E-TİCARET VE AJANLAR ARAŞTIRMASIGöksel Güren

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Çanakkale 18 Mart Üniversitesi

ÇANAKKALE, TÜRKİYE

(goksel7332@gmail.com)

GENEL BAKIŞ

E-ticaret ve Yapay Zeka, bilgisayar biliminin bizlere sunduğu, hayatımızı kolaylaştıran ve değiştiren iki büyük alandır. Bilgisayar biliminde neredeyse her alan birbiriyle az-çok etkileşim içerisindedir. Bir alanın sunduğu avantajların başka bir alanda kullanılmasıyla, yaratıcı çözümler ortaya çıkabilir. Bunun bir örneği de Yapay Zeka ile E-ticaret arasında vardır.[1,2] Yapay Zekanın sunmuş olduğu, ajan çözümlerinin, E-ticaret alanına uygulanmasıyla, çözülebilecek bir çok problem, kazanılabilecek bir çok avantaj mevcuttur.[1,2] Bu sebeple araştırma makalesi, “Ajanlar” ve “E-ticaret” isminde iki yardımcı başlık ve “E-ticarette ajanlar” isminde ana başlığı içermektedir. Bu araştırma makalesi ile E-ticaret sistemlerini ve ajanları incelemeyi, ajanların E-ticaretteki kullanımlarından bahsetmeyi amaçladım.

Anahtar Kelimeler : Yapay Zeka; Ajanlar; E-ticaret; E-ticarette ajanların kullanımı;

I. GİRİŞ

1977 yılında, bir minibilgisayar şirketi olan DEC’in kurucusu Ken Olsen, “There is no reason for any individual to have a computer in his home” şeklindeki cümlesiyle bilgisayarların geleceği

hakkında görüş bildiren, ünlü cümlesini söylemiş. Etrafımıza kısa bir süre baktığımızda pek başarılı bir görüş bildirmediği konusunda hemfikir olabiliriz. Bilgisayar dünyasında yaşanan, takip edilmesi neredeyse imkansız gelişmeler, önce boyutu ve maliyeti düşürmüş, sonrasında bu şaheseri daha çok insanın kullanımına sunmuştur.[3] Günümüzde ise “Bilgisayara hayatımda hiç dokunmadım.” diyebilen birilerini bulabilmek oldukça zor bir hâle gelmiştir. Durum böyle iken, bilgisayara yüklenecek yeni işlevlerle insan hayatını kolaylaştırmak, sektörden sürekli talep edilen, bir ihtiyaç olmuştur. Bu ihtiyaçlar doğrultusunda dünyayı, neredeyse her köşesine ulaşabilecek şekilde saran internet ortaya çıkmıştır. İnternet sayesinde, dünya kalıcı bir şekilde değişmiş, bilgiye ulaşım kolaylaşmış, insanlar arası iletişim artmıştır.[4] İnternetin bu kadar gelişmesiyle kolaylaşan şeyler sadece, bilgiye veya insana ulaşımla sınırlı kalmayıp, çeşitli şirketler tarafından üretilen ürünlere ulaşım, onları ayrıntılı bir şekilde inceyebilme, farklı kullanıcılardan gelen yorumlara göre değerlendirme yapabilme, ve sonuç olarak o ürüne sahip olabilme, neredeyse tüm bu işlemleri yaparken bizi koltuğumuzdan kaldırmayacak kadar kolaylaşmıştır. Tüm bu kolaylıklar nedeniyle kullanıcılardan gelen talep, yeni

bir alan olan E-ticaretin doğmasında büyük rol oynamıştır.

Bilgisayar dünyasının, bu alanı böyleyken, başka bir alan olan ve John McCarthy’nin tanımını, “Makineleri zeki yapan mühendislik ve bilim dalı” olarak yaptığı, Yapay Zeka alanı da hızla ilerliyor, karşılaşılan sorunlar, farklı yaklaşımlar incelenerek, optimum sonucu verecek şekilde aşılmaya çalışılıyor, bir çok deney yapılıyordu.[5,9] Yapay zekanın önemini belirtmek için BBC ile söyleşisinde MIT Bilgisayar Bilimleri laboratuvar yöneticilerinden Edward Fredkin şekildeki ifadeleri kullanmıştır. “Tarihte üç büyük olay vardır. Bunlardan ilki kainatın oluşumudur. İkincisi yaşamın başlangıcının olmasıdır. Üçüncüsü de yapay zekanın ortaya çıkışıdır.” Bilgisayar dünyası için bu denli önemli olan bu alan, bizlere, “agents” olarak adlandırılan, Türkçe’ye çevirisi “Etmenler” veya “Ajanlar” olarak yapılabilecek, sistemleri sunmuştur.

Bir Ajan’ın tanımını en genel hatlarıyla yapacak olursak, “sensor” leri yardımıyla çevreyi algılayan ve “effector” leri yardımıyla eylemde bulunan şeylere verilen isimdir.[6] Bir yazılım ajanının da kodlanmış bit stringlerini, onun algıları ve eylemleri olarak düşünüp, tanımdaki temele oturtabiliriz.

Ajanlardan ve e-ticaretten giriş olarak bahsettik, şimdi ajanları neden e-ticarette kullanabileceğimizden ve kullanmamızın bize ne gibi getirileri olacağından bahsedelim. Geleneksel alışveriş aktiviteleri, alıcıdan, satıcıların, ürünlerin ve servislerin bilgilerini toplayıp, onları yorumlayıp, en iyi satın alma kararını verebilmesi için büyük bir çaba bekler.

