Содержание пункта источника
|
Нестерук Татьяна Никифоровна. Разработка модели адаптивного корпоративного сайта и инструментария для повышения эффективности маркетинговых решений, 2006 |
2.2. Методика оптимизации адаптивного корпоративного сайта |
В соответствии с методикой оптимизации информационной структуры адаптивного сайта, исходя из спецификации требований на проектирование корпоративного сайта, выбирается структура сайта в виде иерархии страниц и механизмов интернет-маркетинга [59, 60], а априорный опыт экспертов предметной области представляется массивами экспертных оценок и системами нечетких правил логического вывода. Системы нечетких правил логического вывода описывают процесс классификации 1) интересов по признакам посещения сайта и 2) механизмов интернет-маркетинга на множестве известных интересов. Систему нечетких правил логического вывода для последующей адаптации и анализа представляют в виде нечеткой ПС, которую обучают на некотором подмножестве входных векторов признаков посещения сайта. Одновременно обучают кластеризатор в виде самообучающейся НС таким образом, чтобы число образуемых кластеров равнялось числу правил в системе нечетких правил логического вывода.
Аналогично обучают нейронную и нейро-нечеткую сети адаптивного классификатора механизмов интернет-маркетинга по векторам интересов. Для исходных массивов экспертных оценок производят расчет показателей эффективности информационной структуры и рейтинга корпоративного сайта, которые исполЕ.зуются в процессе принятия решений. Комплекс показателей также используется методикой оптимизации информационной структуры сайта для анализа и коррекции, как информационных полей адаптивных классификаторов, так и адаптируемых экспертных оценок и систем нечетких правил логического вывода Долговременная информация об адаптивном сайте хранится и может наследоваться в последующие модификации корпоративного сайта в виде иерархии распределенных адаптивных информационных полей НС (рис. 2.1): во-первых, поля идентификации интересов на нижнем уровне иерархии (уровне интересов посетителей сайта) и, во-вторых, поля обобщения на верхнем уровне иерархии (уровне обобщения). Рассмотренные адаптивные уровни образуют систему анализа пользовательского интереса (СПИ). Процесс адаптации первых связан с решением задач классификации, кластеризации интересов, приводящих к расширению информационного поля интересов на нижнем уровне СПИ. Изменение перечня интересов посетителей сайта отражается на верхнем уровне СПИ в соответствующей модификации информационного поля обобщения, реализованного в виде специализированных структур нечетких НС, которые, в свою очередь, описываются системами нечетких правил логического вывода. Процесс адаптации вторых связан с решением задач классификации, кластеризации механизмов интернет-маркетинга и обучением нечетких НС, которое адекватно видоизменяет систему нечетких правил логического вывода, ставящую в соответствие интересам посетителей сайта механизмы интернет-маркетинга. Модель адаптивного корпоративного сайта характеризуется:
многостраничной структурой сайта, ориентированной на учет экспертных оценок и опыта квалифицированных специалистов, представленного в виде системы нечетких правил логического вывода; сочетанием возможностей ПС и НЛ, которое позволяет объединить достоинства нейронных сегей и систем нечеткой логики (рис. 2.4); эволюционным характером сайта, обеспечиваемым, прежде всего, адаптивными свойствами самообучающихся НС, нейро-нечетких сетей и системы нечетких правил логического вывода, а также возможностью наследования накопленного при работе корпоративного сайта опыта путем передачи информационных полей НС. Цель организации адаптивного корпоративного сайта - исходя из множества интересов посетителей сайта активировать востребованные посетителями сайта механизмы интернет-маркетинга и перемещать на нижние уровни иерархии или деактивировать те механизмы интернет-маркетинга, интерес к которым в данный момент снижается. На уровне идентификации интересов (нижний уровень) решается задача классификации/кластеризации интересов по совокупности признаков посещения сайта, носящих неполный и не вполне достоверный характер. То есть нейро-нечеткие сети нижнего уровня, исходя из опыта экспертов предметной области, реализуют систему нечетких правил логического вывода, которая описывает процесс получения нечетких заключений (вид интереса), используя в качестве нечетких посылок векторы входных признаков посещения сайта. Задачу классификации решают с применением нейро-нечетких сетей [3,4]. Если на нижний уровень иерархии поступает ранее не встречавшееся сочетание координат вектора признаков посещения сайта, то решается задача кластеризации интересов посетителей и классификация расширяется за счет введения новой градации в классификацию. Задача кластеризации интересов посетителей сайта решается посредством «четкой» самообучающейся нейронной сети.
