На правах рукописи

Ахаев Александр Валерьевич

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ПОСТРОЕНИЯ

ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ВЫБОРА ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ

(НА ПРИМЕРЕ «1С:ПРЕДПРИЯТИЕ 8»)

Специальность 05.13.17

Теоретические основы информатики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Томск – 2013 2

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники» на кафедре комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Ходашинский Илья Александрович

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Защита состоится в часов на заседании диссертационного совета Д 219.005.02 при Федеральном государственном образовательном бюджетном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» по адресу:

630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86.

С диссертацией можно ознакомиться в ФГОБУ ВПО «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики».

Автореферат разослан «_» 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 219.005.02

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования Широко распространенной проблемой для покупателя является проблема выбора наилучшего товара или услуги. В качестве торговой площадки может выступать магазин или Интернет-магазин. Как правило, покупатель сравнивает характеристики рассматриваемых товаров по ряду важных для него аспектов, стремясь выбрать лучшую альтернативу. Но в реальности редко встречается объект, превосходящий другие по всем характеристикам. Чем сложнее задача выбора и чем серьезнее последствия выбора, тем больше возрастает необходимость в специальных средствах, которые помогут покупателю в сравнении и приобретении товаров.

Проблема выбора наилучшей альтернативы из некоторого множества допустимых вариантов встречается во всех без исключения областях знаний. В работе рассматривается проблема выбора наилучшего программного продукта (ПП). В последнее время данная проблема становится очень актуальной и ярко выражена среди программных продуктов системы «1С:Предприятие 8»

(ППС1С), количество которых составляет более 1000 позиций.

Анализ специализированных средств, предназначенных для выбора программных продуктов, выявил ряд недостатков: привязка к узкой предметной области; отсутствие разработок для стороннего использования; отсутствие средств оценки функциональных возможностей. Выбор наилучшего программного продукта с использованием существующих средств требует значительных временных затрат и не позволяет получить рекомендацию о наиболее подходящей альтернативе. В связи с этим актуальной является разработка алгоритмов и программных средств, позволяющих не только сузить область поиска по ряду аспектов, но и способных оценивать альтернативы по их функциональным возможностям.

Рассматриваемая в диссертационной работе проблема является сложной слабоструктурированной узкоспециализированной. Для ее решения необходимы глубокие в данной предметной области знания и одновременно интуиция, основанная на опыте. Исходя из этого, проблему предлагается решить путем построения экспертной системы (ЭС). Учитывая тот факт, что торговой площадкой может выступать Интернет-магазин, необходима реализация веб-ориентированной экспертной системы (веб-ЭС).

Важным этапом создания экспертной системы является анализ предметной области. Широкое применение среди подходов к анализу предметной области получает онтологическое моделирование. В данном направлении науки работают многие российские и зарубежные ученые: И.Л.

Артемьева, Т.А. Гаврилова, Т. Грубер, Н. Гуарино, Н.Г. Загоруйко, Ю.А.

Загорулько, А.С. Клещев, Д. Люгер, С.В. Мальцева, Л.В. Массель, Д.Е.

Пальчунов, В.Ш. Рубашкин, Г.В. Рыбина, А.Ф. Тузовский, В.Ф. Хорошевский, Р. Штудер, В.З. Ямпольский.

С учетом постоянного роста объема информации задачи выбора наилучшей альтернативы отличаются большим разнообразием и решаются различными методами в зависимости от типа информации:

многокритериальная теория полезности (Р.Л. Кини, Х. Райфа,), эвристические методы;

2) методы на основе качественных характеристик, которые сразу же переводятся в количественный вид: метод анализа иерархий (Т. Л. Саати), методы теории полезности (В. Парето, В.В. Подиновский), методы теории нечетких множеств (А.Н. Аверкин, П. Ангелов, И.З. Батыршин, Д.Дюбуа, Л.

