SOTO CAMACHO FERNANDO (MX)
PARDO GUZMÁN DINO ALEJANDRO (MX)
| WO2016053183A1 | 2016-04-07 |
| US20140279208A1 | 2014-09-18 | |||
| US20140081753A1 | 2014-03-20 | |||
| US20080154761A1 | 2008-06-26 |
| REIVINDICACIONES 1. Un procedimiento constituido por algoritmos de predicción que, mediante redes bayesianas probabilísticas, realizan predicciones relacionadas a la demanda del mercado por temporadas, asf como también las preferencias de los clientes con el fin de estandarizar a los comercios pequeños, caracterizado por: • Agentes inteligentes para clasificación de información provenientes del pequeño comercio relacionada con la demanda de artículos en relación a la temporada del año; • Modelo funcional bayesiano simple para clasificación mediante la maximización del argumento de la función que describe la probabilidad de pertenecer a una clase, bajo el supuesto de independencia condicional entre las características de las mismas; • Representación simbólica mediante grafos acíclicos de redes bayesianas de independencia condicional; 2. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 1 , donde la clasificación consiste en asignar un objeto a una clase o categoría con el fin de extraer información para representarla de ia manera más adecuada para la toma de decisiones; 3. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 2, donde el proceso de clasificación consiste en asignar una clase, c, de un conjunto de clases, C, a cierto objeto o instancia, representada por un vector de variables o atributos, 4. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 3, donde existen dos tipos básicos de clasificadores: No supervisado o agolpamiento (en esta clasificación, las clases son desconocidas, y el problema consiste en dividir un conjunto de n objetos en /celases, de tal manera que, a objetos similares, se les asigna la misma clase) y Supervisado (en esta clasificación, las clases se conocen a priorí, y el problema consiste en encontrar una función que asigne a cada objeto su clase correspondiente); 5. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 4, donde para el caso de pequeños comercios con giro comercial de tienda de abarrotes el clasificador más adecuado es el supervisado, ya que se conoce cuáles son las clases a las cuales pertenece cada producto o servido; 6. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 1 , donde el modelo funcional representativo utiliza una función matemática para realizar un mapeo de los atributos del objeto a su clase correspondiente: 7. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 6, donde el mapeo obtenido del modelo constituye un conjunto de datos D de n elementos, cada uno a su vez compuesto de un vector de variables y la clase correspondiente: 8. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 7, donde los criterios para evaluar un clasificador son: exactitud (proporción de clasificaciones correctas), rapidez (tiempo que toma realizar la clasificación), claridad (qué tan comprensible resulta para los humanos) y tiempo de aprendizaje (tiempo para entrenar o ajusfar el clasificador a partir de datos); El sistema de conformidad con la reivindicación No. 8, donde el enfoque probabilfstico bayesiano proporciona un marco formal para construir clasificadores óptimos bajo ciertos criterios, como el de minimizar el error de clasificación o el costo de una mala clasificación; 10. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 9, donde el enfoque bayesiano para el problema de clasificación supervisada consiste en asignar a un objeto descrito por un conjunto de características, una de las m clases posibles: tal que la probabilidad de la clase se obtiene al maximizar la función 11. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 10, donde la formulación del clasificador bayesiano se basa en utilizar la regla de Bayes para calcular la probabilidad posterior de la clase, cuya expresión matemática está dada por: por lo tanto, el problema de clasificación se expresa como sigue: se considera una constante y la expresión a maximizar para la probabilidad de la clase es: 12. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 11, donde la solución del problema de clasificación con el enfoque bayesiano requiere de una probabilidad a priori para cada clase P(C), así como también de las características de la clase P(X\C) conocida como verosimilitud y obtener la probabilidad posterior 13. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 12, donde cada característica es condicionalmente independiente de las demás características dada una clase, es decir por lo que se tiene la siguiente ecuación: se considera una constante de normalización; 14. