Концептуальна модель систем електронної контент-комерції

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

МАТЕМАТИЧНЕ ТА КОМП'-ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
MATHEMATICAL _AND COMPUTER MODELLING_
УДК 004. 738. 5
Висоцька В. А. 1, Чирун Л. В. 2
Асистент, На^ональний yHieepcumem «Львiвська полiтехнiка», УкраТна, E-mail: victana@bk. ru 2 Канд. техн. наук, доцент, Нац/ональний yнiверситет «Львiвська полтехнка», УкраТна
КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ СИСТЕМ ЕЛЕКТРОННО1 _КОНТЕНТ-КОМЕРЦЙ_
У статт запропоновано формальну модель системи електронно! контент-комерцй та формальш моделi опрацювання шформацшних ресурмв. Описана розроблена загальна арх^ектура систем електронно! контент-комерцй для полегшення еташв реалiзацй життевого циклу комерцiйного контенту. Запропоноваш загальнi принципи проектування архiтектури систем електронно! контент-комерцй дають можливiсть реаизовувати процес опрацювання iнформацiйних ресурсiв для скорочення циклу виробництва, економй часу та розширення можливостей ведення електронно! комерцй.
Ключовi слова: iнформацiйний ресурс, комерцшний контент, контент-аналiз, контент-мошторинг, контентний пошук, система електронно! контент-комерцй.
ВСТУП
Процес проектування та моделювання систем електронно! контент-комерцй (СЕКК) е iнтерактивним i про-тжае вiд аналiзу до створення прототипу i пробних вип-робувань [1−3], починаючи з формування специфiкацiй, верстки, формування контенту та його подальше розмь щення згiдно структури шформацшного ресурсу [1−2]. Необхiдно сконцентрувати ршення на бiзнес-цiлях i потребах юнцевпх користувачiв [3−4]. До визначення функ-цiональних вимог i початку процесу розроблення аналь зуються потреби шнцевих користувачiв за допомогою лиспв опитування, альтернатив проектування i прото-тип1 В рiзного ступеня готовносп, збираеться цiнна шфор-мацiя, одночасно викликаючи у користувачiв вiдчуття участi в процеа проектування та завойовуеться! х довiра [2]. Оск1льки iнформацiйний ресурс — це нейтральне мiсце взаемодп самих рiзних користувачiв, яскраво вира-жений вiзуальний зв'-язок iз якою-небудь компанiею або оточенням викликае небажану реакцш [2, 4].? декшька вимог до середовища розроблення — це можливють вно-сити змши до коду i тестувати внесет змши автономно [1−4]. Створивши централзоване середовище розроблен-
© Висоцька В. А., Чирун Л. В., 2014 46 DOI 10. 15 588/1607−3274−2014−1-7
ня i тестування, оптимiзують роботу iз кодом та шшими членами групи — час повинен витрачатися на написання i тестування коду, а не на управлшня файлами та шшим ресурсами системи [1−4]. Вибiр моделi CMS впливае на необхвдшсть використання iнших iнструментальних за-собiв, наприклад, у випадку з Joomla! це означае використання PHP, HTML i Cascading Style Sheets (CSS) для розроблення сторшок, а також MYSQL для бази даних [2].
АНАЛЗ ЛГГЕРАГУРНИХ ДЖЕРЕЛ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ1
1нформацшний ресурс систем електронно! контент-комерцй — це множина даних з набором властивостей (табл. 1), яш е об'-ектом дш технологи перетворення! х в комерцiйний контент [1−2]. Результат застосування однiе! технологи може бути шформацшним ресурсом iншо! [2, 4]. Контент в галузi шформащйних технологий е формал-iзованими вiдомостями i знаннями, розмiщеними у се-редовищi системи i, на вщм^ вiд даних, без детально! специфшацп! х властивостей, способiв формалiзацi! i впо-рядкування [2, 5]. Перетворення рiзнорiдних за природою, зм^ом та походженням даних в узгоджений цент-ралiзований iнформацiйний ресурс е одшею з важливих
проблем побудови та функцюнування систем електронно! контент-комерцп [2]. При цьому важливими завдан-нями е забезпечення шформацшних потреб проблем-но-ор1ентованих елеменпв системи, шдтримання доступу до даних р1зних категорш користувач1 В, дотримання правил цшсносп та несуперечносп даних, м1шм1защя та контроль надлишку даних, здатшсть до розвитку та зм1ни внутр1шньо! оргашзацп шформашйного ресурсу, дотримання вимог якосп та ефективносп даних [1−2, 4].