Заде, В. Педрикс, В.Б.Тарасов, С.В. Ульянов, Н.Г. Ярушкина, Р.Р. Ягер);

3) методы на основе количественных характеристик, использующие несколько индикаторов при сравнении альтернатив: методы сравнительного превосходства (Б. Рой);

4) методы на основе качественных характеристик без перехода к количественному виду: методы вербального анализа решений (О.И. Ларичев).

Анализ существующих методов показал, что все они имеют свои недостатки и достоинства. Однако, несмотря на широкие исследования в рассматриваемой области, до сих пор не найден оптимальный подход к решению проблемы выбора наилучшей альтернативы в соответствии с требованиями покупателя.

Цель работы и задачи исследования Целью диссертационной работы является повышение качества и оперативности выбора программного продукта за счет разработки алгоритмов и программных средств построения веб-ориентированных экспертных систем (веб-ЭС).

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) обзор и анализ существующих методов и систем в области выбора наилучшего программного продукта по требованиям пользователя;

2) разработка модели предметной области на основе онтологии;

3) разработка языка представления знаний, ориентированного на решение задач выбора программного продукта;

4) разработка алгоритма выбора наилучшего программного продукта в соответствии с пользовательскими требованиями;

5) разработка алгоритмов пополнения базы знаний;

6) программная реализация веб-ориентированной экспертной системы выбора ППС1С;

7) внедрение и тестирование веб-ЭС для анализа и оценки результатов.

Методы исследования При решении поставленных в работе задач использовались методы представления и обработки знаний, основанные на онтологическом моделировании, теории нечетких множеств, методах информационного поиска.

Научная новизна 1) Разработаны онтологическая модель предметной области и язык представления знаний, ориентированные на решение задач, учитывающих специфику выбора программных продуктов.

2) Разработан алгоритм выбора наилучшего программного продукта в соответствии с потребностями покупателя. Отличительной особенностью алгоритма является выделение области применения и области назначения программных продуктов, что позволило облегчить задачу выбора наилучшего решения путем уменьшения области поиска и увеличения скорости выбора без потери точности.

3) Предложены алгоритмы приобретения знаний на основе анализа текстовых документов с использованием онтологического подхода, которые позволяют существенно сократить время, затрачиваемое на пополнение базы знаний экспертом по сравнению с традиционными подходами к извлечению знаний.

4) Разработаны оригинальные средства построения вебориентированных экспертных систем выбора программных продуктов, включающих средства поиска, анализа и фильтрации информации, средства приобретения знаний на основе предложенных алгоритмов.

Практическая значимость Разработанные на основе предложенных алгоритмов программные средства построения веб-ориентированных экспертных систем позволяют повысить качество и оперативность выбора программного продукта ППС1С.

Полученные результаты могут быть использованы для настройки интеллектуальных систем, предназначенных для выбора товара или услуги, при условии соответствия структуры этих знаний (товара или услуги) структуре знаний программных продуктов системы «1С:Предприятие 8».

Научные и практические результаты нашли свое применение в ООО «ИТСК», о чем имеется акт внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту 1) Разработаны онтологическая модель предметной области и язык представления знаний, ориентированные на решение задач, учитывающих специфику выбора программных продуктов.

2) Разработан алгоритм выбора программного продукта, позволяющий определить наилучшую альтернативу в соответствии с потребностями покупателя, включающий в себя этапы:

сужения области выбора на основе продукционной системы с использованием собственного языка представления знаний;

выбора наилучшего программного продукта по функциональным возможностям на основе нечеткого вывода.

3) Разработаны алгоритмы приобретения знаний на основе анализа текстовых документов, позволяющие существенно сократить время, затрачиваемое на пополнение базы знаний экспертом по сравнению с традиционными подходами к извлечению знаний.

4) Реализованы программные средства построения веб-ориентированных экспертных систем для выбора программных продуктов, позволяющие повысить качество и оперативность выбора.