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 1, donde las redes bayesianas se basan en una semántica de independencia condicional entre tripletas de variables mediante una factorizadón de la función de probabilidad conjunta definida sobre la variable aleatoria n dimensional; 15. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 14, donde el modelo bayesiano o modelo probabilístico en un gráfico acíclico dirigido es un modelo gráfico probabilístico que representa un conjunto de variables aleatorias y sus dependencias condicionales; 16. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 15, donde las redes bayesianas se utilizan para representar la perfilación de clientes, la zona geográfica del cliente, la preferencia y clasificación de productos y/o servicios; 17. El sistema de conformidad con la reivindicación No. 16, donde el conocimiento de las relaciones entre las diferentes variables y su representación condicional gráfica permite realizar una estimación de la demanda de productos en un pequeño comercio. |
CAMPO TÉCNICO DE LA INVENCIÓN
La presente invención tiene su campo de aplicación preponderante en el ámbito comercial, más específicamente en la predicción de la demanda por temporadas de un pequeño comercio con el fin de ofrecer servicios equiparables a los proporcionados por las grandes cadenas comerciales, sin perder de vista la calidez y atención que un pequeño comercio le brinda a sus clientes.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
La Clasificación es una actividad que consiste en asignar un objeto a una clase o categoría, el ser humano realiza esa tarea de manera natural para abstraer información, llevándola a una representación más adecuada para la toma de decisiones. En el caso de los comercios es importante contar con información relacionada a los clientes y los productos que consumen, asi como factores extra como la ubicación geográfica y las preferencias. A continuación se presentan invenciones que presentan métodos, procesos o sistemas relacionados a esta actividad y enfocadas en ambientes comerciales:
La invención US20120303411 presenta un sistema, un método y un programa informático para el modelado y la predicción de la demanda en las categorías minoristas. El método utiliza datos de seríes de tiempo que comprenden precios unitarios y ventas unitarias para un conjunto de productos determinado, con los datos de series de tiempo obtenidos en una secuencia dada de períodos de informes de ventas y sobre una colección de tiendas en una geografía de mercado. Se utilizan otros conjuntos de datos relevantes de entidades minoristas participantes que incluyen datos adicionales de atributo de producto, tales como factores de mercado y de consumo que afectan la demanda minorista. Un modelo de demanda para mejorar la precisión se logra mediante pasos individuales del método de sub-modelización al estimar un modelo para movimientos y dinámica de precios a partir de ios datos de series temporales de precios unitarios. En la invención US20140289011 se presentan los métodos y aparatos implementados por computadora para generar mercados de predicción, se describe la forma de calibrar las incertidumbres comerciales que rodean un proyecto con un calendario incierto y / o un resultado incierto. Estos mercados de predicción pueden utilizarse en cualquier segmento de la industria y en todas las funciones de negocio, incluyendo investigación y desarrollo (I + D), marketing, funciones ejecutivas y otros. Los mercados de predicción tradicionales, como los mercados de renta variable, requieren liquidez para el éxito. Al introducir una plataforma de entrada de predicción pari-mutuel, la presente invención describe un mercado de predicción modificado que provoca predicciones más exactas que rodean las decisiones comerciales.
La invención US20090254475 describe un método y un aparato para hacer predicciones para un mercado, el cual incluye opciones de pronóstico no convencionales con participantes del mercado para determinar un marco de predicción en el cual se encuentres escenarios condicionales. El método y el aparato contempla el calcular probabilidades de realización para cada uno de los escenarios condicionales usando una técnica de cálculo de aproximación a través de una interfaz, recibiendo una pluralidad de predicciones asociadas con escenarios condicionales seleccionados, teniendo cada predicción un valor asociado y construyendo el mercado basado en las predicciones. El método y el aparato comprenden la actualización de las probabilidades de realización para cada uno de los escenarios condicionales en el marco de predicción usando la técnica de cálculo de aproximación y el establecimiento de las predicciones basadas al menos en las probabilidades de realización actualizadas.
