From f8de907c9ab98c5dc96e8fdb921ed77568298045 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sergei Mikhailov Date: Sun, 18 Aug 2019 17:49:45 +0300 Subject: [PATCH] Some neural classification stuff --- tex/30-digital_identity.tex | 19 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 19 insertions(+) diff --git a/tex/30-digital_identity.tex b/tex/30-digital_identity.tex index 326666d..a0844a6 100644 --- a/tex/30-digital_identity.tex +++ b/tex/30-digital_identity.tex @@ -187,6 +187,25 @@ \section{Кластерный анализ цифровых личностей \section{Классификация жителей умного города на основе параметров цифровой личности} +Цифровые личности жителей умного города обладают большим количеством параметров, +на основе которых можно представить жителя, смоделировать и предсказывать его поведение. +Возможность учета предроложительного поведения цифровой личности позволит оптимизировать протекающие в городе бизнес-процессы, +что может повлечь последующий экономический рост, и улучшить использование существующей инфраструктуры. + +Одним из вариантов анализа цифровых личностей является выявление групп личностей с похожими характеристиками. +Выявление групп жителей умного города может позволить упростить работу с поступающим большим объемом данных, +путем объединения профилей и последующим их анализом. +Выяснение общих предпочтений у групп пользователей также позволит более точно прогнозировать их дальнейшее поведение. +Полученные группы предпочтений можно использовать во внутренних сервисах умного города для общего улучшения качества обслуживания жителей. + +Данную задачу можно решить при помощи классификации жителей умного города с использованием нейронных сетей. +Данный вид сетей был использован в связи возможностью использования большого количества параметров с разными типами и размерностью. +Также нейронные сети позволяют быстро и точно классифицировать новых жителей умного города на основе обученной модели. +Существующие инструменты по созданию нейронных сетей позволяют адаптировать разнообразные параметры цифровой личности +к использованию в классификации, а также ускорить общее время построения работающей модели. +В качестве исходных предполагается использовать данные кластерного анализа цифровых личностей. +Полученные нейронные классификационные модели обладают необходимой точностью для использования в сервисах умного города. + %%% Local Variables: %%% mode: latex %%% TeX-master: "rpz" -- GitLab