Yazılım ajanları ise, en çok vakit kaybına neden olacak çeşitli aktivitelerin otomatikleşmesini sağlayabilecek kapasitededir. Bu sayede işlem maliyetleri de azalacaktır. Böylelikle, e-ticaret daha kullanıcı dostu, daha akıllı, ve daha insansı olacaktır.[10,13]

II. AJANLAR

Giriş kısmında genel tanımını yaptığımız ajanları ana konuya yardımcı olması için biraz daha açarak inceleyelim. Tanım olarak, algılayıcıları yardımıyla çevreyi okuyup, efektörleri yardımıyla tepkilerini eylemlere dökebilen şeylerdir demiştik. Bu tanımdan yola çıkarak, ajanların mutlaka robotik desteklerinin olması gerektiğini düşünmek bir yanılgıdır. Yazılım ajanlarıda en az robotik desteği olan ajanlar kadar önemli ve geleceğine umutla bakılan ajan türlerindendir.[7,18] Yazılım (ajan) botlarının sensörleri fiziksel robotlarınki gibi değildir, yazılım sensörleridir. Fiziksel robotların bulundukları çevreyi değiştirmek için efektörleri vardır, yazılım botlarının ise, bulundukları siber dünyayı değiştirmek için efektörleri vardır. Yazılım botlarının efektörlerine örnek verecek olursak, bunlar ftp, telnet, mail komutları olabilir. Sensörleri ise archie, gopher, netfind komutları olabilir. Yazılım botları bu hizmetlerinden hangilerinin, hangi sırada çalışacaklarını seçebilir. Bu özellikleri barındıran Washington Universitesi tarafından geliştirilen, the Internet Softbot’u bu anlatılanlara örnek olarak sunabiliriz. Bu bot, internetle etkileşimde bulunabilmek için bir linux kabuğu ve world wide web’i kullanmaktadır.

Ajan yaklaşımı zihinsel işleri, işbirliği yapabilmeyi, bilgi arama ve Internet üzerinden veri analizi yapabilmeyi destekleyen bir çok uygulamayla ortaya çıkarak, önemli derecede ilgi çekmiştir. Aparicio ajanlarla ilgili 8 genel uygulama alanını belirtmiştir:

Sistemleri ve ağları yöneten ajanlar Ağ erişimini kontrol eden ve

yöneten ajanlar Mailleri ve mesajları işleyen ajanlar Bilgi erişimi ve yönetimine yardımcı

olan ajanlar Diğer ajanlarla işbirliği yapan

ajanlar İş akışı ve idari işler yönetime

yardımcı olan ajanlar E-ticareti destekleyen ajanlar Kullanıcı arayüzünü oluşturan

ajanlar

Ajan yaklaşımıyla, bilgisayarın bir işçiden yöneticiye dönüştüğü söylenir.[9]

Yazılım ajanlarından da bahsettikten sonra ajan tanımını biraz daha açarsak, algılayan ve eylemde bulunan, eski algılardan eylemlere bir fonksiyon olan, verilen şartlar için en iyi performansı vermesi istenen, insan, robotik destekli yazılım veya sadece yazılımdır diyebiliriz.

Bilgisayar genellikle sınırlamalarından dolayı ideal duruma ulaşamaz fakat amaç verilen kaynaklarla en iyi durumu ortaya çıkarabilmektir.

Özelleşmiş bir problemin çözümüne yönelik olarak, her ajan alttaki özellikleri belirli seviyede sağlar.

Reaktivite : Duyularda ve eylemlerde seçici olabilme yeteneğidir.

Özerklik : Hedefe yönelik, önleyici tedbirler alabilen, kendiliğinden başlayabilen davranışlarda bulunabilme

İşbirliği yapabilme : Bir amacı gerçekleştirebilmek için diğer ajanlarla işbirliği yaparak çalışabilme

Bilgi seviyesi, İletişim yeteneği : İnsanlarla ve diğer ajanlarla, sembollerle iletişimden daha çok insan gibi konuşarak iletişimde bulunma

Sonuç çıkarabilme yeteneği : Genel bir amaç için verilmiş ilk bilgilere ve önerilen metotlara dayanarak davranışlarda bulunabilme

Geçici süreklilik : Uzun zaman dilimleri boyunca amacından sapmayarak etkinlik gösterebilme

Kişilik : Duygular gibi karakter özelliklerini inanılabilir bir şekilde gösterebilme

Adapte olabilme : Öğrenme ve tecrübelerini geliştirebilme

Hareketlilik : Bir barındırıcı platformdan ötekisine göç edebilme yeteneği[2]

Rasyonel bir ajan, doğru şeyi yapmak için oluşturulmuş ajanlara verilen isimdir. [8] Peki “doğru şey” diye ifade ettiğimiz nedir? Bu soru bize sorulduğunda yaşarken elde ettiğimiz bilgi birikimleri, tecrübelerle az-çok neyin doğru, neyin yanlış olduğuna karar verebiliriz. Ajanlar ise buna bizim belirlediğimiz kurallar ile karar verebilirler. Bir ajan bu kurallara göre eylemlerde bulunur ve bu sayede ajanın performans ölçüsü belirlenir. Amaç bu beklenen performans ölçüsünü maximize etmektir. Burada beklenen performans ölçüsü dememizin nedeni ortamların genelde tahmin edilebilir

olmamasından kaynaklanmaktadır. Bu kuralların yanında, bir ajanın rasyonelliğini ölçebilmek için inceleyebileceğimiz değişkenler, bahsettiğimiz performans ölçüsü, algıların bir dizisi, ajanın çevre hakkında ne bildiği, ajanın hangi eylemleri gerçekleştirebildiği olabilir.

