- •Министерство образования и науки Российской Федерации
- •Оглавление
- •2. Поиск данных и документов для подготовки и принятия
- •3. Модели и алгоритмы поиска документов
- •4. Модель запросов лпр в среде распределенных
- •5. Система поддержки принятия решений на основе
- •6. Система информационно-лингвистического обеспечения
- •Введение
- •1. Распределенные системы поддержки
- •Принятия решений
- •1.1. Понятие систем поддержки принятия решений
- •1.2. Типовые архитектуры систем поддержки
- •Принятия решений
- •1.3. Анализ возможностей современных систем
- •Поддержки принятия решений
- •1.3.1. Система поддержки принятия решений парус
- •1.3.2. Система поддержки принятия решений
- •На платформе Oracle
- •2. Поиск данных и документов
- •2.1.2. Метапоисковые системы
- •2.2. Поиск информации о производственных
- •Ситуациях в информационно-управляющих
- •Системах
- •2.3. Поиск документов на основе построения
- •Терминологического базиса
- •2.4. Контекстно-поисковые процедуры на основе
- •Реляционных баз данных
- •3. Модели и алгоритмы поиска
- •3.2. Алгоритмы и модели информационного поиска
- •3.2.1. Алгоритм PageRing
- •3.2.2. Алгоритм Клейнберга и его модификации
- •3.2.3. Латентно-семантический анализ
- •3.2.4. Алгоритмы морфологического анализа текстов
- •3.2.5. Модели ранжирования
- •3.2.6. Модель определения релевантности
- •3.3. Оценка качества поисковых алгоритмов
- •4. Модель запросов лпр в среде
- •Распределенных информационных ресурсов информационно-управляющих систем
- •4.1. Процедуры формирования модели запросов лпр
- •4.2. Характеристики модели запросов лпр
- •4.3. Методология plsa в области
- •Извлечения информации
- •4.3.1. Частотная терминологическая модель запросов лпр
- •4.3.2. Динамический профиль лпр в информационно-управляющих системах
- •4.3.3. Алгоритм непрерывной корректировки профиля лпр
- •4.4. Мультилингвистическая поисковая система
- •Для подготовки и принятия решения в корпоративных
- •Информационно-управляющих системах
- •4.5. Алгоритмы организации работы
- •При обработке информации в системе
- •Поддержки принятия решений
- •4.6. Программная реализация предложенных
- •Алгоритмов
- •5. Система поддержки
- •Принятия решениЙ на основе Информационно-терминологического
- •5.1. Лексико-семантическая база данных
- •Типа WordNet для русского языка
- •5.2. Тезаурус sdk
- •5.3. Тезаурус rco for Oracle
- •5.4. Синтез структуры распределенной системы
- •Поддержки принятия решений на основе тезауруса
- •И его мультилингвистическая модификация
- •6. Система информационно-лингвистического
- •Обеспечения распределенных систем
- •Поддержки принятия решений
- •6.1. Алгоритм работы поисковой подсистемы
- •6.2. Функциональные возможности подсистемы
- •Синтеза структуры распределенной системы
- •Поддержки принятия решений
- •6.3. Программная реализация системы
- •Информационно-лингвистического обеспечения распределенных систем поддержки принятия решений
- •Заключение
- •Библиографические ссылки
- •Мультилингвистические технологии подготовки и принятия решений в распределенных информационно-управляющих системах
- •660014, Г. Красноярск, просп. Им. Газ. «Красноярский рабочий», 31.
4. Модель запросов лпр в среде
Распределенных информационных ресурсов информационно-управляющих систем
Ниже будут представлены процедуры, позволяющие сформировать модель запросов ЛПР, а также профиль ЛПР, что имеет существенное значение при учете производственных факторов, влияющих на процесс принятия решения, анализе последствий, к которым может привести та или иная ситуация (то или иное решение) и т. д.
4.1. Процедуры формирования модели запросов лпр
Очевидно, что сформированный профиль ЛПР отражается на выборе рациональной стратегии поведения в сложных производственных ситуациях и зависит не столько от количественных соотношений, сколько от качественных формулировок. Выбор категории, или профиля ЛПР зачастую определяется набором типовых ситуаций, которые возникают в системе управления только в том виде, в котором он был зафиксирован на практике.
