Содержание пункта источника
|
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. |
|
|
|
|
= К содержанию =
|
|
|
|
|
3.2.4.3. Алгоритм решения задачи - релевантная информация: |
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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,
- 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
- 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
- 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
- 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,
|
|
|