Rasyonel bir ajan geliştirebilmek için görev çevresini belirlememiz gerekir. Bu PEAS analizi olarak adlandırılır. Bu işlem altında yapmamız gerekenler, Performans ölçüsünü, çevreyi, aktüatörü, ve sensörleri belirlemektir. Bir ajan için PEAS analizi yapıp, ana konuyu desteklemek için oluşturulmuş ajanlar konusunu bitirelim.

Çay istediğimizde bize bunu hazırlayıp getirebilecek bir ajan için genel PEAS analizini yapalım. Performans ölçütü olarak, hızı, çayın demi ve şekerine göre karar verilebilecek lezzetini, yapılan işin temiz olmasını, belirleyebiliriz. Çevre olarak, odamız, mutfak ve aradaki koridor yeterli olacaktır. Aktüatör olarak, robotumuzun kollarının ve bacaklarının olması gerekir. Sensör olarak ise, çayın demine karar verebilmesi ve ortamın temizliğini değerlendirebilmesi için bir kamera, yolunu bulabilmesi için ve çevreyle etkileşime geçebilmesi için sensörler olabilir. Ayrıntılı bir şekilde yapılmamış bu PEAS analizinin, istediğimiz işi yapabilecek bir robot için yeterli olabileceğini söyleyebiliriz.

III. E-TİCARET

3.1 TANIMLAMA

İlk kurulduğunda ayda 1 sipariş’ten ayda 4500 sipariş’e çıkan hepsiburada.com’un Genel Müdürü Kaan Dönmez E-ticaret’in

tanımını “ Bizim bu güne kadar bildiğimiz klasik kanalların dışında, internet ortamından belki telefon ortamından, veya bu gün belki adını bile bilmediğimiz başka yollardan, mal ve hizmetlerin tüketiciye ulaşması” olarak yapıyor. Başka kurumlarca yapılan ve yaygın olarak kullanılan diğer tanımlara bakalım;

WTO(Dünya Ticaret Organizasyonu) : Mal ve hizmetlerin üretim, reklam, satış ve dağıtımlarının telekomünikasyon ağları üzerinden yapılmasıdır.

OECD (İktisadi İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı) : Sayısallaştırılmış yazılı metin, ses ve görüntünün işlenmesi ve iletilmesine dayanan kişileri ve kurumları ilgilendiren tüm ticari işlemlerdir.

Peki neden E-ticareti alıcı veya satıcı olarak kullanalım?

Çünkü E-ticaret alışveriş yapmanın en pratik yoludur. Uzun araba yolculukları ve kasa sırası beklemek yoktur. E-ticaret tipik olarak, internet üzerinden satış yapmayan mağazalara göre daha geniş seçenekler sunar. E-ticaret 24 saat alışveriş olanağı sunar. Pek çok E-ticaret mağazaları ürünlerinde büyük indirim fırsatları sunar. Çok geniş seçeneklerden dolayı alışverişlerde karşılaştırma yaparak değerlendirmek oldukça basittir.[12]

Tüm bu sebepler nedeniyle, E-ticaret hızla yaygınlaşmış ve yüksek satış rakamlarına ulaşmıştır.

Başarılı bir E-ticaret hedefine ulaşmak için, satıcının veya satıcı kurumun yapması gereken bir kaç önemli hazırlık mevcuttur. Bunlara göz atalım. Sisteme erişim için kullanıcı dostu bir arayüz, kullanıcıların sistemde daha çok vakit geçirmelerine

yardımcı olacak, bu sayede satış rakamlarına doğrudan etki edecektir. Kullanıcının sistemi kullanırken kişisel bilgilerinin güvende olduğunu bilmesi, onun, içi rahat bir şekilde alışveriş yapabilmesini sağlayacaktır. Buda çevremizde varolan, internetten yapılacak alışverişe karşı oluşan, “güvensiz” ön yargısının kırılmasına yardımcı olacaktır. Bu nedenle kullanıcıya kişisel bilgilerinin güvende olduğu hissettirilmelidir. Sağlam sistemlerin arkasında genelde iyi yöneticiler ve iyi geliştiriciler bulunur. Yöneticinin yapacağı planlama ve zamanlama, yetenekli ve tecrübeli bir geliştirici ekibiyle birleştirildiğinde başarı ve yeniliklere ayak uydurabilme kolaylaşacaktır. Sistemin tasarımı yeniliklere ayak uydurabilecek kadar esnek, güvenilirlik ve ulaşılabilirliği sağlayabilecek kadar kısıtlayıcı olmalıdır. Kullanıcılara ürünler ile ilgili sunulan veriler tatmin edici olmalı, görsellerle desteklenmelidir. Kullanıcılar genellikle ürünleri satın aldıktan sonra, teknik destek ve iade koşullarının yeterli olmasını beklerler. Bunlar sağlanmalıdır. Ayrıca ürün satın alındıktan sonra, kısa sürede ve sorunsuz bir teslim yine kullanıcıların beklentileri arasındadır. Bunun için kaliteli ulaştırma firmalarıyla iş birliği yapılmalıdır. Ve en önemlisi satıcı veya satıcı firma müşterilerinin haklarını gözetmelidir. Başarılı bir bilgi sistemide bir e-ticaret sistemi için gereklidir. Başarılı bir bilgi sistemi 3 desteği sağlamalıdır; Sistemin hata toleransı, sistemin güvenliği ve hafıza yönetimi.[16] İşte tüm bunlara dikkat edildiğinde, hem satıcı hem alıcı, e-ticaretten memnun kalacak ve e-ticaret yaygınlaşacaktır.