En la invención US20090083128 se muestran sistemas, métodos y medios legibles por computadora que ayudan a evaluar la probabilidad de éxito de una nueva ubicación comercial. Se puede proporcionar información sobre ubicaciones de negocios existentes, incluyendo información sobre una variable predicha. Los datos pueden ser recolectados de proveedores terceros, información públicamente disponible o el usuario que representará las variables de evaluación. Se genera una fórmula que comprende variables de evaluación y coeficientes asociados. Los coeficientes se determinan en base a una correlación entre las variables de evaluación y la variable predicha. Los datos se recopilan para una nueva ubicación o región de negocio para determinar el valor de las variables de evaluación de la nueva ubicación o región empresarial. Aplicando los coeficientes a los valores de la variable de evaluación para la nueva ubicación o región de negocio, se proporciona un valor de salida de la variable predicha. El valor de salida de la variable predicha puede usarse para evaluar la probabilidad de éxito de la nueva ubicación o región de negocio.
La invención JP2015032034 proporcionar un dispositivo de predicción de la demanda, un método de control y un programa capaz de realizar eficientemente la predicción de la demanda de productos que tienen un registro. Se recoge el registro relacionado con un producto similar de un producto objeto de predicción (producto nuevo) y la predicción de la demanda puede realizarse de manera que el producto objeto de la predicción esté antes de la venta, se encuentre en un estado inicial de venta, o ya ha sido vendido y un período predeterminado ha pasado desde el inicio de la venta de acuerdo a cada periodo de tiempo de venta. En la invención US20070244589 se presenta un aparato de predicción de demanda conectado a una unidad de almacenamiento de registro. El aparato de predicción de demanda obtiene una función de predicción de la demanda que se ajusta al registro de recepción de órdenes, utilizando el registro de recepción de órdenes adquiridas. A continuación, el aparato de predicción de demanda calcula un valor predicho de demanda para el producto para el que se realiza la predicción de demanda, utilizando la función de predicción de demanda derivada y la emite.
En la invención US20040260600 se muestra un sistema y un método para determinar e identificar la demanda de artículos basados en el comportamiento de observación de tendencias dentro de una población miembro, tal como una comunidad en linea. Las tendencias se determinan estudiando el comportamiento histórico de adopción de un grupo dentro de la población miembro. La invención US20050197954 proporciona un sistema y un método para predecir el comportamiento de las pequeñas empresas mediante el análisis de datos de transacciones de tarjetas de pago de consumidores. El análisis de la velocidad de las transacciones y la cantidad de las categorías de la industria y / o el perfilado basado en transacciones en tiempo real se utiliza para identificar aquellas cuentas de tarjetas de pago de consumo que se están utilizando de manera inapropiada para realizar compras de pequeñas empresas. Un modelo de predicción de comportamientos de pequeñas empresas se utiliza para anotar datos de transacciones y actualizar perfiles de tarjetahabientes de acuerdo con la probabilidad de que los datos de transacción representen la actividad de la pequeña empresa.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
Los detalles característicos de la presente invención se muestran claramente en la siguiente descripción y en las figuras que se acompañan, las cuales se mencionan a manera de ejemplo, por lo que no deben considerarse como una limitante para dicha invención.
Breve descripción de las figuras:
La figura 1 muestra el grafo del sistema de perfilación de clientes;
La figura 2 muestra el esquema de la red bayesiana referente a la zona geográfica del diente;
La Figura 3 muestra el esquema de la red bayesiana referente a la preferencia de productos y/o servicios;
La Figura 4 muestra el esquema de la red bayesiana referente a la clasificación de productos y/o servicios;
Con respecto a las figuras antes enlistadas, la figura 1 muestra los elementos considerados en la perfilación del cliente. La información la obtiene el dependiente de la tienda directamente del cliente y mediante tres agentes identifica y clasifica la geografía, las preferencias y los productos. Esta información la recibe el gerente de la tienda para alimentar el sistema de perfilación. En la figura 2 se muestran las variables a considerar en la zona geográfica del cliente: cercanía, tipo de compra, economía y productos seleccionados. La figura 3 muestra las variables a considerar en la estimación de la preferencia de productos y/o servicios: calidad, precio, ofertas, conveniencia e intención. Las variables para analizar y clasificar el producto y/o servicio adquirido se muestra en la figura 4, básicamente son variables principales (tangibilidad, edad del cliente, consumo y esfuerzo de compra) que se subdividen en factores propios de cada variable.