Апробация работы Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и выставках: Томский IEEE семинар «Интеллектуальные системы моделирования, проектирования и управления» (Томск, 2011–2013); Всероссийская научно-техническая конференция «Научная сессия ТУСУР» (Томск, 2011–2013); Всероссийская научно-практическая конференция «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2011); XIX Международная научнопрактическая конференция студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (Томск, 2012); Региональная выставка научных достижений молодых ученых «СибНова-2012» (Томск, 2012); VIII Международная научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления», посвященная 50-летию ТУСУРа (Томск, 2012); XVIII Байкальская Всероссийская конференция и Школа-семинар научной молодежи «Информационные и математические технологии в науке и управлении»

(Иркутск, 2013).

Публикации по теме работы По теме диссертации опубликовано 15 работ, из них две – в периодических изданиях, рекомендованных ВАК России для публикации научных работ. В том числе получено одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ (№2013611467).

Личный вклад автора Постановка задачи была проведена совместно с научным руководителем.

Все результаты работы получены автором лично. Программная реализация средств построения экспертных систем выполнена автором лично.

Объем и структура работы Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения.

Объем работы составляет 115 страниц. Работа содержит таблицы и рисунки.

Список литературы содержит 114 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, перечисляются методы исследования, определены новизна и практическая значимость результатов, отражены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен обзор и анализ существующих подходов к выбору наилучшей альтернативы и оценена возможность их применения в условиях решаемой проблемы. Рассмотрены их сравнительные характеристики и определены преимущества и недостатки. Обоснована необходимость разработки экспертной системы для выбора программных продуктов на примере программных продуктов системы «1С:Предприятие 8».

Среди рассмотренных методов наибольшей универсальностью и теоретической обоснованностью обладают методы теории полезности, методы теории нечетких множеств и метод анализа иерархий. Однако не существует полностью универсальных подходов искусственного интеллекта для решения подобного класса задач.

Существуют интернет-каталоги с возможностью отбора товаров по производителю и цене. Такие каталоги незначительно сужают круг поиска, а описания товаров требуют дополнительного анализа.

Существуют сайты с возможностью подбора товаров на основе нескольких параметров характеризующих потребности покупателя. Количество параметров зависит от предметной области и варьируется от 3 до 15. На основе этих параметров определяются подходящие товары посредством SQL-запроса к таблице базы данных. Зачастую подходящих товаров может либо вообще не оказаться, либо их количество будет исчисляться десятками, анализировать которые приходится самостоятельно. Также есть ресурсы, упрощающие ручной анализ, предоставляющие сервисы для сравнения товаров в виде сводной таблицы характеристик.

Рассмотренные системы не могут быть использованы в процессе решения задачи для выбора наилучшего товара в силу следующих причин: системы созданы применительно к узкой предметной области; являются коммерческими разработками, не предназначенными для стороннего использования;

отсутствуют методы и алгоритмы выбора наилучшего программного продукта.

Во второй главе представлены разработанные алгоритмы построения веб-ориентированной экспертной системы выбора наилучшего программного продукта по требованиям пользователя на основе онтологического подхода, нечеткого вывода и собственного языка представления знаний 1С (ЯПЗ1С).

В работе предлагаются следующие этапы построения веб-ЭС:

онтологического подхода;

2) формирование базы знаний (правил);

3) задание параметров алгоритма выбора наилучшего ПП;

4) настройка алгоритма приобретения знаний из текстовых документов (при наличии);

5) тестирование.

Взаимодействие данных этапов показано на рисунке 1. На входе – знания эксперта, на выходе – веб-ЭС.

Настроить алгоритм выбора наилучшего ПП Сформировать БЗ Настроить алгоритм приобретения знаний Модель предметной области на основе онтологического подхода. При построении онтологии в первую очередь необходимо сформировать перечень понятий, обозначающих сущности или явления предметной области, затем связать эти понятия отношениями.

Каждое предприятие по-своему индивидуально, но с точки зрения технологии автоматизации бизнес-процессов многие довольно похожи. Выбор ППС1С обусловливается такими общими для всех признаками, как размер организации, специфика осуществляемой деятельности, а также конкретными задачами, на решение которых предполагается направить искомый продукт.

Покупатель в свою очередь характеризуется набором требований к функциональным возможностям ППС1С, а также ограничениями, накладываемыми на процесс выбора.

