Разрабатывается контекстно-управляемый подход к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователей. Рассматриваются вопросы использования концепции жизни человека в цифровой среде при интеллектуальной поддержке принятия решений. Исследуются цели обращения к цифровым следам человека в различных проблемных областях и выявляются подходы к моделированию жизни человека в цифровой среде. Предлагается подход к интеллектуальной поддержке принятия решений, в котором цифровые следы служат источником информации для выявления предпочтений пользователей и их поведения при принятии решений. Развиваются взгляды на поддержку принятия решений на основе учета следов пользователей в цифровой среде. Результатами исследования являются спецификация требований к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователя, принципы, концептуальная и информационная модели такой поддержки.
В статье рассматриваются проблемы поддержки принятия решений при конфигурировании гибких сетевых организаций. Показано, что одним из наиболее перспективных форм поддержки принятия решений в данной области являются групповые рекомендующие системы. Такие системы предлагают некоторые решения (связанные с изделиями, услугами, технологиями, инструментами, материалами и бизнес-моделями) на основе требований групп пользователей, их предпочтений, и желании идти на компромисс и предлагать свои идеи. Рассмотрены особенности групповых рекомендующих систем и основные проблемы, которые необходимо решить для повышения эффективности работы таких систем. Предложены подходы для решения вышеуказанных проблем.
Статья отражает результаты очередного этапа исследований, посвященных подходам к оценке интенсивности рискованного поведения. Статья содержит описание способов формирования указанной оценки интенсивности на основе максимального и минимального интервала, а также интервала-медианы между эпизодами поведения. Решение рассматриваемой задачи основывается на формировании и анализе формул для функции распределения (и совместного распределения) соответствующих порядковых статистики, плотности распределения, а также на выборе значений его параметров. Предложены подходы к анализу качества полученных оценок.
1 - 4 из 4 результатов