E-ticaret satıcı tarafından bakıldığında, daha az maliyetle yeni pazarlara açılabilmeyi, kullanıcı tarafından ise, daha kolay ve ucuz bir şekilde hizmete veya ürüne erişebilmeyi amaçlar. Bu nedenle E-ticaret sistemi bu gereksinimleri sorunsuz bir şekilde yerine getirebilecek şekilde tasarlanmalıdır.

Genel bir bakışla, günlük hayatta karşımıza en çok çıkan E-ticaret türü, şirket-kullanıcı arasında olan e-ticareti inceledik. Bundan başka çok daha fazla sayıda E-ticaret çeşidi vardır.

Ana konumuz olan “E-ticarette ajanlar”ı desteklemek amacıyla E-ticaretin bu kadar incelenmesinin yeterli olacağını düşünüyorum. Yoksa ana konu olarak E-ticaret’in incelenmesi kendi başına sayfalarca dökümanda yapılabilecek bir araştırmadır.

3.2 ÖRNEKLER

Yaygın e-ticaret sistemlerinin bazı örnekleri;

www.hepsiburada.com – Geniş ürün yelpazesine sahip, bir çok kategori barındıran alışveriş sitesi

www.gittigidiyor.com – 0 ve 2. El ürünlere rahatlıkla ulaşılabilecek bir alışveriş sitesi

www.sahibinden.com – Genellikle araba alım/satım için tercih edilen fakat, bundan başka bir çok ürünede erişim imkanı bulabileceğiniz bir e-ticaret sistemi

www.ciceksepeti.com – Çiçek sipariş için kolaylıkla kullanılabilecek bir site

www.yemeksepeti.com – Türkiye’nin bir çok şehrindeki yemek tedarikçileri ile müşterilerin

iletişimini sağlayarak, müşterilerin internetten sipariş verebilmesine imkan tanıyan sistem

IV. E-TİCARET’TE AJANLAR

Yapay Zekanın iş akışı, üretim planlama, veri madenciliği gibi geleceği ön görülemeyen durumlar için kullanımı günümüzde oldukça yaygınlaşmıştır. Bu yeni biçimde kullanım, geçmişteki tek parça yapay zeka sistemleri gibi değil, yapay zekanın dağıtılmış bir şekilde kullanımıdır, ve akıllı ajanlar teknolojisi olarak bilinir. Bu teknoloji e-ticaretteki bazı sorunların üstesinden gelebilecek yetenektedir. E-ticaretin altında yatan başarılı bilgisayar sistemleri, uzman alıcılar, tecrübeli müzakereciler ve pazarlama uzmanlarının, karar ve bilgilerine gereksinim duyar.[2]

Internetin gelişmesi ve populer hale gelmesiyle, Internetten alışveriş mümkün olmakla kalmayıp, git gide populer hale gelmiştir. B2C e-ticaret türü, işletmelere ve kullanıcılara zaman kazandırmış, ticaret verimlerini artırmış, gereksiz harcamalardan onları kurtarmıştır. Ajan teknolojisi, bu gibi e-ticaret sistemlerine, akıllı, dinamik, mobil özellikleri nedeniyle kolaylıkla aktarılabilmiştir.[11]

Yapay zekanın genellikle kullanıldığı e-ticaret tipleri Business to Consumer(B2C) ve Business to Business(B2B) e-ticaretlerdir. Bunlardan ise B2C e-ticaret türlerinde yapay zekanın kullanımı daha yaygındır. Yapay zeka bu sistemlerin tasarım ve gerçekleştirim aşamalarında yer alır.[1]

B2C e-ticaret sistemlerinde, yapay zeka ürün seçme ve önerme, değerlendirme, açık artırma, gerçek-dünya zamanlama sorunlarının çözümü, sunucu ölçeklenebilirliklerinin geliştirilmesi, otomatik cevapların oluşturulması, ürünlerin paketlendirme ve fiyatlandırma kararları için kullanılmaktadır. B2B e-ticaret sistemlerinde ise, ana kullanım sebebi, tedarik zinciri yönetimleridir. [1,20]

E-ticaret sistemlerinde yapay zeka yardımıyla yapılabilecek önerme mekanizmasını inceleyelim. Önerici sistemler, e-ticaret sitelerinin müşterilerine ürün önerebilmeleri için kullanılır. Ürünler, satış rakamları dikkate alınarak, demografik olarak veya müşterinin geçmiş yaptığı alışverişler dikkate alınarak, onun gelecek alışverişleri için davranışları tahmin edilerek önerilir. Bu tekniklerin uygulanması, müşterinin sitede, kendi hakkında bıraktığı bilgilerle kolaylaşır.

Önerici sistemler, e-ticaret satışlarını 3 yolla artırır.