Проблема большого количества альтернатив и их параметров решается за счет выделения областей применения и назначения ППС1С следующими этапами:

1) выделить область применения – определяющие понятия из всего полученного множества, которые являются характерными как для ППС1С, так и для пользователя (предприятия). Построить онтологию на основе данных понятий;

2) выделить область назначения ППС1С таким образом, что каждая альтернатива оценивается только по «уникальным» характеристикам (функциональным возможностям), не затрагивая (насколько возможно) параметры прочих областей назначения. Определить атрибуты целевого понятия онтологии.

В результате получен следующий вид онтологии (рисунок 2).

Для выделения области назначения все имеющиеся функциональные возможности были сгруппированы по различным признакам (понятиям). В рассматриваемой задаче наиболее подходящим понятием под условие уникальности набора характеристик в отдельно взятой области назначения оказалось понятие «Подвид деятельности».

Формирование базы знаний. Формирование БЗ осуществляется на основе онтологии с использованием собственного языка представления знаний продукционного типа. Онтология предметной области упрощает общение между экспертом и инженером знаний при проектировании базы знаний.

На основе разработанной онтологии формируется набор правил вида где антецедент является описанием данных, а консеквент – одно или более действий, которые должны быть выполнены, если антецеденты соответствуют содержимому базы фактов.

Рассматриваемый язык правил может быть представлен в форме Бэкуса – Наура следующим образом:

ТОГДА КОНЕЦЕСЛИ;

Под условием понимается некоторое предложение, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (или промежуточные, выступающих далее как условия, или целевые, завершающие работу системы). Значениями в консеквенте являются числа, символы (выделяются кавычками «, ») или переменные. Знак – это один из знаков сравнения: «больше» (), «равно» (=) или «неравно» ().

Простейшее правило состоит из одного условия в антецеденте и консеквенте:

ЕСЛИ (ТипПредприятия = «Хозрасчетный») И (ПодвидУчета = «Бухгалтерский и оперативный учет») И (ПодвидДеятельности = «Квартплата») ТОГДА ПрограммныйПродукт = «1С:Председатель ТСЖ»;

КОНЕЦЕСЛИ;

что интерпретируется следующим образом:

«Если тип предприятия хозрасчетный, подвид учета бухгалтерский и оперативный, версия ПРОФ, а подвидом деятельности является квартплата, то рекомендовать программный продукт «1С:Председатель ТСЖ».

Отличительными элементами языка являются функции (название начинается на букву «ф»), которые выполняют назначенное им задание и возвращают значение в переменную. Пример правила с использованием функции:

ЕСЛИ (ВидДеятельности = «ЖКХ») ТОГДА ПодвидДеятельности = фУточнитьПВД(«квартплата», «субсидии»);

КОНЕЦЕСЛИ;

Интерпретация этого правила такова:

«Если видом деятельности является ЖКХ, то уточнить у пользователя подвид деятельности, предложив в качестве вариантов выбора квартплата и субсидии».

Результатом конвертации онтологии являются знания о программных продуктах в виде правил. Сформированные правила сохраняются в базе знаний системы.

Язык представления знаний 1С имеет следующие достоинства:

1) учитывает специфику предметной области (выбор ПП);

2) является выразительным (интуитивно понятным для человека).

3) легко интерпретируется на языки программирования.

Данный язык разработан с использованием синтаксиса языка программирования «1С» и является его подмножеством.

Полученные правила позволяют значительно сузить область поиска до нескольких (от 2 до 10) альтернатив. Если покупатель затрудняется сделать окончательный выбор самостоятельно, он может сделать это при помощи подсистемы анализа функциональных возможностей Оценивание программных продуктов по функциональным возможностям.

Программные продукты системы «1С:Предприятие 8» обладают набором качественных и количественных характеристик (функциональных возможностей). Сравнение ППС1С предлагается проводить только по тем характеристикам, которые относятся к определенному виду деятельности и не затрагивают характеристики из других областей. Список наиболее важных функциональных возможностей формируется с привлечением экспертов.

