SimMarket : agentenbasierte Simulation menschlichen Kaufverhaltens

Ein Schlüssel zur Optimierung von Geschäftsprozessen im Einzelhandel ist das Wissen über das Kaufverhalten der Kunden. Wer auf dieses Wissen zurückgreifen kann und entsprechend zu operationalisieren weiß, ist in der Lage seine Preise, die Sortimentszusammenstellung und die Promotionsaktivitäten optimaler zu gestalten und kurzfristig auf veränderte Marktsituationen zu reagieren. Wir zeigen, wie das Kaufverhalten der Kunden eines Marktes aus den Daten der Einzelhändler extrahiert und in ein berechenbares Kundenmodell abgebildet werden kann. Dazu wird eine repräsentative Menge von Kunden eines Marktes identifiziert und als Agenten modelliert und diese dann in einem Multiagenten-Systems zur Simulation von zukünftigem Kaufverhalten verwendet. Wir zeigen, wie aus Kundendaten, die mittels Kundenkarten gesammelt wurden, Verhaltensmuster extrahiert und in einem adäquaten Repräsentationsformat abgebildet werden können. Durch Holonenbildung werden die Kundenagenten zu Gruppen zusammengeschlossen, um so Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten als eine Einheit im System zu repräsentieren. Die Artikel eines Marktes werden eben falls als Agenten modelliert lind für die Prognose verwendet. Die beiden Agentengruppen (Käufer bzw. Waren) werden in die Gesamtarchitektur des Warenhaus-Multiagentensystems integriert und für die Simulation von Kundenkaufverhalten verwendet. Der gesamte Ansatz wurde bisher prototypisch implementiert und soll in der nächsten Phase weiter evaluiert und marktreif gemacht werden

Modellierung und Analyse individuellen Konsumentenverhaltens mit probabilistischen Holonen

Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Entwicklung eines agentenbasierten, probabilistischen Konsumentenverhaltensmodells zur Repräsentation und Analyse individuellen Kaufverhaltens. Das Modell dient zur Entscheidungsunterstützung im Handel und speziell im Customer Relationship Management (CRM). Als Modellgrundlage wird eine Klasse probabilistischer Agenten eingeführt, die sich zu Holonen zusammenschließen können und deren Wissensbasen erweiterte Bayes';sche Netze (Verhaltensnetze) sind. Mit Hilfe probabilistischer Holone werden Kundenagenten entwickelt, die einzelne reale Kundenmodellieren. Dazu werden kundenindividuelle Verhaltensmuster unter Berücksichtigung von Domänenwissen aus historischen Kundendaten extrahiert und als nichtlineare Abhängigkeiten zwischen Einflussfaktoren und artikelbezogenen Kundenreaktionen in Verhaltensnetzen repräsentiert. Ein Kundenagent ist dabei ein Holon aus mehreren so genannten Feature-Agenten, die jeweils einzelne Kundeneigenschaften repräsentieren, entsprechende Feature-Verhaltensnetze verwalten und durch Interaktion das Gesamtverhalten des Kunden bestimmen. Die Simulation des Verhaltens besteht aus der Ermittlung von Kundenreaktionen auf vorgegebene Einkaufsszenarien mit Hilfe quantifizierbarer probabilistischer Schlussfolgerungen. Kundenagenten können sich durch Holonisierung zu Kundengruppenagenten zusammenschließen, die unterschiedliche Aggregationen des Kaufverhaltens der Gruppenmitglieder repräsentieren. Zur Bestimmung gleichartiger Kunden werden auf Basis der Verhaltensnetze mehrere Ähnlichkeitsanalyseverfahren sowie verhaltensbezogene Ähnlichkeitsmaße zum Vergleich des dynamischen Kaufverhaltens entwickelt. Bestehende Klassifikations- und Clusteringverfahren werden anschließend so erweitert, dass sie neben klassischen Attributvektoren verhaltensnetzbasierte Repräsentationen als Vergleichsgrundlage verwenden können. Darüber hinaus werden Verfahren zur Zuordnung anonymer Kassenbons zu vorgegebenen Kundengruppen entwickelt, um Ergebnisse von Kundensimulationen auf die Gesamtheit der anonymen Kunden eines Unternehmens übertragen zu können. Nutzen und Qualität der entwickelten Modelle, Verfahren und Maße werden mit Hilfe einer umfangreichen Software-Implementierung anhand mehrerer Anwendungsbeispiele aus der Praxis demonstriert und in einigen Fallstudien evaluiert — basierend auf realen Daten eines deutschen Einzelhandelsunternehmens.The focus of this work is the development of an agent-based, probabilistic model for representing and analysing individual consumer behaviour. The model provides a basis for decision making in marketing and especially in customer relationship management (CRM). As foundation of the model, a class of probabilistic agents is introduced. These agents can be merged to holonic agents (holons) and have probabilistic knowledge bases adapted from Bayesian networks (behaviour networks). An individual customer is modelled as a customer agent which is a probabilistic holon consisting of several feature agents. A feature agent represents a particular property (feature) of the customer';s behaviour and encapsulates appropriate feature-related behaviour networks. The total behaviour of a customer agent is determined by interaction of its feature agents. Individual behaviour patterns of a customer are extracted from real data — in consideration of given domain knowledge — and are represented within behaviour networks as non-linear dependencies between influencing factors and the customer';s product-related reactions. Behaviour simulation is realised by evaluation of expected reactions of customers on given shopping scenarios based on quantifiable, probabilistic reasoning. Customer agents are able to join to customer group agents which represent different behaviour aggregations of their members. Based on behaviour networks, several behaviour-related methods of analysis as well as distance measures are developed to identify homogeneous customers on the basis of their dynamic shopping behaviour. Subsequently, existing vector-based methods of classification and clustering are extended by these behaviour-related methods and measures. In addition, methods are developed to assign anonymous receipts to given customer groups in order to extent customer-related simulation results to anonymous customers of a company. Benefits and quality of the developed models, methods and measures, which are implemented within a complex software system, are shown by practical examples and evaluated in several case studies — based on real data from a German retailer

