Метод и имитационная модель прогнозирования характеристик региональных информационно-коммуникационных систем

• Автор: Датьев, Игорь Олегович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 190 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
1.1 Моделирование веб-трафика
1.2 Модели систем массового обслуживания
1.2.1 Модели восстановления
1.2.2 Модели Маркова
1.3 Модели уровня ТСР-соединения
1.4 Модели уровня приложения
1.5 Метод расчета нагрузки на основе коэффициентов удельной информативности
1.6 Анализ веб-трафика
1.7 Классификация пользователей сети Интернет
1.8 Анализ клиентских сред
1.9 Методы прогнозирования
1.9.1 Метод среднесрочного прогнозирования (регрессионный анализ)
1.9.2 Макросистемный подход
1.9.3 Метод системной динамики
1.10 Специализированные средства имитационного моделирования информационно-коммуникационных систем
1.11 Сравнительный анализ существующих методов и средств моделирования ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
1.12 ТРЕБОВАНИЯ К РАЗРАБОТКЕ
2. ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОСТАНОВКИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК РЕГИОНАЛЬНЫХ ИКС С УЧЕТОМ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
2.1 Декларативное представление компонентов региональных ИКС
2.2 Атрибуты декларативного представления компонентов региональных ИКС
2.2.1 Атрибуты пользователей
2.2.2 Атрибуты поставщиков информационно-коммуникационных услуг
2.2.3 Атрибуты классов информационных ресурсов
2.2.4 Атрибуты отношений
2.2.5 Механизм задания сценариев
2.3 Расчетные формулы характеристик трафика
2.4 Видоизменения отношения «трафик» и расчетных формул
2.5 Примеры постановок задач в терминах декларативного представления
2.6 Алгоритмы постановки задач
2.6 Оценка текущего состояния компонентов ИКС
2.7 Файл спецификации задачи
2.8 Модуль конфигурирования задачи
2.9 Выводы
3. ШАБЛОНЫ СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТИПОВЫХ КОМПОНЕНТОВ РЕГИОНАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
3.1 Понятие шаблона
3.2 Этапы разработки шаблона

3.3 Шаблон «Демографический сектор»
3.4 Шаблон «Социально-экономическая группа»
3.5 Шаблон «Тип пользователя»
3.6 Шаблон «Класс ресурсов»
3.7 Шаблон «Провайдер»
3.8 Блок расчета «Характеристики трафика»
3.9 Исследование информационных ресурсов различных классов
3.9.1 Пользователи ИКС как потребители информационно-коммуникационных ресурсов
3.9.2 Гипотеза о зависимости трафика, генерируемого в процессе использования информационного ресурса от класса ресурса
3.9.3 Исходные данные
3.9.4 Характеристики ресурсов различных классов
3.9.5 Размеры файлов различных форматов
3.10 ВЫВОДЫ
4. ТЕХНОЛОГИЯ СИНТЕЗА СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
4.1 Региональные особенности, влияющие на информационно-коммуникационные системы
4.2 Системно-динамическая модель региональных информационнокоммуникационных систем
4.2.1 Общая структура формируемой системно-динамической модели
4.2.2 Схема имитационной модели
4.2.3 Формирование структуры начального и первого уровней имитационной модели
4.2.4 Создание переменных для обмена информацией между подмоделями различных уровней
4.2.5 Формирование связей между объектами имитационной модели
4.2.6 Инициализация имитационной модели
4.2.7 Преобразование сценариев в элементы СД-модели
4.3 Инструментальная среда имитационного моделирования региональных информационно-коммуникационных систем
4.4 Исследование сформированных имитационных моделей
4.4.1 Региональная система компании-поставщика информационно-коммуникационных услуг
4.4.2 Региональная информационно-коммуникационная система КНЦ РАН
4.5 Варианты практического использования моделей региональных информационно-коммуникационных систем
4.6 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

Введение
Актуальность работы связана с возрастанием требований к качеству прогнозирования и обоснования решений в области развития региональных информационно-коммуникационных систем.
Под информационно-коммуникационной системой (ИКС) в работе понимается система взаимодействия поставщиков информационнокоммуникационных услуг, пользователей, информационных ресурсов. К особенностям региональных ИКС относится зависимость от социальной и экономической структуры пользовательской среды региона.
Моделирование нагрузки на различные элементы информационнокоммуникационной системы служит основным средством при разработке рекомендаций по техническим мероприятиям, направленным на улучшение функционирования этой системы. Знания об изменениях нагрузки, генерируемой пользователями, необходимы для эффективного развития информационно-коммуникационных услуг. В этом контексте особенно важным является получение перспективных оценок, способствующих формированию наилучших стратегий развития компаний, предоставляющих информационнокоммуникационные услуги. Кроме того, в современных условиях такие оценки необходимы и для эффективного решения задач прогнозирования и выработки стратегий информационно-коммуникационного развития регионов в целом, анализа существующего состояния информационно-коммуникационных услуг, разработки и внедрения новых услуг и информационно-коммуникационных технологий.
Меры, направленные на развитие информационно-коммуникационной системы, могут носить как оперативный характер (быстрая модификация для решения существующих проблем), так и стратегический (некоторые превентивные меры для сведения к минимуму затрат на модификацию системы в будущем). При принятии решений по выбору и обоснованию технических мероприятий, носящих стратегический характер, необходимо прогнозировать

отчеты взаимосвязи между группированными и именованными данными лог-файлов. Менеджеры продуктов и специалисты по маркетингу -типичные клиенты данного сегмента.
3. Веб-майнинг. Помимо перечисленного выше, производится
взаимодействие с другими базами данных корпорации, как правило, базами данных о клиентах. Для создания результирующих отчетов используются не только сложные взаимосвязи между группированными и именованными данными лог-файлов, но и внешние базы данных и электронные таблицы. Сочетание двух областей - data mining и World Wide Web - называемое Web mining, в настоящее время, стало объектом внимания множества исследовательских проектов и статей. Термин Web mining используется в двух различных направлениях [3]:
• Web content mining
• Web usage mining.
Web content mining описывает процесс исследования контента вебресурса [9, 11]. Web usage mining - процесс обработки логов веб-доступа или другой пользовательской информации: информации о просмотре и шаблонов доступа на один или более веб-ресурс [10, 93, 95, 96].
Как и у любого молодого научного направления, в области веб-майнинга существует множество проблем: необходимость интеграции различных источников данных, таких как логи доступа к серверу, логи переходов, информация о регистрации или профиле пользователя; преодоление трудностей, связанных с идентификацией пользователей вследствие отсутствия уникальных ключевых атрибутов в накопленных данных; и важность идентификации пользовательских сессий или транзакций, топологии сайта и моделей поведения пользователя.
1.7 Классификация пользователей сети Интернет
С первого взгляда, кажется, что Интернет- это всего-навсего глобальное