CC BY
39
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Qk+1 [QK + rK +1ГК +1 Г
= Qk -QKrK+1 [K+1 Qk rK+1 +1Г1 K+1 Qk , (2)
где Qk = CW1.
Алгоритм (1, 2) позволяет ЛПР накапливать положительный опыт принятия решений путем пошаговой подстройки элементов платежной матрицы. А принятые (в рамках ПАМИ) на основе этой матрицы решения (стратегия p) будут основываться на этом опыте.
Приведенный алгоритм восстановления параметров платежной матрицы позволяет, с одной стороны, накапливать позитивный опыт менеджера склада, отражающий векторный характер эффекта, а с другой - использовать полученную модель для выработки в дальнейшем управляющих воздейс-
твий в рамках КИС предприятия. При этом управления на основе модели будут носить согласованный (с предпочтениями ЛПР) характер.
Библиографический список
1. Питеркин, С.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем / С.В. Питеркин, И.А. Ола-дов. - М.: Альпина Бизнес- Букс, 2006. - 368 с.
2. Гаврилов, Д.А. Управление производством на базе стандартов MRP II / Д.А. Гаврилов. - СПб.: Питер, 2005. - 416 с.
3. Колесников, С.Н. Стратегия бизнеса / С.Н. Колесников. - М.: Статус-кво, 2000. - 168 с.
4. Оуэн, Г. Теория игр / Г. Оуэн. - М.: Мир, 1971. - 232 с.
5. Вилисов, В.Я. Методы выбора экономических решений / В.Я. Вилисов. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 228 с.
6. Себер, Дж. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер. - М.: Мир, 1980. - 456 с.
ВЫБОР ПОДХОДА К ФИЛЬТРАЦИИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СИСТЕМЫ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА
А.Г. ЦАРЕВ, асп. каф. электроники и микропроцессорной техники МГУЛ
Один из первых вопросов, с которым сталкивается разработчик системы персонализации - это выбор подхода к фильтрации информации (ПФИ). Анализ публикаций по рассматриваемой тематике не выявил обоснованного ответа на вопрос: «Какой из подходов целесообразно использовать для персонализации интернет-магазина?». Важность этого вопроса исходит из его очередности: выбор ПФИ является первым этапом при разработке методики персонализации. Однако, несмотря на значимость этого вопроса, авторы оставляют его без должного внимания, а часто и вовсе опускают. Восполнению этого пробела и посвящена работа.
В настоящее время выделяют два основных ПФИ [1, 2, 6]: контентный и совместный. Они преследуют одну и ту же цель: сформировать информационное пространство запрашиваемых пользователями страниц в соответствии с их потребностями, но используют разные исходные данные.
Контентный ПФИ использует характеристики текстового наполнения страниц,
содержащихся в профиле пользователя, для которого осуществляется персонализация данных, то есть для конечного пользователя. Совместный ПФИ использует характеристики страниц, содержащихся в профилях других пользователей, схожих по интересам с конечным, не учитывая их текстового наполнения.
При выборе ПФИ необходимо руководствоваться типом сайта [1] и особенностями его аудитории. Пользователи интернет-магазина могут преследовать различные цели, но в данной работе рассматриваются только те из них, цель которых заключается в удовлетворении потребности в товарах и (или) информации о них. Таких пользователей принято называть целевыми. Потребности целевых пользователей (далее пользователей) можно выявить двумя способами: спросить напрямую, используя опросы и анкеты, или посредством неявных методов сбора данных [1] (в литературе есть косвенное [3] или пассивное наблюдение [4]).
178
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2008
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Как показывает практика, большинство пользователей пытается избежать излишнего взаимодействия с интерфейсом интернет-магазина, поэтому прямой опрос выглядит менее предпочтительным. Неявное наблюдение, напротив, не обременяет пользователя вводом какой-либо информации и ведет сбор данных скрытно и незаметно для него. При этом просмотр страницы пользователем свидетельствует о его заинтересованности в информации и сужает область потребности до каких-то характерных особенностей или свойств предоставляемого контента.
Наиболее четкое представление о потребности дает анализ карточек товаров - страниц, основное место которых занимает описание товара. По ним можно восстановить свойства интересующей пользователя продукции.
Исходя из указанных допущений можно сделать следующие выводы о применимости рассматриваемых ПФИ:
- контентый целесообразно применять для пользователей, нуждающихся в однородных по какому-либо свойству товарах, например в товарах одного производителя;
- совместный, напротив, наиболее эффективен для пользователей, нуждающихся в неоднородных по какому-либо свойству товарах, например в товарах из разных тематических разделов;
Так какой же ПФИ должен лежать в основе системы персонализации данных интернет-магазина? Ответ очевиден: тот, посредством которого будут удовлетворены потребности как можно большей части аудитории. Чтобы конкретней ответить на этот вопрос, проведем исследование, цель которого состоит в сравнении долей пользователей с однородными и неоднородными потребностями. Если на сайте явное большинство пользователей (не менее 95 %) будет иметь однородную потребность, то очевидным будет использование контентного ПФИ, если неоднородную потребность, то совместного ПФИ, а если явного большинства не будет, то комбинированный ПФИ [5], сочетающий возможности контентного и совместного подходов.
Для обеспечения универсальности результатов исследования были выбраны наиболее доступные для анализа и распространенные в большинстве интернет-магазинов свойства товаров:
- функциональное назначение, по
этому свойству чаще всего составляются каталоги продукции;
- фирма-производитель, имеет место при наличии товаров разных производителей и также применятся для классификации товаров.
В качестве информационной базы был выбран интернет-магазин www.krug. ru, соответствующий по форме организации каталога современным сайтам электронной коммерции и имеющий систему персонализации с интегрированным в нее модулем сбора пользовательских данных. На момент исследования в нем насчитывалось 1083 товара от 85 производителей, классифицированных по 18 группам функционального назначения.
В исследовании учитывались только те пользовательские сессии (сессия - совокупность просмотренных пользователем страниц за одно посещение сайта), в которых были зафиксированы переходы на два и более различных товара. Повторные просмотры и перезагрузки карточек товаров по понятным причинам не учитывались. Для каждой сессии было подсчитано количество отличающихся идентификаторов свойств товаров и по нему производилась оценка однородности потребностей: если в сессии встретилось только одно значение идентификатора, то потребность однородна, более одного - неоднородна.
Таблица
Распределение долей сессий с однородными и неоднородными потребностями
Доля сессий Свойства
функциональное назначение фирма-произво- дитель
Неоднородные потребности 28,82 % 61,49 %
Однородные потребности 71,18 % 38,51 %
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 4/2008
179