Характеристики пересчитываются в числовые значения, затем эти значения обрабатываются для получения интегральной оценки ППС1С.

Алгоритм получения интегральной оценки состоит из следующих этапов:

1) формирование частных оценок характеристик ППС1С и установление шкал измерения для них;

2) нормирование частных оценок характеристик с использованием вербально-числовой шкалы Харрингтона. Данная шкала была образована на основе логистической функции Харрингтона: d = exp[–exp(–Y)], где Y называется шкалой частных показателей, d – шкалой желательности.

Приведение к единой универсальной шкале;

3) расчет интегральной оценки на основе нечеткого вывода.

На входе алгоритма – экспертные оценки функциональных возможностей ПП, на выходе – интегральная оценка.

Формирование оценок функциональных возможностей ППС1С и установление шкал измерения для них осуществляется на этапе построения онтологии приложения. Данные оценки характеризуют степень реализации функциональных возможностей. На рисунке 3 представлены примеры шкал с качественными оценками.

ОН Н С В ОВ

где ОН – очень низкая; Н – низкая; С – средняя; В – высокая; ОВ – очень высокая.

Рисунок 3. Примеры шкал функциональных возможностей Далее полученные значения пересчитываются в отметки на шкале желательности в интервале от 0 до 1. После того как выполнено нормирование всех характеристик, осуществляется расчет интегральной оценки.

При расчете интегральной оценки ПП используется нечеткий вывод.

Входными лингвистическими переменными являются нормированные показатели. Выходной лингвистической переменной является интегральная оценка. Все лингвистические переменные описываются нечеткими терммножествами, заданными треугольными функциями принадлежности на интервале от 0 до 1.

Таким образом, на выходе нечеткой системы получаем интегральную оценку функционального наполнения ПП в интервале от 0 до 1. Интегральная оценка необходима для сравнения программных продуктов. Она позволяет объективно оценивать возможности ПП, а также облегчает процесс сравнения, делая его нагляднее.

Выбор программных продуктов по интегральной оценке. Представленный алгоритм также используется для формирования оценки требований покупателя. По данной оценке осуществляется выбор конкретного программного продукта. Для иллюстрации выполнения данного алгоритма рассмотрим пример, который отображает процесс преобразования требований покупателя в интегральную оценку (таблица 1).

Результатом работы механизма логического вывода экспертной системы является набор программных продуктов, состоящий из «1С:Медицина.

Поликлиника» и «1С:Медицина. Больница» (область применения – медицина).

Покупателю предлагается сформировать качественные оценки функциональных возможностей желаемого программного продукта из области медицины. Далее осуществляется нормирование полученных оценок. Затем по нормированным оценкам выполняется расчет интегральной оценки (таблица 1).

Таблица 1. Пример выходных данных по этапам алгоритма Формирование отчетов Формирование Ведение взаиморасчетов с контрагентами Таким образом, по требованиям покупателя формируется оценка желаемого ПП. После сравнения оценок «1С:Медицина. Больница» и «1С:Медицина. Поликлиника» с оценкой желаемого ПП с определенной степенью точности станет известно, какой вариант «ближе» к желаемому. Для получения вербальной оценки «близости» также используется функция Харрингтона.

Для программных продуктов «1С:Медицина. Поликлиника» и «1С:Медицина. Больница» интегральные оценки равны 0,4 и 0, соответственно, оценка желаемого ПП равна 0,53 (рисунок 4). Выполним переход к шкалам с интервалами [0, 1]. При этом за конечное (идеальное) значение данных интервалов возьмем оценку желаемого ПП. Тогда исходные оценки ПП в масштабе полученных шкал будут равны 0,75 и 0, соответственно.

Рисунок 4. Схема выбора программного продукта по интегральной оценке Обратившись к вербально-числовой шкале Харрингтона, получаем вербальную оценку «высокая» для значения 0,75 и оценку «очень высокая» для значения 0,89. Другими словами, программный продукт «1С:Медицина.

Больница» подходит для данного покупателя по функциональному наполнению с очень высокой степенью уверенности.

