Модели социальных сетей и нечеткие методы профориентации персонала в системе планирования производственных программ промышленного объединения

• Автор: Ульянова, Анна Игоревна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 172 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ ПРОФОРИЕНТАЦИИ ПЕРСОНАЛА И

ПЛАНИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСЬВЕННЫХ ПРОГРАММ

1.1. Моделирование социальных сетей.

1.2. Обзор социальноориентированных технологий.

1.3. Организационные модели и типы организационных структур

управления производственными программами

1.3.1. Функциональная модель организационной структуры

1.3.2. Процессная модель организационной структуры

1.3.3. Матричная модель организационной структуры.

1.3.4. Смешанные структуры
1.3.5. Организационная свертка
1.3.6. Методы и модели анализа эффективности и синтеза
организационных структур
1.4. Модели связности учебных материалов при формировании программ профориентации и переподготовки персонала.
1.5. Формирование организационной структуры в i i.
1.5.1. Правила формирования организационной структуры.
1.5.2. Построение организационной диаграммы.
Выводы по главе 1.
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ КВАЛИФИКАЦИОННОГО УРОВНЯ УЧАСТНИКОВ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ И ИХ КЛАСТЕРИЗАЦИИ.
2.1. Формирование показателей квалификационного уровня участников социальной сети.
2.2. Гетерогенный тестовый контроль квалификационных характеристик
2.3. Рекуррентная модель сетевого планирования реализации производственных программ.
2.3.1. Вероятностное моделирование сетевой модели.
2.3.2. Лингвистическая формализация сетевой модели
2.4. Разработка метода перераспределения информационных ресурсов
2.4.1. Марковская цепь связности информационных ресурсов
2.4.2. Операции преобразования марковской цепи
2.4.3. Построение вторичной марковской цепи групп пользователей
Выводы по главе 2.
3. МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ НЕЧЕТКИХ ЦЕЛЕЙ И НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ВЫБОРА СОСТАВА ИСПОЛНИТЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ.
3.1. Анализ методов и моделей формирования организационной структуры.
3.2. Постановка задачи стимулирования в активных системах.
3.3. Задача синтеза оптимального механизма стимулирования в базовой модели активной системы
3.4. Модель выбора исполнителей
3.5. Построение оптимальной функции штрафов
3.6. Методика организации системы переподготовки персонала промышленных объединений.
Выводы по главе 3
4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ПЕРЕПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА И ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ
4.1. Проектирование структуры программного комплекса.
4.2. Методика формирования гетерогенных тестов.
4.3. Анализ результатов экзамена по возрастным группам сотрудников .
4.3.1. Анализ зависимости по финансовоэкономическому блоку
4.3.2. Анализ зависимости между результатами аттестации и возрастными категориями сотрудников по блокам
Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Таким образом, существующие модели социальных сетей по целям исследования можно разделить на две основные категории: модели формирования социальных сетей и модели распространения нововведений в социальных сетях. Согласно последним исследованиям, мировой рынок образовательных социальных сетей уже к году может достигнуть объема трлн. США. Стремительные изменения в сфере современной подготовки кадров подтверждают, что информационные технологии в сфере образования будут пользоваться все большим спросом. При этом, конкуренция на данном рынке будет все больше стимулировать применение самых последний технологий, включая виртуализацию образования. Общий рынок электронного обучения (как региональный, так и международный) по оценкам экспертов увеличится от до %. На сегодняшний день США являются лидерами на этом рынке (доля США — %). Европа является вторым по масштабу рынком — %. Рынок дистанционного обучения становится крайне насыщенным. Такие сайты как иусМосйа, РгерМе или ТесЬСгипсЬ стремительно появляются в интернет. В последнее время социальные сети все чаще и чаще становятся ареной информационных противоборств. В работе [] предпринята попытка систематизировать математические модели, касающиеся информационного влияния, управления и противоборства в социальных сетях, а также ' представлен программный комплекс для проведения имитационного моделирования интересующих исследователя жизненных сценариев. Эти принципы выражаются во влиянии на. Стохастический подход к описанию поведения социальных сетей основан на следующей идее: такие понятия, как «зависимость поведения», «цена- автономности», «цена взаимовлияния», «потенциальная ценность социальной сети» имеют прямые аналогии в статистической физике и теории информации, что позволяет использовать математические модели, разработанные. Динамика влияния социальных сетей, в основном, описывается марковским процессом, а мнения рассчитываются при помощи графа влияний. Вводятся понятия сообществ, групп и спутников. С помощью результирующей структуры влияний доказывается, что мнения спутников определяются мнением групп, а в группах мнения становятся одинаковыми в рамках каждой группы. На основе модели информационного влияния ставятся и решаются задачи информационного управления — воздействия на пользователей социальной сети с целью формирования требуемых их итоговых мнений. Рассматриваются случаи оказания воздействий, как на-мнения, так и на доверие, а также на репутацию выбранных пользователей социальной сети. В качестве примера одного из полученных теоретических результатов можно привести следующий: для достижения требуемых мнений в сети по интересующему вопросу перед «вбросом» соответствующей информации в сеть следует повысить свою репутацию, высказывая «популярное» мнение по остальным вопросам. В работе [] формулируется и решается задача информационного противоборства - взаимодействия нескольких управляющих субъектов (центров), осуществляющих информационные воздействия на агентов в сети. В общем случае интересы центров не совпадают, поэтому между ними может возникнуть информационная война. В перспективе можно рассматривать задачу раздела сфер влияния, т. В качестве одного из случаев информационного противоборства рассматривается информационная эпидемия в социальной сети (т. Проводится формализация задачи противоборства путем сведения к биматричной игре. Отметим, что данная модель информационной эпидемии может, невидимому, использоваться также для анализа распространения вирусов в компьютерных сетях. Для представления социальной сети и задания на ней семантических отношений (Агент, Доверие, Социальная сеть) были разработаны онтологии базовой структуры социальной сети и социально-сетевых сервисов в нотации OWL. В качестве декларативного языка запросов для анализа графовой структуры социальной сети был задействован язык SPARQL. Ключевые элементы этого языка: поддержка работы с путями в графе; поиск с использованием групповых символов; функции а1регирования (сумма, среднее, минимум, максимум); функции агрегирования множеств (объединение, пересечение, дополнение); поддержка пользовательских функций.