Розробка інформаційної технології автоматизованої побудови та поповнення темпоральної бази знань в задачах підтримки управлінських рішень

Автор(и)

  • Oksana Chala Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-8265-2480

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.160205

Ключові слова:

управлінське рішення, підтримка прийняття рішень, темпоральна залежність, темпоральна база знань.

Анотація

Об’єктом дослідження є процес побудови баз знань (БЗ), який передбачає розробку формального представлення знань, вилучення знань, перевірку їх несуперечливості та включення до складу БЗ. Реалізація такого процесу є необхідною умовою використання БЗ в системах підтримки управлінських рішень на тактичному та стратегічному рівнях організаційного управління. Однак, на сьогодні існує невідповідність між практичною потребою в реалізації, орієнтованої на знання підтримки управлінських рішень в умовах невизначеності з урахуванням темпорального аспекту управляючих дій. А також можливостями існуючих методів і технологій інтерактивної та автоматизованої побудови БЗ.

Проведений аналіз об’єкту дослідження показав можливість автоматизованої побудови БЗ для підтримки управлінських рішень з використанням темпоральних залежностей. Останні можуть бути отримані на основі аналізу послідовності станів організаційної системи як об’єкту управління. Темпоральні залежності між станами відображають знання про управляючі дії, що були реалізовані при виконанні управлінських рішень.

Удосконалено логіко-ймовірнісну модель представлення темпоральних знань шляхом врахування ієрархічного опису контексту управлінського рішення, що дає можливість спростити побудову цього рішення. Запропонована модель забезпечує можливість підтримки раціонального вибору із множини допустимих управлінських рішень за показником ймовірності переходу до цільового стану об’єкту управління.

Удосконалено метод автоматизованої побудови та підтримки темпоральної БЗ на основі врахування атрибутивного опису станів об’єкту управління та контексту управлінського рішення. Метод передбачає оперативне формування та перевірку логіко-ймовірносного представлення темпоральних знань для підтримки управлінських рішень.

Розроблено інформаційну технологію автоматизованої побудови та поповнення темпоральних БЗ. Технологія поєднує можливості формування патернів представлення та семантичної перевірки знань, що виконуються спеціалістом у предметній області, а також автоматичної побудови зважених темпоральних правил на основі виявлення залежностей у відомих послідовностях станів об’єкту управління. Це дає можливість оперативно виявляти характерні для предметної області нові темпоральні залежності та вносити їх в БЗ після семантичної перевірки експертом.

Біографія автора

Oksana Chala, Харківський національний університет радіоелектроніки, пр. Науки, 14, м. Харків, Україна, 61166

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра інформаційних управляючих систем

Посилання

  1. Nonaka, I., von Krogh, G. (2009). Perspective–Tacit Knowledge and Knowledge Conversion: Controversy and Advancement in Organizational Knowledge Creation Theory. Organization Science, 20 (3), 635–652. doi: http://doi.org/10.1287/orsc.1080.0412
  2. Trewatha, R. L., Newport, G. M. (1996). Management: Functions and Behavior. Business Publications, 569.
  3. Oduoza, C. K.; Chiang, S. J. (Ed.) (2010). Decision support system based on effective knowledge management framework to process customer order enquiry. Decision Support Systems, INTECH, 406.
  4. Laudon, K. C., Laudon, J. P. (2007). Essentials of Management Information Systems. Prentice-Hall, Inc., 586.
  5. Dalkir, K. (2005). Knowledge Management in Theory and Practice. Burlington: Elsevier Butterworth-Heinemann, 372.
  6. Kalynychenko, O., Chalyi, S., Bodyanskiy, Y., Golian, V., Golian, N. (2013). Implementation of search mechanism for implicit dependences in process mining. 2013 IEEE 7th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). Berlin. doi: http://doi.org/10.1109/idaacs.2013.6662657
  7. Niu, F., Zhang, C., Re, C. (2012). DeepDive: Web-scale knowledge-base construction using statistical learning and inference. VLDS, 25–28.
  8. Shin, J., Wu, S., Wang, F., De Sa, C., Zhang, C., Ré, C. (2015). Incremental knowledge base construction using DeepDive. Proceedings of the VLDB Endowment, 8 (11), 1310–1321. doi: http://doi.org/10.14778/2809974.2809991
  9. Deshpande, O., Digvijay, S. L., Tourn, M., Das, S., Subramaniam, S., Rajaraman, A. et. al. (2013). Building, Maintaining, and Using Knowledge Bases: A Report from the Trenches. Proceedings of the 2013 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. New York, 1209–1220. doi: http://doi.org/10.1145/2463676.2465297
  10. Cohn, D., Hull, R. (2009). Business artifacts: A data-centric approach to modeling business operations and processes. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 32 (3), 1–7.
  11. Chala, O. (2018). Method of constructing context-oriented rules in the temporal knowledge base. Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal, 5 (51), 115–120. doi: http://doi.org/10.26906/sunz.2018.5.115
  12. Levykin, V., Chala, O. (2016). Hierarchical model of context of knowledge-intensive business process. Visnyk NTU «KhPI», 37 (1209), 43–47.
  13. Levykin, V., Chala, O. (2018). Method of determining weights of temporal rules in markov logic network for building knowledge base in information control system. EUREKA: Physics and Engineering, 5, 3–10. doi: http://doi.org/10.21303/2461-4262.2018.00713

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-12-20

Як цитувати

Chala, O. (2018). Розробка інформаційної технології автоматизованої побудови та поповнення темпоральної бази знань в задачах підтримки управлінських рішень. Technology Audit and Production Reserves, 1(2(45), 9–14. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.160205

Номер

Розділ

Інформаційні технології: Оригінальне дослідження