Искусство в IT-технологиях...

Тавридович Станислав Александрович. Оптимизация WEB-сайта интернет-магазина с использованием генетического алгоритма, 2004

3.2.4.3. Алгоритм решения задачи

Алгоритм решения задачи представлен на рис. 13. Рассмотрим подробнее некоторые его шаги.
Шаг 1. Построение рабочих последовательностей страниц и S^l*. На этом шаге перебираются все Web-страницы сессии Sak: Яр> р = 1> л.
Если страница с важностью посещения (Ор > 1 присутствует в сети, она заносится в массив оок , где Рр - порядок посещения страницы.
Если страница с важностью посещения &>р = 2 отсутствует в сети, построение рабочих последовательностей прекращается, и задача моделирования не имеет решения (Sak = []).

Обход :
Шаг 2. Решается задача о кратчайшем пути (см. гл. 3.2.3) между теку-щей Web-страницей Яо и очередной страницей последовательности Sak .
Этот путь добавляется к последовательности страниц теоретической сессии


Обход S^k :
Шаг 3. Решается задача о кратчайшем пути между текущей Web-страницей Яо и ближайшей страницей из множества Q - <7eЈ?f (см.
гл. 3.2.3.4). Этот путь добавляется к последовательности страниц теоретической

сессии Sak.

Обход SjЈ}:

Шаг 4. Этот шаг аналогичен шагу 2.
предыдущий следующий
= К содержанию =


3.2.4.3. Алгоритм решения задачи - релевантная информация:

  1. 3.2.3.1. Постановка задачи
    алгоритм метода Минти [34, с.23]. Как и всякий алгоритм динамического про граммирования он состоит из двух последовательных частей: прямого хода (движения от начальной страницы к конечной с пометкой пунктов и коммуникаций сети) и обратного хода (движения от конечной страницы к начальной с построением искомого кратчайшего пути) (см. рис. 6). Прямой ход (от q0 к q%): Ґ - множество помеченных
  2. 3.2.5.2. Алгоритм решения задачи
    решения задачи представлен нарис. 14. Рассмотрим подробнее некоторые его шаги. Шаг 1. Инициализация сети. Каждой Web-странице сети q^Q при- сваивается начальная теоретическая аудитория Aq = 0 и начальное значение теоретической посещаемости xq = 0. Обнуляется теоретический общий объ- А ем сессий пользователей в сети Сх =0, теоретический экономический эф- фект сети Ez = 0 и количество
  3. Единственным выходным значением в модели будет являться эффективность рекламного сообщения…
    алгоритма ввода всех переменных и оценки значимости полученных коэффициентов регрессии (расчеты и распечатки выходов расчетов SPSS приведены в Приложении 2).Первым шагом проверки устанавливается статистическая значимость или незначимость отличия от нуля оценок параметров регрессии. Эта проверка осуществляется отдельно для каждого параметра модели. Для оценки значимости коэффициентов регрессии
  4. Выводы по второй главе
    алгоритма является создание инструментария (информационная система таргетинга по типу восприятия), делающего возможным описанный способ повышения эффективности рекламных сообщений.Еще раз отметим, что методика оценки эффективности рекламногоинтернет-сообщения является универсальной и может применяться дляулучшения любого показателя (в данном случае это была
  5. ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ И ТЕРМИНОВ1
    алгоритм функционирования) в зависимости от изменения условий внешней среды путем накапливания и использования информации о ней [I] Архитектура Концепция взаимосвязи элементов сложной структуры. Включает компоненты логической, физической и программной структур Высказывание Иерархия Избыточность Информационная архитектура сайта Суждение, рассматриваемое в некоторой системе суждений только
  6. Задачи исследования
    алгоритма их применения для поддержки принятия решений по модификации информационной структуры корпоративного сайта. Методы исследований В диссертационной работе используются следующие методы: теории управления и принятия решений, экономического анализа, •теории мягких вычислений: нейронных сетей, нечетких множеств, генетических алгоритмов, ¦ математический аппарат линейной алгебры,
  7. 1.1. Информационные процессы в маркетинговой деятельности корпорации
    алгоритм их применения для анализа информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения эффективности принятия маркетинговых решений корпоративного уровня. Достоверность основных положений диссертационной работы подтверждается корректностью постановок задач, адекватностью применяемых методов задачам исследования, корректностью использования математического аппарата, аналитическими
  8. 1.2.2. Оптимизация сайта с целью повышения эффективности маркетинговой деятельности корпорации
    алгоритмов (ГА) позволяет считать НС, НЛ и ГА перспективной базой для систем интеллектуального анализа данных. Причем последние ориентированы на решение задач оптимизации, в то время как НС и НЛ - задач анализа и выявления скрытых закономерностей в нечетких и не вполне достоверных данных. Основным достоинством ЭС является «прозрачность» процесса формирования базы знаний в виде системы правил
  9. 1.3.1. Интеллектуальные аналитические системы на базе нечеткой логики
    алгоритмов нечеткого логического вывода, ориентированных на специфику задач, решаемых в конкретной предметной области [4, 8J. Интеллектуальные аналитические системы, основанные на нечетком логическом выводе, достаточно широко используются при решении экономических задач [7, 47, 48, 59, 60, 62], например, для анализа риска фондовых инвестиций [62], решения прикладных задач [77 - 80], проведения
  10. Самообучающиеся НС (без учителя).
    алгоритма, начиная с п.2. Считается, что нейронная сеть никогда не перестает самообучаться, если параметр скорости обучения г) отличен от 0. Основное достоинство алгоритмов самообучения - возможность самоорганизации нейронной сети (эволюционный процесс развития), а недостаток алгоритма соревновательного обучения - неконтролируемый порядок назначения классов при решении задачи кластеризации,