Использование интегральной оценки требований покупателя позволяет более объективно оценить потребность в функциональном наполнении ПП.

В рассматриваемой задаче объект исследования носит в основном описательный характер, следовательно, наибольшую сложность при построении ЭС представляет процесс извлечения и формализации информации.

Приобретение знаний. Для разработки модуля приобретения знаний, используется текстологический метод. В качестве источника знаний выступают информационные письма фирмы «1С» о выпуске программных продуктов в виде текстовых документов, подготовленных разработчиками согласно единой системе программной документации.

Предлагаемый подход к автоматизации процесса внесения в ЭС знаний из документа основан на построении онтологии информационного письма и выделения из него набора метаданных, характеризующих его содержание.

Алгоритм приобретения знаний состоит из следующих этапов (рисунок 5):

1) формирование онтологии информационного письма;

2) аннотирование письма (выявление структурных блоков);

3) извлечение фактов (обработка структурных блоков);

4) формирование правила для базы знаний.

Первый этап является подготовительным, то есть в идеале онтология формируется один раз до запуска подсистемы извлечения знаний. Однако формирование онтологии – это итеративный процесс. На практике есть необходимость возвращаться к данному этапу с целью «отладки».

Таким образом, на входе алгоритма – информационное письмо, на выходе – правило для БЗ.

На рисунке 6 представлена онтология информационного письма, описывающего программный продукт системы «1С:Предприятие 8».

Чтобы применить онтологию для автоматической обработки текстов, необходимо понятиям онтологии в качестве атрибутов сопоставить набор ключевых слов (словосочетаний).

На этапе семантического аннотирования в тексте выявляются экземпляры понятий онтологии (с учетом набора ключевых слов и словосочетаний) и создаются указатели на соответствующие экземпляры понятий онтологии. То есть, выполняется поиск ключевых слов, в качестве таковых используются экземпляры онтологии. Затем выполняется выделение структурной части документа.

При обработке письма на этапе извлечения фактов происходит автоматическая идентификация блоков текста в соответствии с выявленной в процессе аннотирования структурой. При этом в процессе анализа блоков текста заданного типа обеспечено извлечение требуемых фактов по определенному алгоритму. Ниже представлен один из таких алгоритмов для нахождения функциональных возможностей (характеристик) программного продукта. На входе алгоритма – фрагмент письма, полученный при аннотировании и шаблон, представляющий собой список наименований наиболее важных характеристик ПП, сформированный экспертом. На выходе – список функциональных характеристик ПП с описанием. Алгоритм выполняется в цикле (обход по шаблону) и состоит из следующих этапов:

1) поиск слова (словосочетания) во фрагменте письма по названию текущей характеристики ПП из шаблона;

2) выявление участка с описанием характеристики ПП в тексте;

3) определение отсутствия слов отрицания в выявленном участке;

4) запись текущей функциональной характеристики ПП.

Пример входных и выходных данных алгоритма (на примере программного продукта «1С:Председатель ТСЖ») представлен на рисунке 7.

Рисунок 7. Пример входных и выходных данных алгоритма В результате обработки структурных блоков из полученных знаний формируется правило. Ниже представлен пример правила, сформированного для программного продукта «1С:Председатель ТСЖ»:

ЕСЛИ (ТипПредприятия = «Хозрасчетный») И (ПодвидУчета = «Бухгалтерский и оперативный учет») И (ПодвидДеятельности = «Квартплата») ТОГДА ПрограммныйПродукт = «1С:Председатель ТСЖ»;

КОНЕЦЕСЛИ;

Таким образом, результатом проведенного анализа информационного письма является знание о программном продукте в виде правила. Полученное правило сохраняется в базе знаний системы.

В третьей главе представлены результаты реализации и тестирования программных средств построения веб-ориентированных экспертных систем выбора программных продуктов системы «1С:Предприятие 8».

При построении экспертных систем возможно применение, как языков программирования различного уровня, так и оболочек (пустых, скелетных) экспертных систем. Оболочки имеют общую направленность и не учитывают особенности исследуемой предметной области.

