2023. №2 Vol 17

      В статье представлен новый подход к моделированию и оптимизации стратегий принятия индивидуальных решений в многоагентных социально-экономических системах (МСЭС). В основе такого подхода – синтез методов агентного моделирования, машинного обучения и генетических оптимизационных алгоритмов. Разработана процедура синтеза и обучения искусственных нейронных сетей (ИНС), имитирующих функциональность МСЭС и обеспечивающих аппроксимацию значений ее целевых характеристик. Особенностью данной двухшаговой процедуры является комбинированное использование методов роевой оптимизации (для определения оптимальных значений гиперпараметров) и алгоритма машинного обучения Adam (для вычисления весовых коэффициентов ИНС). Применение подобных, основанных на ИНС суррогатных моделей в параллельных многоагентных генетических алгоритмах вещественного кодирования (MA-RCGA) позволяет кратно повысить временную эффективность процедуры эволюционного поиска оптимальных решений. Проведены численные эксперименты, подтверждающие существенное улучшение производительности MA-RCGA, периодически использующего суррогатную ИНС-модель для аппроксимации значений целевой и фитнес-функции. Спроектирован программный комплекс, который включает оригинальную (эталонную) агентную модель торговых взаимодействий, суррогатную ИНС-модель и генетический алгоритм MA-RCGA. При этом используются программные библиотеки FLAME GPU, OpenNN (Open Neural Networks Library) и др., методы агентного моделирования и машинного обучения. Разработанная система может быть использована менеджерами, отвечающими, в частности, за формирование оптимальной стратегии торговых взаимодействий.

      Цель исследования состоит в концептуальном раскрытии применения системы менеджмента знаний (СМЗ) в качестве механизма стратегического развития университета. Международный опыт доказывает положительное виляние СМЗ на производительность образовательных организаций. На основе анализа зарубежного опыта применения СМЗ в высшем образовании (ВО) выработаны обобщенные теоретические положения и концептуальная схема СМЗ. Теоретические положения состоят в том, что 1) объектом воздействия менеджмента знаний (МЗ) являются действия сотрудников, а не сами знания; 2) особенности ВО ограничивают трансфер механизмов МЗ из бизнеса; 3) специфика каждого университета определяет структуру и содержание СМЗ для его развития. На базе модели цикла знаний Socialization–Externalization–Combination–Internalization (SECI) представлен процесс МЗ в ВО, дополненный на каждом этапе перечнем действий сотрудников и набором цифровых сервисов. Привносится новшество в модель SECI, в которой поток знаний движется не по спирали, а волнами, проходя через этапы недокументированных, частично документированных и документированных знаний. Показано, что поток знаний может, не достигая этапа документированных знаний, пригодных для использования в организации, возвращаться на доработку на предыдущие этапы. Поток знаний может прерываться на любом из этапов. Преимущество предложенного концепта СМЗ для ВО заключается в возможности проведения контроля потоков знаний до того, как они обретут форму документов. Работа со знаниями в цифровой среде впервые позволяет сделать этот начальный этап прозрачным для контроля посредством измерения интенсивности деятельности преподавателей, а на последующих этапах – производить измерение самого потока знаний. Благодаря этому становится возможным управленческое воздействие на сотрудников и контроль потоков знаний. Руководство университета получает полную картину об активности преподавателей и интенсивности работы со знаниями, связанными с учебными дисциплинами и образовательными программами.

      Статья посвящена проблеме повышения эффективности работы электронной торговой площадки типа маркетплейс. Субъектами площадки являются покупатели и продавцы, объектами – совокупности однородных товаров. Актуальная задача заключается в разработке и автоматизации сервисов поддержки принятия решений для продавцов, которые являются основными плательщиками для маркетплейс. Эффективность работы электронной торговой площадки будет зависеть от адекватности товарных предложений продавцов. Выбор удачной стратегии (предложения) продавцом в условиях конкуренции будет влиять не только на потенциальную прибыльность, но и на ликвидность предложения, то есть на возможность совершения сделки.  В работе разрабатываются математические модели для поддержки принятия решений продавцом при формировании предложения. Отличительной особенностью предлагаемых моделей является ориентация как на покупательский спрос и возможности продавца, заданные в форме векторов нечетких характеристических свойств товара, так и на наличие конкурентов на торговой площадке. Для описания конкуренции предлагается аппарат теории игр, а именно – нормальная форма игры с биматричной моделью и двумя игроками: продавцом – заявителем сервиса и совокупностью остальных продавцов. Для сопоставления спроса и предложения, а также для оценки возможности совершения сделки используется покомпонентный матчинг векторов спроса и допустимого предложения с дальнейшим агрегированием покомпонентных соответствий с использованием интеграла Шоке.

