Отправить эту статью по почте ПОСТРОЕНИЕ ПРОФИЛЯ АБОНЕНТА МОБИЛЬНЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА
Аннотация
Цель. В связи с увеличением числа абонентов мобильных сетей, используемых абонентами устройств, а также высокой активностью абонентов агрегируемая об атрибутах абонентов информация необходима для выстраивания рекомендательных функций систем телекоммуникационных компаний, проведения маркетинговых инициатив, повышения качества оказываемых услуг, при прогнозировании потребностей и желаний клиентов, а также для многих других функций. Статья посвящена рассмотрение методов, направленных на формализацию предметной области при построении профилей абонентов мобильной связи.
Методы. В работе рассматриваются метод формальных понятий, а также модель представления информации на концептуальном уровне в контексте представления знаний об абонентах мобильной связи.
Результаты. На основе изучения методов структурирования знаний о предметной области авторами предлагается модель представления качественной и количественной информации об объекте исследования с использованием онтологического подхода.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
Dolgusheva E.V., Pal’chunov D.E. Teoretiko-model’nye metody porozhdeniya znanij o predpochteniyah abonentov mobil’nyh setej [Theoretical and model methods of generating knowledge about the preferences of mobile network subscribers]. Informacionnye tekhnologii Novosib. state UN-TA, 2016, no 2, pp. 5–16.
Pal’chunov D.E. Reshenie zadachi poiska informacii na osnove ontologij [Solution of the problem of information search based on ontologies]. Biznes-informatika[Business Informatics], 2008, no 1, pp. 3–13.
Levashova T., Pashkin M. Ontologicheskij podhod k konfigurirovaniyu produktov operatorov sotovoj svyazi dlya abonentov [Ontological approach to configuration of mobile operator products for subscribers]. Nauchnyj vestnik Novosibirsk: NGTU, 2016. T. 63. no 2, pp. 99–114.
Gomzin A.G., Kuznecov S.D. Metod avtomaticheskogo opredeleniya vozrasta pol’zovatelej s pomoshch’yu social’nyh svyazej [A method of automatically determining the age of users through social connections]. The proceedings of ISP RAS, 2016, V. 28. no 6, pp. 171–184.
Korshunov A., Beloborodov I., Gomzin A. et al. Opredelenie demograficheskih atributov pol’zovatelej mikroblogov [Determination of demographic attributes of users of microblogs]. Proceedings of the Institute of system programming RAS (electronic magazine), 2013. V. 25, pp. 179–194.
III Vserossijskaya NPK / Algoritmicheskie osnovy intellektual’noj sistemy analiza predpochtenij abonentov «NETEKSI» // Prikladnye informacionnye sistemy, Moskaleva T.S., Polezhaev P.N. / Izuchenie vozmozhnostej kontrollera Ryu i ocenka ehffektivnosti programmno-konfiguriruemoj seti // Prikladnye informacionnye sistemy, Polezhaev P.N., CHernov V.I., SHihovcov S.YU. / Razrabotka sistemy zashchity ot kiberatak v krupnyh korporativnyh setyah // Prikladnye informacionnye sistemy, Polezhaev P.N., Adrova L.S., 2016.
Ignatov D.I., Kaminskaya A.Yu., Konstantinov A.V. Analiz dannyh v kraudsorsingovyh proektah [Data analysis in crowdsourcing projects]. Otkrytye sistemy SUBD, no 1. 2013, pp. 36–39.
Pul’mans J., Ignatov D.I. Analiz formal’nyh ponyatij i ego prilozheniya [Analysis of formal concepts and its applications]. Inzheneriya znanij i tekhnologii semanticheskogo veba [knowledge Engineering and semantic web technology], 2011, no 2.
Druzhilov S.A. Formirovanie modeli mira cheloveka v novoj informacionnoj real’nosti [Formation of the model of the human world in the new information reality]. Sovremennye nauchnye issledovaniya i innovacii [Modern scientific research and innovation], 2011, no 4. http://web.snauka.ru/issues/2011/08/1741
Zinchenko V.P., Panov D.Yu. Inzhenernaya psihologiya [Engineering psychology]. M.: Mysl, 1964.
Druzhilov S.A. Osvoenie studentami modeli professii i professional’noj deyatel’nosti kak neobhodimoe uslovie professionalizacii [Students mastering the model of profession and professional activity as a necessary condition of professionalization]. Obrazovatel’nye tekhnologii i obshchestvo. V. 13, 2010, no 4. pp. 299–318. http://ifets.ieee.org/russian/depository/v13_i4/pdf/4r.pdf
Ganter B., Kuznetsov S.O. Hypotheses and Version Spaces, Proc. 10th Int. Conf. on Conceptual Structures, ICCS 2003, A. de Moor, W. Lex, and B.Ganter, Eds., Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 2746, 2003, pp. 83–95.
Furletti B., Gabrielli L., Renso C., Rinzivillo S. Analysis of GSM calls data for understanding user mobility behavior. IEEE Big Data International Conference, 2013, pp. 550–555.
Chueh H.-E. Mining target-oriented fuzzy correlation rules to optimize telecom service management. International Journal of Computer Science & Information Technology, 2011, vol.3, no.1, pp. 74–83.
Colace F., Santo M., Greco L. An adaptive product configurator based on slow intelligence approach. International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies, 2014, vol. 9, no. 2, pp. 128–137. doi: 10.1504/IJMSO.2014.060340
Pravin A.P., Aggarwal A.K. Associative Rule Mining of Mobile Data Services Usage for Preference Analysis, Personalization & Promotion Proc. WSEAS. 2004.
DOI: https://doi.org/10.12731/2227-930X-2018-2-58-73
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2018 Aleksey Pavlovich Raevich, Boris Stanislavovich Dobronets, Anna Vladimirovna Pyataeva, Ksenia Vladislavovna Raevich
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0.
ISSN 2328-1391 (print), ISSN 2227-930X (online)