Proliferative kidney disease and proliferative darkening syndrome are linked with brown trout (<em>Salmo trutta fario</em>) mortalities in the pre-alpine Isar River.

For many years, brown trout (Salmo trutta fario) mortalities within the pre-alpine Isar River in Germany were reported by the Bavarian Fisheries Association (Landesfischereiverband Bayern e.V.) and local recreational anglers during August and September. Moribund fish seemed to be affected by proliferative darkening syndrome (PDS). In addition, proliferative kidney disease (PKD) caused by Tetracapsuloides bryosalmonae was discussed. To investigate this phenomenon, the present field study monitored brown trout mortalities by daily river inspection in 2017 and 2018. Moribund brown trout (n = 31) were collected and examined using histology, immunohistochemistry, qPCR, and quantitative stereology. Our investigations identified 29 (93.5%) brown trout affected by PKD. Four brown trout (12.9%) displayed combined hepatic and splenic lesions fitting the pathology of PDS. The piscine orthoreovirus 3, suspected as causative agent of PDS, was not detectable in any of the samples. Quantitative stereological analysis of the kidneys revealed a significant increase of the renal tissue volumes with interstitial inflammation and hematopoietic hyperplasia in PKD-affected fish as compared to healthy brown trout. The identified T. bryosalmonae strain was classified as part of the North American clade by phylogenetical analysis. This study highlights PKD and PDS as contributing factors to recurrent autumnal brown trout mortalities

Piscine Orthoreovirus 3 Is Not the Causative Pathogen of Proliferative Darkening Syndrome (PDS) of Brown Trout (<i>Salmo trutta fario</i>)

The proliferative darkening syndrome (PDS) is a lethal disease of brown trout (Salmo trutta fario) which occurs in several alpine Bavarian limestone rivers. Because mortality can reach 100%, PDS is a serious threat for affected fish populations. Recently, Kuehn and colleagues reported that a high throughput RNA sequencing approach identified a piscine orthoreovirus (PRV) as a causative agent of PDS. We investigated samples from PDS-affected fish obtained from two exposure experiments performed at the river Iller in 2008 and 2009. Using a RT-qPCR and a well-established next-generation RNA sequencing pipeline for pathogen detection, PRV-specific RNA was not detectable in PDS fish from 2009. In contrast, PRV RNA was readily detectable in several organs from diseased fish in 2008. However, similar virus loads were detectable in the control fish which were not exposed to Iller water and did not show any signs of the disease. Therefore, we conclude that PRV is not the causative agent of PDS of brown trout in the rhithral region of alpine Bavarian limestone rivers. The abovementioned study by Kuehn used only samples from the exposure experiment from 2008 and detected a subclinical PRV bystander infection. Work is ongoing to identify the causative agent of PDS