Авторы

Потребительское качество информационных систем для малых предприятий

Одной из основных причин, тормозящих развитие малого бизнеса, является отсутствие эффективных методов управления, основанных на использовании современных информационных технологий. Эти обстоятельства обусловлены спецификой быстро меняющейся, жесткой конкурентной среды, в которой функционирует предприятие, а также особенностями ведения бизнеса. Читать дальше...

Архитектура адаптивной веб-ориентированной системы взаимодействия с клиентами, основанной на технологиях Web Mining

Нечеткая модель оценки качества портала вуза для эффективного продвижения образовательных услуг

Анализ качества микросервисов информационной системы на базе нечеткой модели

Семантические технологии в системе поддержки онлайн-обучения

В работе представлен новый подход к решению задачи персонализации обучения в условиях динамичной электронной среды. Для выработки рекомендаций студентам по выбору наиболее подходящего для них онлайн-курса используется семантический подход, основанный на представлении и использовании знаний о предметной области электронного обучения и о характеристиках обучающегося. В рамках данного подхода предложена методика использования OWL-онтологии для интеграции ресурсов в индивидуальную траекторию обучения. Онтологии обеспечивают более адекватное представление онлайн-ресурсов и совместимость формата запроса пользователя с описаниями учебных ресурсов от разных разработчиков. Определена архитектура системы поддержки электронного обучения по выбору онлайн-ресурсов для дальнейшего их включения в индивидуальную траекторию обучения студента. Рекомендательная система анализирует контекст профиля пользователя для формирования рекомендации контента учебного курса. Система использует информацию из анкет и запросов пользователя для поиска семантического соответствия между информацией о курсе и профилем пользователя - обучающегося. Разрабатываемая система реализуется в виде набора персональных агентов и сервисов, которые взаимодействуют на основе базы знаний, представленной в виде комплекса взаимосвязанных онтологических моделей. Система рекомендует ресурс в зависимости от текущих запросов и характеристик пользователя в соответствии с его профилем. В процессе работы система динамически обновляет базу знаний о текущих характеристиках пользователя, тем самым повышая эффективность формируемых рекомендаций. На основе полученных рекомендаций пользователь может выбрать наиболее подходящий вариант композиции учебных материалов с учетом своего уровня знаний и своих предпочтений. Читать дальше...

Модели и методы обучения с подкреплением в архитектуре адаптивных веб-ориентированных информационных систем

Широкое распространение веб-ориентированных систем в сфере бизнеса, маркетинга, электронного обучения и др. вызывает необходимость учета и анализа информационных потребностей пользователя в целях оптимизации взаимодействия с ним. Одной из основных проблем создания адаптивных веб- ориентированных систем является задача классификации информационных ресурсов (страниц) портала, описывающих предлагаемый товар или услугу, для последующего формирования профилей пользователей и персонализации предоставления услуг. Для ее решения могут быть использованы методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В статье представлен новый подход к созданию адаптивных веб-ориентированных информационных систем, основанный на использовании алгоритмов обучения с подкреплением в целях классификации информационных ресурсов и выдачи персонализированных рекомендаций пользователям с учетом их предпочтений. Предложен и обоснован адаптивный подход, основанный на использовании алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), позволяющий автоматически находить в процессе работы системы наиболее эффективные стратегии, необходимые для правильной классификации веб- ресурсов сайта и формирования групп пользователей с однотипными запросами и предпочтениями. Предложенная схема позволяет создать процедуры для оценки и ранжирования информационных ресурсов системы на основе анализа поведения пользователей на сайте в режиме онлайн. Используемые алгоритмы обучения с подкреплением дают возможность оценить релевантность каждой страницы сайта запросам и предпочтениям пользователей из разных категорий, с тем чтобы оптимизировать структуру и контент сайта, а также построить эффективную систему рекомендаций в соответствии с интересами пользователя для возможности выбора наиболее подходящих товаров или услуг. Читать дальше...