На рисунке 8 представлена общая UML-диаграмма экспертной системы.

Разработанная экспертная система была разделена на подсистемы в соответствии с выполняемыми задачами.

ЭС реализована на платформе «1С:Предприятие 8» и представляет собой программный комплекс, включающий в себя как клиентское приложение, исполняемое в операционной системе компьютера, так и веб-приложение, исполняемое в среде интернет-браузера (Windows Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome или Safari).

Клиентское приложение предназначено для использования менеджером в режиме консультирования (не всякий менеджер является экспертом), вебприложение – для использования покупателем. В обоих случаях на этапе ввода информации реализуется диалог пользователя с системой в режиме «вопрос – ответ».

Экспертная система апробирована на пятидесяти шести клиентах компании «ИТСК», уже работающих с пятнадцатью различными программными продуктами «1С:Предприятие 8» в восьми видах деятельности.

Все клиенты проходившие тестирование были разделены на три подгруппы по длительности использования ППС1С: до года (17 клиентов), от одного года до двух лет (14 клиентов), более двух лет (25 клиентов).

Во время тестирования выяснялись следующие вопросы:

Соответствует ли текущая система автоматизации бизнестребованиям клиента?

Соответствует ли текущая система автоматизации пользовательским требованиям клиента?

Устраивает ли текущая система автоматизации?

Тестирование одного клиента заняло не более получаса. Результаты тестирования представлены в таблице 2.

Таблица 2. Результаты тестирования клиентов Текущая ППС1С соответствует бизнес-требованиям Текущая ППС1С не соответствует бизнес-требованиям Текущая ППС1С соответствует пользовательским требованиям Текущая ППС1С не соответствует пользовательским требованиям Результаты тестирования использованы для анализа и оценки разработанных средств. На основе полученных данных выявлено, что:

в 84% случаев на основе бизнес-требований экспертная система рекомендует то решение, которое совпадает с решением, принятым ранее на основе рекомендаций экспертов;

в 71% случаев на основе пользовательских требований экспертная система рекомендует используемый ППС1С.

Во втором случаем меньший процент объясняется сложностью точной оценки.

Проведенное тестирование позволяет сделать вывод о том, что вебориентированная экспертная система выбора ППС1С способна сократить количество покупателей, неудовлетворенных выбранным ППС1С и оказать объективную поддержку клиенту в вопросе автоматизации деятельности.

В заключении приводятся выводы по диссертационной работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В работе решена важная и актуальная научно-практическая задача выбора наилучшего программного продукта. Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем:

1. Разработаны онтологическая модель предметной области и язык представления знаний, ориентированные на решение задач, учитывающих специфику выбора программных продуктов.

2. Разработан алгоритм выбора наилучшего программного продукта в соответствии с потребностями покупателя. Отличительной особенностью алгоритма является выделение области применения и области назначения программных продуктов, что позволило облегчить задачу выбора наилучшего решения путем уменьшения области поиска и увеличения скорости выбора без потери точности.

3. Предложены алгоритмы приобретения знаний на основе анализа текстовых документов с использованием онтологического подхода, которые позволяют существенно сократить время, затрачиваемое на пополнение базы знаний экспертом по сравнению с традиционными подходами к извлечению знаний.

4. Разработаны оригинальные средства построения вебориентированных экспертных систем выбора программных продуктов, включающих средства поиска, анализа и фильтрации информации, средства приобретения знаний на основе предложенных алгоритмов. Программные средства построения веб-ЭС могут стать инструментом для настройки интеллектуальных систем, предназначенных для выбора товара или услуги, при условии соответствия структуры этих знаний (товара или услуги) структуре знаний программного продукта системы «1С:Предприятие 8».

5. Разработана веб-ориентированная экспертная система и внедрена в компании «ИТСК», где используется для выбора наилучшего программного продукта системы «1С:Предприятие 8» в соответствии с требованиями клиента.

В журналах, рекомендованных ВАК:

1. Адуева Т.В., Ахаев А.В., Ходашинский И.А. Продукционная система выбора программных продуктов системы «1С:Предприятие 8» // Бизнесинформатика. – 2012. – №1. – С. 55-61.