Browser into buyers : Genel olarak bir Web sitesinin ziyaretçileri o siteye, herhangi bir şey satın almadan bakarlar. Önerici sistemler müşterilerin almak istedikleri ürünleri bulmasına yardımcı olurlar.

Cross-sell : Önerici sistemler, müşteriye, satın almak istedikleri ürünlerin yanında başka ürünlerde önerirler. Eğer öneriler iyiyse, ortalama satış rakamları artacaktır. Mesela kullanıcının sepetinde var olan ürünlerden yola çıkarak yapılacak öneriler gibi.

Loyalty : Önerici sistemler, müşteri ve site arasındaki ilişkiyi, müşterinin siteye giriş oranını artıracak şekilde değiştirebilir.[15]

Şimdi olası bir e-ticaret senaryosuna, alım yapacak bir kişi olarak, göz atalım. Bir notebook almak istiyorum. Bu ürünü temin edebileceğim, bu alana özelleşmiş e-ticaret sitelerine bakmam, hem fiyatlar açısından hem de geniş ürün yelpazesine erişebilmem açısından mantıklı bir karar olacaktır. Eğer 2. el bir laptopta işimi görebilecekse, ek site tercihleri de işin içine girecektir. Sonrasında her sitede teker teker, istediğim özelliklere sahip ürünü bulabilmek için, inceleme yapmam gerekir. Bu incelememi yaparken, donanım parçalarını forumlardan, benchmark sitelerinden araştırmam, genel notebook performansı içinde yine forumlara ve benchmark sitelerine başvurmam gerekir. Bunları yapıp alacağım ürüne karar verdikten sonra, farklı sitelerden, farklı fiyatları inceleyip, iade koşulları, teknik destek ve sözleşmeye göz atmam gerekir. Sonrasında, maddi durumuma göre en uygun seçenekle ödememi yapıp, ürüne sahip olabilirim. Peki ajanlar bu tarz bir senaryonun neresinde yer alabilir? Veya satıcı tarafa yardımcı olabilecek şekilde nasıl kullanılabilir?

Ajanlar daha önce bahsettiğimiz gibi ürün seçme ve önermede kullanılabilir. E-ticarette, müşterilere bu tarz yapılacak önermeler gereklidir, çünkü internet üzerinde müşterilere önermeler yapabilecek gerçek kişiler yoktur veya bunun sağlanması, zaman-maliyet olarak pek verimli değildir. Bu önerme, müşterilerin geniş ürün yelpazesinde, bir çok ürün açıklaması arasında kaybolmasını önler. Farklı türlerde ürün seçme ve

önerme yaklaşımları mevcuttur. Bunlardan bazı önemli olanlar, ACF ve hibrid'dir.

ACF yaklaşımı : Bu önerme kelimelerden elde edilen bilgiler temelindedir. Bu yaklaşım önceki müşterilerden alınan geri dönüşler ve önerileri, potansiyel yeni müşterilere önerme yapmak için kullanır.

KB yaklaşımı (knowledge-based) : Bu yaklaşım, ürün bilgisini temel olarak yapılan önerme yaklaşımıdır. 2 türde incelenebilir.

CBR yaklaşımı : CBR geçmiş deneyimlere dayanan bir problem çözme yaklaşımıdır. Geçmiş tecrübeler, durumların bir biçimi olarak organize edilir ve yeni problemleri çözmek için kullanılır. Doktorlar, avukatlar durum-tabanlı (case-based) problem çözücülerin örnekleridir, çünkü onlarda önceki durumları dikkate alarak yeni problemleri çözerler. CBR'in çalışma yapısına bakacak olursak,

Adım 1 : Kullanıcı tercihlerini al

Adım 2 : Benzer ürün tekliflerini getir ve onları kullanıcıya öner. Kullanıcı bunlarla memnun olmazsa veya bunlarla belirli bir süre ilgilenmezse işlemi sonlandır.

Adım3 : Değiştirilmiş kullanıcı tercihlerini al ve 2. adıma tekrar git.

Bu yaklaşımda her ürün bir durum(case) olarak ele alınır.

GBR yaklaşımı : Bu önerme yaklaşımı, kullanıcının zaten ilgilendiği ürünlerin hangi amaçla kullanıldığı dikkate alınarak, aynı amaç için kullanılabilecek ürünleri önerme mantığına dayanır. Mesela bir şemsiye eğer amaç yağmurdan korunma ise bir yağmurlukla aynı amaca sahiptir. Eğer amaç bir köpekten korunma olursa,

sopayla aynı amaca sahip olabilir. Her amaç için, bir benzerlik metriği ürün çiftleri arasında tanımlanır, ve iki ürünün birbirine ne kadar yakın olduğu belirlenir.

Hibrid yaklaşım : Bu yaklaşım ACF ve KB yaklaşımlarının bir karmasıdır.

Yapay zeka teknikleri ayrıca dialog-tabanlı ürün önerme sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılır. Bu sistemler istatik çözümleme tekniklerine ve kural-tabanlı yapay zeka tekniklerine dayanır.[1]

E-ticarette müşterinin satın alma davranışının modellenmesi alanına giren bir çok sorun mevcuttur. Bu satın alma davranışı hakkında tanımlayıcı bir çok teori ve model ortaya atılmıştır.