Формирование нового кластера вызывает расширение перечня правил в системе правил логического вывода на уровне интересов, .т. к. выявляется ранее неизвестный интерес посетителей сайта. На верхнем уровне системы анализа пользовательского интереса результаты классификации нижнего уровня иерархии используют в качестве посылок для формирования заключений - соответствий «интересы - МИМ». То есть решается задача классификации механизмов интернет-маркетинга (заключения системы нечетких правил логического вывода) по вектору интересов (посылки), для удовлетворения которых данные механизмы интернет-маркетинга предназначены. Другими словами, используя результаты нечеткой классификации (вектор интересов) в качестве посылок, системой нечетких правил логического вывода описывается соответствие «интересы - механизмы интернет-маркетинга», исходя из опыта специалистов предметной области. Нечеткая нейронная сеть данного уровня системы анализа пользовательского интереса после обучения будет отражать достоверность удовлетворения набора интересов, заданного в отдельном правиле, соответствующим механизмам интернет-маркетинга рассматриваемой страницы корпоративного сайта. Если на верхний уровень системы анализа пользовательского интереса поступает ранее не встречавшееся сочетание координат вектора интересов, то классификация механизмов интернет-маркетинга расширяется за счет введения новой градации в классификацию, т. е. решается задача кластеризации механизмов интернет-маркетинга. После обучения нечеткой НС уровня обобщения СПИ анализ нечеткого правила по вновь введенному MP позволяет сформулировать спецификацию на отсутствующий механизм интернет-маркетинга. Решение вопроса целесообразности расширения перечня механизмов интернет-маркетинга в составе информационной структуры корпоративного сайта осуществляется по известным методикам расчетов экономических показателей: индекса
рентабельности, чистой текущей стоимости, срока окупаемости инвестиций [73]. Динамическая перестройка корпоративного сайта может быть реализована с привлечением архитекгурных решений нейронных сетей и нечетких логических сисгем, которые согласно табл. 1.1 обладают максимальным набором свойств, необходимых средствам интеллектуального анализа данных для разрабатываемой модели адаптивного корпоративного сайта хозяйствующего субъекта. |
|
|
|
|
= К содержанию =
|
|
|
|
|
2.2. Методика оптимизации адаптивного корпоративного сайта - релевантная информация: |
- Нестерук Татьяна Никифоровна. Разработка модели адаптивного корпоративного сайта и инструментария для повышения эффективности маркетинговых решений, 2006
методика оптимизации его информационной структуры и инструментальных средств для поддержки принятия решений, способствующих повышению эффективности информационной структуры корпоративного сайта. e-mail автора:
- Цель диссертационной работы
методики оптимизации его информационной структуры и инструментальных средств для поддержки принятия решений, способствующих повышению эффективности информационной структуры корпоративного
- Задачи исследования
методики оптимизации информационной структуры сайта, созданием комплекса оценок эффективности сайта и интерактивных инструментальных средств для поддержки принятия решений и анализа информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения его эффективности. Объектом исследований являются экономические системы корпоративного уровня и сайт в составе ее информационной структуры. Предметом
- Научная новизна исследований
оптимизации информационной структуры адаптивного корпоративного сайта. Интерактивные инструментальные средства моделирования корпоративного сайта и алгоритм их применения для анализа его информационной структуры с целью повышения эффективности сайта и поддержки принятия решений корпоративного
- 1.2.2. Оптимизация сайта с целью повышения эффективности маркетинговой деятельности корпорации
методики для организации информационной структуры сайта, сложность создания web-страниц профессионального качества и, как следствие, высокие затраты на разработку, сопровождение и модернизацию корпоративного сайта [52 - 58]. Следовательно, повышение эффективности корпоративного сайта может быть обеспечено за счет оперативного удовлетворения интересов посетителей сайта в информационных материалах
- Выводы по главе 1
методик оптимизации сайта путем отслеживания динамики интересов и последующего удовлетворения интересов посетителей сайта исходя из результатов интеллектуального анализа информационной структуры сайта и показателей хозяйственной деятельности корпорации. Отмечено, что оптимальная по времени система навигации сайта, оперативное и более полное удовлетворение интересов посетителей корпоративного
- 2.1. Разработка модели адаптивного корпоративного сайта
методики оптимизации информационной структуры корпоративного сайта, создание инструментальных средств и алгоритма их использования в процессе принятия решений и анализа информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения его экономической эффективности. В соответствии с поставленными задачами разрабатывается модель адаптивного корпоративного сайта, включающая методику оптимизации
- 2.1.1. Принципы построения адаптивного корпоративного сайта
методику оптимизации информационной структуры сайта в соответствии с изменением интересов посетителей корпоративного сайта но критерию возрастания рейтинговых показателей. Иерархия интеллектуальных средств, используемых в составе каждого из уровней адаптивных классификаторов, содержит: базу знаний в виде системы правил логического вывода, базу данных, представленную экспертными оценками,
- 2.1.2. Модель адаптивного корпоративного сайта
методики оптимизации информационной структуры адаптивного корпоративного сайта (рис.
- 3.2. Разработка алгоритма анализа эффективности информационной структуры сайта и поддержки принятия решений
методикой оптимизации информационной структуры сайта. Система показателей эффективности использования механизмов интернет-маркетинга реализована в инструментальных средствах «Сайт» - интерактивной среде для анализа и принятия решений об оптимизации информационной структуры сайта в зависимости от интересов его посетителей с целью обеспечения роста прибыли хозяйствующего
|
|
|