1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 901, 2018
  4. Використання контекстних графів для підтримки прийняття рішень у сфері працевлаштування

Використання контекстних графів для підтримки прийняття рішень у сфері працевлаштування

SISN.
2018;
Випуск 901
: сс. 129 - 135
Authors: 

Завущак І. І., Буров Є. В.

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж, E-mail: iryska2009@ukr.net

Врахування поточного контексту є важливою вимогою для систем, що ґрунтуються на знаннях. У статті розглянуто застосування контекстно-залежної підтримки прийняття рішень у сфері працевлаштування. Дослідження засноване на аналізі бізнес-процесів у сфері зайнятості, в результаті яких побудовано онтологію. Далі порівнюються моделі подання контексту та обираються моделі на основі онтології та графів для опрацювання контекстних знань. Удосконалено JDL модель із вказанням операцій опрацювання контексту. Для представлення контекстних знань області працевлаштування використано контекстні графи. Запропоновано операцію поглиблення контексту як частину процесу прийняття рішення. Запропоновано модифікований метод аналітичної ієрархії для обґрунтування рішень щодо вибору практик.

онтологія
знання
контекст
контекстний граф
аналітична ієрархія
  1. Quinn, J. B. The intelligent enterprise a new paradigm. The Executive, 6(4) – 1992. – pp. 48–63.
  2. Bob Lewis and Scott Lee. The Cognitive Enterprise. Meghan-Kiffer Press, Tampa, FL, USA., 2015, 212 p.
  3. Smart Machines: IBM's Watson and the Era of Cognitive Computing. Columbia Business School Publishing by John E. Kelly III, Steve Hamm https://cup.columbia.edu/book/978-0-231-16856-4/smart-machines.
  4. Mary Bazire and Patrick Brézillon. Understanding Context Before Using It. A. Dey et al. (Eds.): CONTEXT 2005, LNAI 3554, pp. 29–40, 2005. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005.
  5. Strang T, Linnhoff-Popien C. A context modeling survey. InWorkshop on advanced context modelling, reasoning and management, UbiComp 2004 Sep 7, Vol. 4, pp. 34–4).
  6. Смирнов а.в., Левашова т.в., Пашкин м.п. модели контекстно-управляемых систем поддержки принятия решений в динамических структурированных областях, 2009.
  7. Bettini, Claudio/ A survey of context modelling and reasoning techniques./ Pervasive and Mobile Computing 6.2 (2010): 161–180
  8. Ye, Juan, Lorcan Coyle, Simon Dobson, and Paddy Nixon. "Ontology-based models in pervasive computing systems". The Knowledge Engineering Review 22, no. 4 (2007): 315–347.
  9. Iryna Zavuschak. The Context of Operations as the Basis for the Construction of Ontologies of Employment Processes // Iryna Zavuschak, Yevhen Burov. /I.J. Modern Education and Computer Science, 2017, 11, 13–24 Published Online November 2017 in MECS (http://www.mecs-press.org/) DOI: 10.5815/ijmecs.2017.11.02.
  10. Steinberg, A. N. and Bowman, C. L.,. Revisions to the JDL data fusion model. // Handbook of multisensor data fusion. – CRC Press, 2008. – pp. 65–88.
  11. Cabrera O, Franch X, Marco J. A context ontology for service provisioning and consumption. InResearch Challenges in Information Science (RCIS), 2014 IEEE Eighth International Conference on 2014 May 28 (pp. 1–12).
  12. Brézillon, Patrick. Task-realization models in contextual graphs. Modeling and Using Context(2005) pp. 1–8.
  13. Brézillon, Patrick. Elaboration of the Contextual Graphs representation: From a conceptual framework to an operational software. 2017.
  14. Буров Є. Опрацювання контексту у когнітивній інформаційній системі керованій моделями Східно-Європейський журнал передових технологій № 1/7(43). – Харків:Технологічний центр. 2010 ج . – C. 40–47.