Yapay zekanın e-ticarette kullanıldığı bir diğer alan ise, müzakare veya alıcı-satıcı anlaşmasının sağlanmasıdır diyebiliriz. Müzakere, alıcı bir ürünü beğendiğinde ve alıcı-satıcı arasında anlaşamama durumu olduğunda ortaya çıkar. Müşterinin bulunan üründeki bazı özelliklerden memnun olmaması sebebiyle sistemin ona bu özelliklere sahip olmayan ürünler önermesi gerekir. Ajanların kullanılmasıyla, müşterinin önceliklerini sağlayacak ve müşterinin yapacağı bir kaç kısıtlama üzerinden müşteriyle-satıcının anlaşması sağlanır. Belirli sayıdaki iterasyonlar sonucunda istenen ürüne ulaşılması amaçlanır.

E-ticarette yapılabilecek açık artırmalarda ajanlar yardımıyla gerçekleştirilebilir. Ajanlar açık arttırmaları başlatabilir, düzenleyebilir, ve online bir arayüzden izlenebilmesini sağlayabilir.

E-ticaret sunucuları, gerçek dünya sorunları çözebilme yeteneğine sahiptir.

Örnek olarak, seyahatle ilgili olarak, ücret, zamanlama, güvenlik gibi kısıtlamaları dikkate alarak uçuşlar bulabilme gibi işlemleri yapabilir. Bu nedenle bu sunucular ölçeklenebilir olmalı, bir çok kullanıcının aynı anda erişimine izin verebilmelidir. Akıllı istemciler, CSP methodları temelindedirler. İstemci makine, isteğini sunucuya iletir. İstek kullanıcı tarafından belirtilen kısıtlamaları içerir. Sunucu ürün bilgi veritabanına erişir ve bir CSP sonucu üretir. CSP, arama algoritmasına eklenir. Sonuç bilgi istemciye gönderilir. Kullanıcı istemci siteden, çeşitli çözümleri görebilir. Akıllı istemci teknikleri, verimli bağımsız problem çözücüleridir, ve bunların oluşturdukları bilgiler internet üzerinden kısa bir sürede gönderilebilecek kadar küçüktür. CSP'nin oluşma zamanı onun çözüm zamanıyla karşılaştırıldığında çok küçüktür. Sonuç olarak, istemcide bir ajanın çalışması, sunucudaki iş yükünü oldukça düşürür. [1]

Ayrıca ajanlar, müşteri sorularını yanıtlamak, onlara yol göstermek için otomatik cevaplar oluşturarak, müşteri gereksinimlerini karşılamak için onlara yardımcı olabilirler.

Ajan temelli e-ticaret sistemi yapısı[11]

Kullanıcı katmanı, genel olarak, kullanıcıların uygulama katmanına erişim ve transfer taleplerini içerir.

Uygulama katmanı, ürün arama ajanı, ürün önerme ajanı, ürün satın alma ajanı, ürün ucuzluk ajanını içerir. Bu katmanın genel fonksiyonu kullanıcının isteklerine göre veritabanıyla sürekli bir etkileşim içerisinde bulunmasıdır.

Veritabanı katmanı, sorguları ve depolama taleplerini ajanlardan alarak, ajanların ihtiyacı olabilecek tarih verileriyle, kullanıcı ayar bilgilerini ve bilgi veritabanını oluşturur.[11]

Bir Multi-agent aracılığıyla oluşturulan bir başka e-ticaret mimari modellemesi[13]

Alıcı/satıcı ajan mimarisi[13]

Alıcı veya satıcı ajanın ikiside benzer mimaride oluşturulmuştur. Önerilen sistemde, bu evrensel mimari 7 modül içerir. Bir kullanıcı profili modülü, bir yayımlama/arama modülü, bir müzakere modülü, bir satın alma modülü, bir ödeme modülü, bir arayüz modülü ve bir iletişim modülü.

Bir kullanıcı bir servis veya bir ürünü almak veya satmak istediğinde, o öncelikle registry'e kişisel bilgilerini sağlamalıdır. Ajandaki kullanıcı profil modülü, ilgili programları hangi dilde gerçekleştirim yapılıyorsa ona göre yükleme veya depolama yapar(sınıf veya instancelarını yükler). Yayımlama/Arama modülü, mesaj dağıtımı, kuyrukları, gönderme/alma ve yanıtlama gibi bir dizi işlemin gerçekleşmesini tetikler. Kullanıcı arayüz modülü, farklı grafiksel kullanıcı arayüzleri oluşturarak, kullanıcılara yardımcı olur. İletişim modülü ise ajanın çevredeki diğer elemanlarla iletişime geçebilmesine imkan tanır.

Veritabanı ajanı, ürün tanımlamalarını, ajan kayıtlarını, alıcı tercihlerini, ontoloji dili yorumlayıcısını içeren bir dizi veritabanını yönetir. Bu tüm veritabanı sorgularını gerçekleştirir.[13]

Etkileşim bir ajanın en önemli özelliklerinden birisidir.[19] Diğer bir değişle, ajanlar amaçlarını gerçekleştirebilmek için aynı anda bilgileri paylaşabilir ve görevlerini tamamlayabilmek için etkileşimde bulunabilirler. Araştırmacılar ajan iletişim dillerinin, multi ajan etkileşimini gerçekleştirmek için 3 önemli elemanının olduğunu söylerler:

