CC BY
18
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Всего в исследовании было обработано 5385 сессий, удовлетворяющих вышеуказанному условию. Анализ параметров рассматриваемых совокупностей (отличающихся идентификаторов свойств товаров в сессиях) опущен, так как выходит за рамки решаемой задачи.
В таблице представлены доли сессий с однородными и неоднородными потребностями по свойствам «функциональное назначение» и «фирма-производитель».
Из представленных диаграмм видно, что ни сессии с однородной потребностью, ни сессии с неоднородной потребностью не имеют явного большинства. Поэтому применение в интернет-магазине одного из двух основных ПФИ - это скорее вынужденный и неэффективный шаг. Чтобы обеспечить высокую точность персонализации для наибольшей части аудитории, необходимо использовать комбинированный подход. Он может быть эффективен для пользователей с однородными и неоднородными потребностями и обеспечит максимальный охват целевой аудитории. Кроме того, комбинирование подходов позволяет исключить некоторые недостатки, присущие каждому из подходов в отдельности.
Узкие рекомендации. Проблема характерна для контентного подхода и состоит в том, что пользователю предлагаются только те страницы, чьи характеристики схожи с содержащимися в его профиле.
Разреженность. Проблема характерна для совместной фильтрации и заключает-
ся в том, что количество имеющихся на сайте страниц намного превышает количество просмотренных (востребованных).
В результате проведенного исследования было выяснено, что в основе системы персонализации интернет-магазина должен лежать комбинированный ПФИ. В перспективе автором планируется использование комбинированного подхода в качестве основы для разработки методики персонализации, учитывающей запросы пользователей поисковых систем.
Библиографический список
1. Зайцев, И.Б. Адаптивные гипермедиаиздания, интегрированные в интернет: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06. Зайцев Илья Борисович. - М.: РГБ, 2005.
- С. 29, 32, 40-41.
2. Новичихин, А.В. К вопросу об эффективности и проблемах при построении моделей оптимизации Web-сайтов / А.В. Новичихин // Материалы VI Всероссийской объединенной конференции 1ST/ IMS-2003. - Воронеж, ВГУ, 2003.
3. Наблюдение за пользователями/исследования
на месте URL: http://webmascon.com/topics/
development/22a.userobservation.asp 25.12.2007
4. Царев, А.Г. Счетчик пользовательских данных для системы персонализации интернет-магазина / А.Г. Царев // Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий: Материалы научно-практической конференции
- М.: МИЭМ, 2007. - С. 331-333.
5. Adomavicius Gediminas. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 17, No. 6
6. Herlocker J., Konstan J., Borchers A., and Riedl J. An algorithmic framework for performing collaborative filtering. // In Proceedings of the 22 nd annual international ACMSIGIR conference on Research and development in information retrieval, pages 230-237, 1999.
РАЗРАБОТКА ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ШКАЛ НА ОСНОВЕ КЛАССИФИКАЦИИ ХАРАКТЕРИСТИК КАЧЕСТВА ДЛЯ ИНЖЕНЕРНЫХ ГРАФИЧЕСКИХ РЕДАКТОРОВ
М.В. АНТОШИНА, МГУЛ,
И В. АНТОШИНА, МГУЛ, канд. техн. наук
Перед пользователем всегда остро стоит проблема выбора программных средств (ПС) из множества существующих аналогов.
Большое распространение получили ПС, относящиеся к классу инженерных графичес-
ких редакторов, которые с успехом использует множество предприятий.
Для оценки качества инженерных графических редакторов была составлена иерархическая система характеристик качества
180
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2008
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
(ХК) на основе стандарта ISO/IEC 9126:1991 «Информационные технологии. Оценка продукции программного обеспечения. Характеристики качества и инструкции по их применению» [2].
Следует отметить, что лингвистические шкалы для оценки ХК инженерных графических редакторов в литературе не описаны. Очевидно, что для каждой ХК можно предложить несколько лингвистических шкал, поэтому возникает задача выбора среди них оптимальной. Целью данной работы является разработка оптимальных лингвистических шкал для всех ХК инженерных графических редакторов.
В [1] был предложен метод, используемый для разработки таких шкал. В соответствии с этим методом для каждой ХК составляется множество шкал с различным числом градаций. Затем проводится экспертный опрос, в ходе которого оцениваются ХК нескольких инженерных графических редакторов во всех предложенных шкалах.
По результатам опроса для каждой ХК рассчитывается согласованность суждений экспертов и информативность уровней шкалы по следующим формулам
Соглк = min
j
n . .
ЕПл°щадь(д. П|Арг )
i=1
----------------7--’
nx Площадь (дcpi )
j=1,/, к = 1,m,
где Соглк - согласованность суждений экспертов;
- функция принадлежности, соответствующая нечеткому значению характеристики j-го продукта, выбранному i-м экспертом при оценивании по к-й шкале;
/ - число оцениваемых продуктов;
№срк - функция принадлежности нечеткой итоговой оценки характеристики j-го продукта, который оценивается по k-й шкале, aj , которая рассчитывается по формуле
mik ф...ф dj
а = n ’
i к
где dij - нечеткое значение характеристики j-го продукта, выбранное i-м экспертом при оценивании по k-й шкале.
Таблица
Оптимальные шкалы для классов характеристик качества
Класс ХК Оптимальная шкала
Возможностные Отсутствие возможности
Наличие возможности
Полнотные Представлены малым числом
Представлены средним числом
Представлены большим числом
Количественные Чрезмерное количество
Малое количество
Не так много, как хотелось бы
Достаточно большое количество
Исчерпывающее количество
Точностные Малая точность
Средняя точность
Большая точность
Наличностные Отсутствие
Наличие
Правильно стные Неправильное составление
Правильное составление
Вероятно стные Малая вероятность
Большая вероятность
Скоростные Очень медленно
Средняя скорость
Быстро
Стандартност- ные Не стандартный
Стандартный
Удобственные Крайне неудобный
Неудобный
Более или менее удобный
Удобный
Очень удобный
Объемные Очень большой
Большой
Средний
Маленький
Очень маленький
Сложностные Сложно
Не очень сложно
Просто
Очень просто
Размерные Очень большой
Очень маленький
Большой
Маленький
Средний
Системные Большая занятость
Средняя занятость
Малая занятость
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2008
181