2. Ахаев А.В. Алгоритм оценивания функционального наполнения программных продуктов на основе нечеткого логического вывода // Доклады ТУСУРа. – 2013. – №2. – С. 169-174.

В других изданиях:

3. Ахаев А.В. Классификация программных продуктов «1С:Предприятие 8»

// Научная сессия ТУСУР 2011: Материалы докладов Всероссийской научнотехнической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 4– 6 мая 2011 г. – Томск: В-Спектр, 2011. – ч.2. – С.165-168.

4. Ахаев А.В. Язык описания базы знаний продукционной системы выбора конфигураций программных продуктов «1С:Предприятие 8» // Молодежь и современные информационные технологии: Сборник трудов IX Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 11–13 мая 2011 г. – Томск: СПБ Графикс, 2011. – ч.1. – С 260-261.

5. Ахаев А.В. Модуль приобретения знаний из «1С»-инфописем с использованием онтологического подхода // Современные техника и технологии: сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2012. – Т.2. – С. 267-268.

6. Ахаев А.В. Использование онтологического подхода для приобретения знаний из «1С»-инфописьма // Материалы 50-й Международной научной студенческой конференции «Студент и научно-технический прогресс»:

Информационные технологии, Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2012. – С. 187.

7. Ахаев А.В. Структура продукционной системы выбора программных продуктов системы «1С:Предприятие 8» // Научная сессия ТУСУР 2012:

Материалы Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 16–18 мая 2012 г. – Томск: В-Спектр, 2012. – ч.3. – С.9-11.

8. Ахаев А.В. Оценивание функционального наполнения программных продуктов системы «1С:Предприятие 8» на основе нечеткого вывода с использованием шкалы Харрингтона // Электронные средства и системы управления: Материалы докладов Международной научно-практической конференции (8–10 ноября 2012 г.) – Томск: В-Спектр, 2012. – ч.1. – С.136-140.

9. Ахаев А.В. WEB-ориентированная экспертная система выбора программных продуктов // Наука. Технологии. Инновации: материалы Всерос.

науч. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых: Новосибирск, 29 ноябрядекабря 2012 г. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012. – Ч.3. – С. 263–266.

10. Ахаев А.В. Разработка web-ориентированной экспертной системы для выбора программных продуктов на примере «1С:Предприятие 8»// Современные техника и технологии: сборник трудов XIX Международной научно-практической конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. – Томск:

Изд-во Томского политехнического университета, 2013. – Т.2. – С. 206-207.

11. Ахаев А.В. Методы и системы выбора наилучшего объекта // Научная сессия ТУСУР 2013: Материалы Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Томск, 15–17 мая г. – Томск: В-Спектр, 2013. – ч.4. – С.9-11.

12. Ахаев А.В., Ходашинский И.А. WEB-ориентированная экспертная система для выбора программных продуктов системы «1С:Предприятие 8» // Вычислительный интеллект (результаты, проблемы, перспективы): Материалы 2-й международной научно-технической конференции, Украина, Черкассы, 14мая 2013 г. – Черкассы: Маклаут, 2013. – С. 144-145.

13. Ахаев А.В. Алгоритмы и программные средства построения webориентированных экспертных систем выбора программных продуктов на примере «1С:Предприятие 8» // XVIII Байкальская Всероссийская конференция с международным участием «Информационные и математические технологии в науке и управлении»: Иркутск - Байкал, 1-10 июля 2013. – С. 78-84.

14. Ахаев А.В., Ходашинский И.А. Онтологический подход к извлечению знаний из информационных писем о программных продуктах системы «1С:Предприятие 8» // IV Всероссийская конференция «Знания – Онтологии – Теории» с международным участием, Новосибирск, 8 – 10 октября 2013.

15. Свид. о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013611467. Ахаев А.В., Ходашинский И.А., Подсистема оценивания функционального наполнения программных продуктов. Зарег. в Реестре программ для ЭВМ 21 января 2013 г.