Genel bir ajan iletişim dili ve protokolü

İletişimin içeriği için genel bir format

Paylaşılan bir ontoloji

Çünkü ajanlarımız özerktir, onların bağımsızlıklarının herhangi bir nedenle kısıtlanmadığından emin olmalıyız. Bu gibi etkileşimler, iletişim olarak adlandırılır. Etkileşim-Yönelimli programlama, ajan sistem özelliklerini sağlamak ve onların davranış kısıtlamalarını yerine getirebilmek için önemlidir.[17]

Tek ajanlı bir sistemde, ayrı ajanlar, birbiriyle bağımsız olarak iletişime geçebilirler. Bir multi ajan sistemi birkaç sunucu ajanına ihtiyaç duyar. Her sistem bilgiyi kendi içerisinde tanımlayabilmek için kesin olan mekanizmalara ihtiyaç duyar. Dökümanlar, veritabanı şeması veya nesne şeması, bir ontoloji yaratmak için genel terim ve kelimeleri sağlar. Bu sistemin anahtar bileşenlerinden bir tanesi bahsettiğimiz gibi paylaşılan bir ontolojidir. Bu da ajan iletişiminin kelimeleri ve girilen

kelimelerin ilişki kümeleri olarak tanımlanabilir. [13]

4.2 ÖRNEKLER

Kasbah, MIT Media Lab tarafından geliştirilmiş bir Web tabanlı multi agent sistemidir. Kasbah, kullanıcının, ticaret görevlerini özerk bir şekilde yerine getirebilen ajanlar oluşturabilmesine imkan tanır.

Bir kullanıcı bir ajan oluşturduğunda, ona En iyi fiyat, en kötü fiyat, zaman ve müzakere stratejisi gibi parametreler girer. Oluşturulduğunda, ajan listesi sunucu tarafından sağlanan potansiyel satıcılara bakacak ve onlara müzakerelere başlayacaktır. Ne zaman kullanıcı tarafından belirlenen müzakere şartlarına ulaşılırsa o zaman sona erecektir.[14]

Pmart, bir ajan-aracılığıyla e-ticaret framework’udur. Temelinde, ücretler üzerinde, ürün özellikleri üzerinde, garanti ve servis poliçeleri üzerinde müzakerelerde bulunan bir multi-agent vardır.[14]

V. SONUÇ VE PROJE TASLAĞI

Araştırma makalesinde, bilgisayar dünyasının gelişmelerinden, internet’in getirilerinden, yapay zeka ve bir yapay zeka çözümü olan ajanlardan, geleneksel ticaretin internet’e aktarılmış hâli olan e-ticaretten, e-ticarette ajanların kullanımının getirilerinden bahsettik. Farklı yaklaşımlarla e-ticarette ajanların kullanımı, gerek yönetimsel işlerde, gerekse e-ticaretteki rutin işlemlerde bize büyük getiriler sağlar. Bu getiriler teknoloji ilerledikçe, yeni fikirler ortaya atıldıkça artarak sürecektir.

MOBİL SATICI

Mobil satıcı, yapay zeka çözümlerinin, son yılların populer mobil işletim sistemi olan Android üzerinde çalışan bir uygulamaya aktarılmasıyla, müşterilerin istedikleri anda kolaylıkla alışveriş yapabilmelerine imkan tanıyan, mobil satıcı – müşteri arasındaki etkileşimin üst seviyede olduğu bir proje taslağıdır.

Uygulama müşterilere, daha verimli öneriler yapabilmek için, android telefonlarında bulunan, uygulamaların birbiriyle senkron bir şekilde çalışabilmesi özelliğini kullanarak sosyal ağlardaki müşteri verilerine erişip bunları kullanacaktır. Bu veriler müşterinin ilgi alanları, kişisel verileri gibi bir çok önemli bilgiyi satıcımıza sağlayacaktır. Satıcımızın bunlardan çıkardığı sonuçlar, alışverişin çeşitli aşamalarında kullanıcı gereksinimlerini karşılamak için kullanılacaktır.

Olası senaryoya göz atalım;

Uygulama kurulduğunda, kullanıcının ilk ayarlarının yapılması, uygulamanın kullanıcının sosyal ağlardaki verilerine erişim izninin verilmesi, kullanıcının sisteme giriş yapabilme türlerinin belirtilmesi ve bunlar için veri girişi yapılması gibi(bir sosyal ağ hesabı aracılığıyla, kullanıcı_adı-parola ikilisiyle, parmak izini kameraya göstererek, yüzünü kameraya göstererek vb) ayarlamalar yapılır.

Bu ayarlamalar yapıldıktan sonra, kullanıcı istediği şekilde sisteme giriş yapar. Kullanıcıyı mobil satıcımız karşılar ve ona ne aradığını sorar. Cevabı alıp, elindeki verileri çeşitli algoritmalar yardımıyla işleyerek ona en uygun sonuçları listeler.

Listelenen her ürünün üzerine gelince onunla ilgili bilgiler satıcı tarafından verilmeye başlanır, istenirse o ürünle ilgili videolar ve yorumlar gösterilir. Eğer müşteri bu ürünle ilgilenmezse, neden ilgilenmediği konusunda kısa bir feedback alınarak, bu ürün kaldırılır. Alınan feedback’e göre de yeni ürün listesi oluşturulur. Bu feedback’ler daha sonraki sistem kullanıcılarına da mantıklı önermeler yapabilmek için kullanılabilir.

Müşteriye, ürünlerin, belirli sitelerden alınan performans verileriyle veya sunucudaki verileriyle otomatik karşılaştırma yapabilme imkani sunar.

