Effiziente Elektronische Koordination in der Dienstleistungswirtschaft im Rahmen des Projekts "FAN"

Prof. Dr. Werner Kießling (Leiter)
T. Ehm
In Kooperation mit:
Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl (Universität Augsburg, Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik & Financial Engineering)
Prof. Dr. Wolfgang Gerke (FAU Erlangen-Nürnberg, Betriebswirtschaftslehre)
Prof. Dr. Manfred Steiner (Universität Augsburg, Finanz- und Bankwirtschaft)
Prof. Dr. Peter Welzel (Universität Augsburg, Volkswirtschaftslehre)

Es wurden Lösungen zur technischen Unter­stützung eines kooperativen Systemverhaltens im E-Commerce entwickelt, damit eine möglichst optimale übereinstimmung zwischen Verkäufer- und Käuferpräferenzen unter Berück­sichtung bran­chen­spezifischer Gegebenheiten erlangt werden kann.

Veröffentlichungen

Die Forschung im Rahmen des Projektes "FAN" entwickelt Lösungen zur tnischen Unter­stützung eines kooperativen Systemverhaltens im E-Commerce. Dabei soll eine möglichst optimale übereinstimmung zwischen Verkäufer- und Käuferpräferenzen unter Berück­sichtung bran­chen­spezifischer Gegebenheiten erlangt werden. Hierfür wurde am Lehrstuhl schon in den letzten Jahren die standardisierte Sprachschnittstelle SQL für Datenbanksysteme um die Möglichkeit der weichen Anfragen zu Preference SQL erweitert.
Diese Entwicklung wurde im Rahmen des Projektes in die XML-Anfragesprache XPath unter dem Namen "Preference XPath" integriert und auf eine gemeinsame, plattformunabhängige Systembasis gestellt. Aktuelle Entwicklungen beschäftigen sich mit der Migration der Techno­logie von XPath auf die XML-Anfragesprache "XQuery" sowie der Evaluation der Technik in verschiedenen Einsatz­gebieten.

Abbildung:
Systemarchitektur für FAN basierend auf Preference SQL, Pre­ference XPath, XPath und einer XML-Daten­bank

Als Anwendung wurde ein automatischer, elektronischer Kundenberater - das COSIMA System - implementiert. Dabei wurde gezeigt, wie sich durch kooperative E-Commerce-Systeme sowohl Verkäufer als auch Käufer zufrieden stellen lassen. Anhand des Systems wurden weitere Systeme (z.B. zur Personalisierung und autonome Agenten) untersucht und integriert, um den wachsenden Anforderungen von E-Shopping-Szenarios gerecht zu werden.