ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ КОМЬЮНИТИ-МЕНЕДЖЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ DATA MINING

Moe Aung Tin


Аннотация


В статье рассматривается оптимизация управления сообществами в процессе деятельности комьюнити-менеджера. Поддержка принятия решений в управлении сообществами становится возможной благодаря использованию совокупности таких технологий, как Big Data, секвенциальный анализ и Text Mining. Используемые технологии позволяют повышать эффективность управления сообществом, используя результаты анализа ретроспективных данных. Для управления используются показатели, рассчитываемые на основе результатов выполнения алгоритма секвенциального анализа AprioriAll. Показатели, полученные на основании результатов секвенциального анализа, предполагается использовать для оценки эффективности управления сообществом. Используются такие показатели, как время реакции сообщества на нововведения, результаты формирования необходимых мнений, управляемость сообщества. В статье представлен алгоритм управления сообществом с использованием инструмента поддержки принятия решений, в котором учитывается возможная реакция сообщества на принимаемые решения. Результатом использования представленного в статье алгоритма управления сообществом и инструментов автоматизации прогнозирования поведения сообщества станет возможность управление реакцией сообщества.

Ключевые слова


ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ; СЕКВЕНЦИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ; УПРАВЛЕНИЕ СООБЩЕСТВАМИ

Литература


Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. [Текст]/М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 704 с.

Воронин Д.А. Модифицированный алгоритм APRIORIALL поиска последовательных шаблонов [Текст]//В мире научных открытий. 2011. № 8(20). С. 136-145.

Кричевский М.Л. Интеллектуальный анализ данных в менеджменте: Учеб. пособие [Текст]/СПб.: СПбГУАП, 2005. 208 с.

Ландэ Д.В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа.: Пер. с англ. [Текст]/М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. 272 с.

Модели и методы анализа данных: OLAP и Data Mining [Текст]/А.А. Багресян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.

Тин Мо Аунг. Использование результатов секвенциального анализа в управленческой деятельности//В Мире Научных Открытий. 2013. № 10. С. 280-292.

Bing Liu. Web Data Mining. Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. [Текст] Лейпциг: Schmidt&Vöckler Gb, 2007. 532 с.

E Alpaydin. Introduction to Machine Learning (Adaptive Computation and Machine Learning). [Текст]//Массачусетс: MIT Press, 2004. 539 с.

Grayeb J. The 4 Pillars Of Community Management. Forbes. URL: http://www.forbes.com/sites/yec/2012/12/25/the-4-pillars-of-community-management/

Han J., Pei J., Yin Y., and Mao R. Mining frequent patterns without candidate generation: A frequent-pattern tree approach. [Текст]//Data Mining and Knowledge Discovery, том 8, № 1, pp. 53-87, 2004.




DOI: https://doi.org/10.12731/wsd-2014-8-16

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


Bookmark and Share


(c) 2016 В мире научных открытий



ISSN 2658-6649 (print)

ISSN 2658-6657 (online)

HotLog Яндекс цитирования