Kullanıcıdan, ürünün sahip olmasını gereken önceliklerini isteyerek, belli bir algoritmayla ürünün bu önceliklerine daha yüksek katsayı verip, kullanıcıya kesin bir önerme yapabilir.

Bu şekilde bir uygulamanın varlığı, alışveriş yapmayı daha zevkli ve daha kolay bir hâle getirecektir. Günümüz teknolojisiyle bu uygulamaya bir çok geliştirme yapılabilir.

REFERANSLAR

[1] Journal of Electronic Commerce Research, VOL. 4, NO. 2, 2003, Page 65, Intelligent Techniques for e-commerce, Bhanu Prasad, School of Computer and Information Sciences ,Georgia Southwestern State University, Americus, GA 31709, USA

[2] Electrotechnical Review, Ljubljana, Slovenija, Intelligent Agents in E-commerce, Aleksander Pivk, Matjaž Gams , Jozef Stefan Institute, Department of Intelligent Systems, Jamova 39, 1000 Ljubljana

[3] A New Generation of Computer History, Herman H. Goldstine, The Computer: From Pascal to von Neumann. Princeton University Press, 1973. 378 pp. w/ illus.

[4] Featured Article, History of the Internet and It’s flexible future, Leonard Kleinrock, UCLA, IEEE Wireless Communications, February 2008

[5] AI at IBM Research, Chidanand Apte, Leora Morgenstern, and Se June Hong, IBM T.J. Watson Research Center

[6] Artifical Intelligence, A Modern Approach, Second Edition, Stuart Russel, Peter Norving

[7] Intelligent Agents on the Internet: Fact, Fiction, and Forecast Oren Etzioni, and Daniel S. Weld University of Washington

[8] Being and Acting Rational, IEEE INTERNET COMPUTING 1089 7801/03/$17.00©2003 IEEE Published by the IEEE Computer Society MARCH, APRIL 2003 91, Agents on the Web, Michael N. Huhns, University of South Carolina

[9] Human Agents and Intelligent Agents: An Experiment on the Internet Jerome Yen Department of Computer Science, The University of Hong Kong, Pok Fu Lam Road, Hong Kong

[10] Fifth International Conference on Information Technology: New Generations ,A Knowledge-based Question Answering System for B2C eCommerce, Ali Ghobadi Tapeh , Engineering Dept., Islamic Azad University, Shahriar Shahre Qods Branch, Shahre Qods, Tehran, Iran , a.ghobadi@yahoo.com, Maseud Rahgozar , Control and Intelligent Processing Center of Excellence, School of ECE, University of Tehran, Tehran, Iran, rahgozar@ut.ac.ir

[11] Research on the B2C E-commerce Based on Agent Technique , Weijian Huang, School of Information and Electronic Engineering, Hebei University of Engineering, Handan,P.R.China, Liang Huang, Information Security Assessment Center in Hebei Province, Shijiazhuang,P.R.China, Jing Jin, School of Information and , Electronic Engineering, Hebei University of Engineering , Handan,P.R.China, Wei Du, School of Information and, Electronic Engineering, Hebei University of Engineering, Handan,P.R.China

[12] Business-to-Consumer Mobile Agent-Based Internet Commerce System (MAGICS) , Hui Chen, Perry P. Y. Lam, Henry C. B. Chan, Member, IEEE, Tharam S. Dillon, Fellow, IEEE, Jiannong Cao, Senior Member, IEEE, and Raymond S. T. Lee, Member, IEEE

[13] A MULTI-AGENT SYSTEM FOR E-COMMERCE AUTOMATION , Qi Tang, School ofManagement, Tianjin Polytechnic University, Fang Xie, School ofApplication Technology, Tianjin Polytechnic University

[14] E-COMMERCE AGENTS AND ONLINE NEGOTIATION PROCESS Amged Fathey Modern Academy in Mfaadi, Maadi, Cairo, Egypt, Ramadan Moawad , Computer Engineering and Computer Science Department, Arab Academyfor Science & Technology

[15] An Agent-Based Consumer Recommendation Mechanism , Ying-Hong Wang, Department of CSIE, Tamkang University, ROC, Ren-Junn Hwang, Department of CSIE, Tamkang University, ROC, Wen-Nan Wang, Department of CSIE, Tamkang University, ROC

[16] Automatic Agent and Data Mining for e-Commerce, Charles C. Willow, Management Information Systems, Management and Marketing, School of Business Administration, Monmouth University, 400 Cedar Avenue, West Long Branch, NJ 07764-1898, U. S. A.

[17] A SOCIAL SEMANTICS FOR AGENT IN ECOMMERCE, Jarok Koo, School of Computer Engineering and Information Technology, University of Ulsan, San-29 Moogu-2 Dong, Namgu, Ulsan 680-749, Korea

[18] Soft Computing Agents Dimitar Lakov Intelligent Computer Technologies, ICCS-BAS, Sofia, Bulgaria, E-mail: lakov@sun.iccs.bas.bg

[19] Nwana, H.S, Software Agents: An Overview, The Knowledge Engineering Review, p.205-244, Oct./Nov. 1996.

[20] Agent-Based Framework for Dynamic Supply Chain, Configuration, Denise Emerson, Computer and Information Science and Engineering, University of Florida, Gainesville, FL 32611, demerson@ufl.edu, Selwyn Piramuthu, Decision and Information Sciences, University of Florida, Gainesville, FL 32611, selwyn@ufl.edu