Искусство в IT-технологиях...

Нестерук Татьяна Никифоровна. Разработка модели адаптивного корпоративного сайта и инструментария для повышения эффективности маркетинговых решений, 2006

2.3.1. Нечеткий логический вывод как средство представления знаний

В модели адаптивного корпоративного сайта для представления знаний квалифицированных специалистов предметной области используются системы нечетких правил логического вывода вида IF- THEN.
В части IF каждого правила содержатся посылки Л, исходя из которых в части THEN формируется заключение В.
Нечеткое отношение R = А -> В отражает знания эксперта А -> В в виде причинного отношения посылки А (на нижнем уровне СПИ - признаки посещения сайта, на верхнем уровне СПИ - интересы посетителей сайта) и заключения В (на нижнем уровне СПИ - интересы посетителей сайта, на верхнем уровне СПИ - механизмы интернет-маркетинга), операция -»
нечеткой импликации. Процесс получения нечеткого заключения В (на
нижнем уровне СПИ - конкретный интерес посетителя сайта, на верхнем
уровне СПИ - конкретный механизм интернет-маркетинга) по посылке А (на
нижнем уровне СПИ - конкретный вектор признаков посещения сайта, на верхнем уровне СПИ - конкретный вектор интересов посетителей сайта) и знаниям А-*В описывается композиционным правилом:

В = А • Л = А • (А -> В), где • - операция min-max -композиции [4,8].
База знаний экспертов, описанная системой нечетких правил, отображается в структуре нейро-нечетких классификаторов адаптивных уровней корпоративного сайта в соответствии с этапами нечеткого логического вывода [8,59]:
введение нечеткости - по функциям принадлежности, заданным на области определения входных непрерывных переменных - НП (на нижнем уровне СПИ - признаки посещения сайта, па верхнем уровне СПИ - интересы посетителей сайта), исходя из фактических значений посылок, назначается степень истинности каждой из посылок;
логический вывод - по каждому правилу из базы знаний по степени истинности посылок операцией min формируются заключения;
композиция - полученные на этапе логического вывода нечеткие заключения по каждому из правил объединяются операцией max с целью формирования выходного вектора заключений (па нижнем уровне СПИ - вектор интересов посетителей сайта, на верхнем уровне СПИ - вектор механизмов интернет-маркетинга).
Возможность отображения системы нечетких правил логического вывода на структуру нейро-нечеткого классификатора и последующее его обучение на множестве признаков известных интересов посетителей сайта позволяет устранить противоречивость системы нечетких правил и проанализировать процесс логического вывода для коррекции существующей системы нечетких правил (базы знаний).
предыдущий следующий
= К содержанию =


2.3.1. Нечеткий логический вывод как средство представления знаний - релевантная информация:

  1. 2.1.1. Принципы построения адаптивного корпоративного сайта
    нечеткой сетей для накопления и автоматической коррекции знаний. Взаимосвязь элементов модели осуществляется посредством методики оптимизации информационной структуры адаптивного сайта, учитывающей как текущее значение рейтинга корпоративного сайта, так и оценки экономической целесообразности инвестиций в модернизацию сайта в процессе принятия
  2. 2.3. Средства реализации адаптивных свойств модели сайта
    нечетких правил. Нечеткий логический вывод используется в модели корпоративного сайта как средство представления накопленных знаний. Оперативная и автоматическая реакция на изменение интересов посетителей сайта обеспечивается решением задач классификации и кластеризации, как признаков посещения сайта (на нижнем уровне системы анализа пользовательского интереса), так и интересов посетителей сайта
  3. 2.3.3. Информационные поля НС как средство накопления знаний
    нечетких сетей, в ходе которых формируются и затем корректируются соответствующие информационные поля в виде системы взвешенных межнейронных связей. База знаний может передаваться по наследству путем переноса информационных полей четких и нечетких НС, копируемых с аналогичного корпоративного сайта. База знаний экспертов данной предметной области, представленная в виде системы нечетких правил,
  4. Выводы по главе 2
    нечетких сетей, входящих в состав иерархии адаптивных уровней модели корпоративного сайта. • На нижнем адаптивном уровне модели корпоративного сайта решается задача классификации интересов по совокупности признаков посещения сайта, носящих неполный и не вполне достоверный характер. Нейронные и нейро-нечеткие сети адаптивного уровня на основе опыта экспертов реализуют систему
  5. ГЛАВА 1. Проблема смыслового восприятия текстовой информации
    нечеткость, неопределенность содержания самого процесса понимания [Rosenberg, 1981], четвертые анализируют примеры того, как сложно объяснить, за счет чего достигается понимание текста [Miller, 1978] и так далее. При этом указывается на вариативность em понимания, так как текст, являясь средством передачи сведений о реальной действительности, отражает эту действительность превращено, непрямо,
  6. 1.1.2. Специфика маркетинговой деятельности корпорации в информационном обществе
    нечетких множеств, эволюционных методов оптимизации, которые позволяют извлекать знания из первичной информации и формировать базу знаний потребностей. Для формирования и автоматического обновления базы знаний потребностей можно использовать следующие интеллектуальные средства: систему правил вида IF- THEN (аналогично экспертным системам) как средство систематизации знания экспертов конкретных
  7. 1.3.1. Интеллектуальные аналитические системы на базе нечеткой логики
    нечеткой логики базируются на работах Л. Заде и введенном им понятии непрерывной переменной [63, 67, 72]. Системы нечеткой логики оперируют с качественными понятиями, непрерывными переменными [66, 67], при описании высказываний не ограничиваются двумя предельными значениями истинности 0 и I, а допускают использование промежуточных значений на интервале [0, I]. Подход Л. Заде ближе к логике
  8. Нейро-нечеткие сети
    нечеткой логики в НС дает возможность гибридной системе иметь дело с человекоподобным процессом рассуждений, закладывать в информационное иоле НС априорный опыт экспертов-экономистов, использовать нечеткое представление информации, извлекать знания из входного потока экономических показателей, а интеллектуальные средства анализа позволяют оптимизировать затраты на модификацию и эксплуатацию
  9. Выводы по главе 1
    нечетких множеств, эволюционных методов оптимизации. Способ формирования информационного потребления базируется на широкой доступности современных информационных технологий и, прежде всего, средств Интернет. В этой связи корпоративный сайт является точкой доступа к информационным ресурсам Интернет и средством воздействия на потребителя с целью формирования необходимого для корпорации спектра
  10. 2.1.2. Модель адаптивного корпоративного сайта
    нечеткие классификаторы интересов и механизмов интернет-маркетинга, являющиеся специализированными структурами для нейросетевой реализации систем нечетких правил логического вывода; экспертные оценки и системы нечетких правил логического вывода, представляющие собой базы данных и базы знаний экспертов предметной области в виде набора правил IF-THEN. Адаптивность интеллектуальных средств позволяет