При формировании профиля ЛПР учитывается ряд атрибутов, характеризующих различные производственные ситуации, возникающие в процессе функционирования промышленного предприятия, а именно:
наименование производственной ситуации;
описание причин ее возникновения;
указание последствий, к которым она может привести;
временны́е характеристики, определяющие время возникновения и окончания ситуации;
наименование структурных подразделений предприятия, где возникла производственная ситуация;
описание мероприятий, необходимых для ее успешного разрешения;
указание производственных факторов, влияющих на процесс принятия решений;
список документов, регламентирующих поведение ЛПР в сложив-шейся ситуации;
перечень данных, поступающих от различных информационно-измерительных систем предприятия и используемых ЛПР в процессе выработки решения.
Необходимо отметить, что на ряде промышленных предприятий некоторые из указанных выше характеристик могут не использоваться управленческим персоналом в процессе принятия решений. Кроме того, ряд характеристик производственных ситуаций может оставаться не определенным экспертами в течение значительного промежутка времени. В этих случаях в разрабатываемой поисковой системе при формировании профиля ЛПР учитываются только известные (базовые) характеристики и не рассматриваются остальные.
В данной монографии моделирование ЛПР строится на основе его информационных потребностей в конкретной производственной ситуации, поскольку основной задачей управляющего персонала является поиск необходимой информации для принятия решения.
Итак, модель ЛПР играет важную роль при создании поисковых адаптивных гипермедиасистем (АГС) в ИУС. И от того, насколько правильно система сможет судить о том, кто с ней в данный момент в данной производственной ситуации взаимодействует, зависит правильность работы (адаптации) системы в целом (рис. 4.1).
а б
в
Рис. 4.1. Подходы к организации поисковых систем:
а – отсутствие модели пользователя; б – использование модели пользователя;
в – метапоисковая система с использованием модели пользователя;
ПС – поисковый сервис; МП – модель пользователя; ХЗ – хранилище
запросов; ПП – профиль пользователя; МПС – метапоисковая система;
МПОЗ – модуль предварительной обработки запросов
Адаптивные гипермедиасистемы – это технология создания гипертекстовых и гипермедийных систем, которые отражают определенные характеристики пользователя и его модели и применяет эту модель для адаптации различных аспектов системы к потребностям пользователя 27; 67.
Моделирование пользователя (ЛПР) при организации АГС является достаточно сложной задачей. До настоящего времени не существует единых подходов, методов или стандартов разработки таких моделей.
В частности, моделью может называться некий объект-заместитель, который в определенных условиях может заменять объект-оригинал, воспроизводя интересующие исследователя свойства и характеристики оригинала [14]. В данной монографии под объектом-заместителем мы будем понимать пользователя, который рассматривается в виде совокупности некоторых характеристик.
Таким образом, моделирование пользователя – это процесс, охватывающий весь жизненный цикл существования модели пользователя: от сбораи обработки информации о пользователе до непосредственного формированиямодели, ее корректировки и настройки.
Моделирование пользователя может помочь при решении следующих задач, связанных с адаптивными гипермедиасистемами:
при изучении определенной тематики;
предоставлении важной для данного пользователя информации;
адаптации интерфейса под пользователя;
поиске информации;
работе пользователя с системой.
Какая именно информация будет содержаться в модели пользователя, являющейся представлением важных характеристик пользователя вконтексте формирующейся системы в терминах данной системы, зависит от мно-жества прикладных задач, для решения которых проектируется данная АГС.При этом необходимо учитывать, что первоначальные сведения в эту модель закладывает разработчик системы, который имеет некоторые представления как о будущей аудитории, так и о предметной области, для которой система разрабатывается.
Следует отметить, что использование достаточно сложных моделей в адаптивных гипермедиасистемах не всегда целесообразно, так как оно связано с большими затратами на формирование, проверку адекватности и последующую эксплуатацию. А простые модели, являющиеся грубой оценкой некоторых характеристик пользователя, часто позволяют в значительной мере повысить функциональность и удобство использования АГС. Создавая модель пользователя, нужно понимать, что она никогда не будет его идеальным отражением, а скорее достаточно грубой аппроксимацией его основных характеристик [23; 99].