      Цифровые инновационные продукты зачастую становятся значимым фактором пересмотра бизнес-стратегий компаний и влияют на потребительские предпочтения. Ключевым компонентом в процессе формулирования таких стратегий является понимание последствий, лежащих в основе атрибутов цифровых продуктов. Это требует хорошего понимания их природы и характеристик. На сегодняшний день не существует прочной основы для классификации различных цифровых продуктов в соответствии с присущими им характеристиками. В работе представлена новая интерпретация цифровых продуктов на основе анализа 2954 научных статей из базы Scopus, рассмотрены проблемы дифференциации цифровых продуктов от других типов продуктов (таких как «киберфизические продукты», «цифровизированные продукты», «умные продукты» и др.), а также разработана новая классификация цифровых продуктов методом выделения их ключевых атрибутов. Цель исследования заключается в разработке продвинутой классификации цифровых продуктов на основе их дифференциации от других типов продуктов. Построенная классификация, основанная на принципах дифференциации, позволит создавать более глубокие и продвинутые бизнес-модели. 

      Системы онлайн-рекрутмента за последние годы накопили огромное количество данных о реальном рынке труда. Особый интерес для исследования представляют данные о реальных требованиях рынка труда, содержащихся в текстах онлайн-вакансий, а также процесс их извлечения и структурирования для дальнейшего анализа и использования. Этап составления актуального списка требований для профиля должности в процессе подбора персонала является очень трудоемким и требует от HR-специалиста значительных усилий, связанных с мониторингом изменений целых отраслей и профессий, а также анализом востребованности и актуальности существующих на рынке требований. В данной статье автором предлагается концептуальная модель рекомендательной системы, позволяющая снизить нагрузку на HR-специалиста на этапе формирования актуального списка требований профиля должности в процессе подбора персонала. В основе модели предлагается использовать комбинацию графовой модели требований рынка труда на основе таксономии ESCO, адаптированной для русского языка, и интеллектуального метода формирования рекомендаций для составления актуального списка требований в процессе подбора персонала на основе нейросетевых моделей языка на архитектуре трансформеров, таксономии навыков ESCO и корпуса онлайн-вакансий российского рынка труда. Также в статье приводится концептуальный алгоритм работы рекомендательной системы и возможные варианты рекомендаций по актуализации списка требований профиля должности в процессе подбора персонала на основе анализа потребностей реального рынка труда.

      Вклад индустрии недвижимости в глобальную и региональную экономику весьма значителен, однако в условиях современных развивающихся цифровых технологий и цифровой экономики цифровая трансформация индустрии недвижимости отстает от других отраслей. С одной стороны, это связано с устоявшимися процессами и системами, имеющими отношение к восходящей и нисходящей индустриям недвижимости, а с другой стороны – с тем, что цифровые технологии разрушают традиционные способы ведения бизнеса, подвергая отрасль влиянию факторов неопределенности. Цифровая трансформация индустрии недвижимости – это широкая и развивающаяся концепция. Различные смежные области исследований связаны с внедрением и применением различных инновационных технологий в промышленности. Данное исследование представляет собой систематический обзор, посвященный области интеллектуальной недвижимости, на основе библиометрического анализа с использованием PRISMA. Библиометрический анализ проведен в RStudio с использованием 22 научных документов, опубликованных с 2012 по 2022 годы и проиндексированных в Scopus и Web of Science. Полученные результаты позволили сделать следующие выводы. Во-первых, исследования в области «умной» недвижимости по-прежнему являются новой, но быстро развивающейся областью. Во-вторых, лишь ограниченное число академических институтов из нескольких стран, таких как Университет Нового Южного Уэльса в Австралии, внесли значительный вклад в данную область знаний. В-третьих, исследование демонстрирует специфические характеристики сети сотрудничества, что приводит к высокой концентрации авторов и цитируемости. В-четвертых, исследовательские темы, связанные с обработкой данных, такие как «машинное обучение», «управление информацией», «аналитика данных» и «большие данные», демонстрируют высокую степень плотности исследований и их ведущую роль.