Automatic generation of recommended systems based on qualitative interpretation of monitoring information

Abstract

В статье описаны методы принятия решений на основе алгоритмов интеллектуального обучения, для построения которых используются вербальные элементы. Такие алгоритмы и методы обычно работают в расчетах со строго количественными данными, однако, принимая во внимание человеческий способ восприятия информации в вербальной форме. Человек не принимает непосредственного участия в процессе построения модели, то есть ее структура не зависит от экспертных или иных человеческих мнений, однако качественная вербальная информация (например, элементы нормативных актов, документов, приказов и т. д.) встраивается в алгоритм в закодированной форме. Представлены вычислительные эксперименты. The article describes decision-making methods based on intelligent learning algorithms; for the construction of which verbal elements are used. Such algorithms and methods usually work in calculations with strictly quantitative data; however; taking into account the human way of perceiving information in verbal form. The person does not directly participate in the process of building the model; that is; its structure does not depend on expert or other human opinions; however; high-quality verbal information (for example; elements of regulations; documents; orders; etc.) is embedded in the algorithm in coded form. Computational experiments are presented.