bucataria turceasca, spa și saloane de frumusețe, cluburi și baruri, mall-uri și cumparaturi;

Activitați generale: fiecare individ are interese specifice lui. In sectorul turismului, aceste activitați generale sunt cunoscute și comune. Aici, acestea sunt definite ca: sport, sanatate, cultura, natura, aventura, istorie, religie și amuzament.

In baza de cazuri, informațiile și preferințele fiecarui client inregistrat sunt pastrate ca și cazuri. In figura 5 sunt reprezentate tabele care compun baza de cazuri.

3.3.4     Determinarea criteriului

Studiile legate de alegerea destinației de calatorie arata ca experiența anterioara este un factor critic in evaluarea și alegerea calatoriei. Cu toate acestea, Gnoth (1997) propune un model de motivație/ așteptare care nu include o experiența anterioara. Vincent și De Los Santos s-au concentrate pe calatoriile vechi din Texas in anotimpul de iarna și au observat ca clima, afecțiunea, familia, prietenii, prețurile, cultura, frumusețiile naturii sunt atribute care influiențeaza o alegere de destinație de vacanța. Conform cercetatorilor de mai sus, influiențele legate de alegerea destinației pot fi clasificate in: experiența anterioara, clima, amabilitate, prieteni, costuri, cultura, frumusețile legate de mediu, gradul de apropiere, vreme și distanța.

Luand in considerare toate aceste atribute, au fost consultați experții de turism de la Jolly Tour. Ei au clarificat ca originea clienților este de asemenea un factor important in alegerea destinației. De exemplu, englezii, scoțienii sau irlandezii prefera sa petreaca vacanța in Kusadasi, Bodrum, Marmaris, in timp ce rușii, ucrainienii, germanii, italianii sau polonezii prefera peisajul mediteranean, mai ales Antalya.Iraqienii, sirienii sau iranienii viziteaza in special Marea Neagra.

Dupa cum vedem in preferințele clienților, determinaniții similaritații pentru fiecare caz sunt: "modalitatea de calatorie", "plecarea", "bugetul de calatorie", "cunoștințele despre Turcia","pasiuni","sex","varsta","nivelul de educație", "stare civila", "scopul calatoriei". Toți acești factori compun procesul de dezizie al clienților.(Figura 6)

Urmatorul pas este determinarea ponderii fiecarui criteriu gasit in baza de cazuri. Pentru acest pas, s-au facut interviuri cu reprezentanții de vanzarii și relații cu clienții și s-au evaluat grade de importanța pe o scara de la 1 la 11 pentru fiecare preferința. La sfarșit, este calculata ponderea fiecarei preferințe.(Tabel 4). Deși a existat posibilitatea atribuirii aceluiași grad de importanța la doua sau mai multor titluri, experții nu prefera aceasta modalitate. Dar, indiferent care sunt ponderile, codul ar funcționa corect deoarece ponderile din sistem sunt variabilele modulului propus. Acestea pot fi modificate, schimbate sau șterse.

Figura 4 - Activitatile generale ale produselor din catalog

Tabel 3 - Baza de cazuri

3.3.5     Compoziția interfeței

O interfața este folosita pentru a conecta un utilizator cu o infrastructura a sistemului, un software sau o baza de cazuri. Din acest motiv, avem nevoie de o interfața in care utilizatorii pot sa-și introduca preferințele și sa comunice cu sistemul CBR, un sistem inteligent. Interfața este realizata in Microsoft Visual Studio cu C#.

Prima data, clienții sunt intampinați de o pagina de inceput, care intreaba ce anume se cauta in site (Figura 7). Clienții au trei variante de alegere, pot cauta un hotel, un pachet de calatorie, sau ei pot sa nu aibe nicio ideea despre destinație. Pagina ii indreapta spre o alta pagina unde clienții pot face click pe butoanele de cautare.

Daca ei aleg sa caute un hotel, sistemul le permite sa caute dupa numele hotelului, numarul de stele sau categoria din care face parte pensiunea, de exemplu.

Daca clienții vor sa caute un pachet de calatorie, acesta propune toate tipurile de jurnal la care clientul poate participa.

Daca clientul nu știe ce destinație de vacanța sa-și aleaga, modulul il ajuta in cautarea sa pentru inspirație, propunand un chestionar care conține intrebari variate despre preferințele individuale in legatura cu activitați jurnal.

Cand utilizatorul termina toate țntrebarile chestionarului de pe pagina, algoritmul lucreaza in spatele interfeței și in final, afișeaza trei cazuri dintre cele mai similare cu cazul nou.