Важливим е забезпечення швар1антносп середови-ща СЕКК до модифшаци шформацшних ресурав у таких змшах: способ1 В подання, формапв, та внутршньо! орган-1зацп контенту- середовища збер1гання контенту, ф1зич-них одиниць зберйання, техшчних засоб1в- вимог корис-тувач1 В, появ1 нових вимог та категорш користувач1в- порядку розподшу контенту та способ1 В доступу користувач1 В [2, 5−11].
Виникае проблема створення единого концептуального опису всього шформацшного ресурсу для стабшь-ного пiдгримання зовшшшх/внутр1шшх позначень кон -тенту ввдповвдно до! х завдань, вимог та змш [2, 5−6, 10]. Необхвдно класиф1кувати шформацшт ресурси для дос-лщження !х природних, технолопчних та споживчих яко-стей з метою виявлення характерних та специф1чних вла-стивостей, а також законом1рностей та особливостей! х
формування та застосування [4]. За основу взято основш властивосп контенту в СЕКК як синтаксис, структура та семантика та обрано основш фактори класифшацп як способи подання контенту, структурування та призна-чення ресурсу, доступу до ресурсу [2, 5, 10]. Загальш принципи формування шформацшних ресурав СЕКК (рис. 1) визначають порядок 1 способи вщбору шфор-мацп 1з первинних джерел, 11 фшсацп, фшьтрування, пе-ретворення до визначеного формату для формування контенту 1 розмщення в баз1 даних [2, 5].
Нехай юнуе деяка попередньо визначена множина N первинних джрел контенту з фшсованим або змшним складом. Кожне джерело шформацл х, де г = 1, N, формуе де-яку множину значень, що мютять ввдомосп/знання/факга з предметно! обласп СЕКК [2]. Результатом звернення пев-них технолойчних засоб1 В СЕКК до джерела хг е генеруван-
ня множини значень X (х г), яка сприймаеться 1 подаеться у визначенш форм1. В процеа ввдбору 1 фксацл генерованих значень, зпдно технолопчних особливостей системи, зге-неровану кожним джерелом шформацл множину значень перетворюють на вхвдний наб1р контенту, визначеного формату — Хг, де г = 1, N. Кожен наб1р контенту подаеться у вигляд структурованих, слабкоструктурованих даних або даних без визначеного опису структури.
Таблиця 1. Основш властивост iнформацiйних ресурсiв в системах електронно! контент-измерн,!!
Назва Властивють
Неоднорщтсть Наявшсть складових р1зного походження, змгсту [ формату подання
Узгоджешсть Вщсутшсть суперечливих або протилежних значень контенту
Доступшсть формату Доступшсть для вах користувач1 В на основ! стандартизованих методгв, засобгв та штерфейсгв
В1дкрипсть Здатшсть до взаемоди, обмшу значеннями та спшьного використання з зовншшми ресурсами
Динам1чшсть Швидка актуал1зацш, в1дпов1дно до умов системи чи зовншнього середовища
Масштабовашсть Можливють змши лопчного/ф1зичного обсягу контенту (величин/понять та 1х позначень)
Контрольовашсть 1дентифжащя змши/використання контенту та його впливу на процеси системи
Рис. 1. Порядок формування i використання шформацшних ресурав в системах електронно! контент-комерцй
Структурування контенту передбачае формування для кожного набору опису його складу, cnoco6iB поеднання елементiв та ix впорядкування — множини умов Ui, де
i = 1, N. Кожен набiр контенту е поеднанням множини значень у заданому формап i множини умов — (Xi, у випадку формування входного набору контенту без опису структури Ui = 0. Отриманий контент перед збережен-ням в базi даних проходить процедуру верифшацп та вал-вдацп для щдтвердження його формально! i змiстовноi ко-ректностi/релевантностi щодо вимог системи [2]. При не-ввдповщносп зазначеним критерiям частина контенту ви-лучаеться з подальшого застосування. Вiдфiльтрований контент форматують та зберiгають, пiсля чого вщповвдш вiдомостi i знання стають доступними для застосування користувачами СЕКК. Формально таку послiдовнiсть тех-нолопчних процесiв подано як ланцюжок Xj -X (xj) -Xj — (x^, U- Verification^ iU))-Qualification^X, — - Conversion^Xj) — Downloading ((Xi) (X, U^,
де i = 1, N, де N — кшькють джерел контенту, xi — i-те дже-рело, X (xi) — множина контенту х i -того джерела, Xi -набiр контенту як результат вщбору з i -го джерела, (X, U^j — набiр контенту iз множиною умов,
Verification ((Xi, U^j) — оператор верифiкацii контенту Qualification ((Xi, U^j) — оператор квалiфiкацii контенту Conversion ((Xi, U^j) — оператор перетворення контенту, Downloading ((Xi, U^j) — оператор завантаження контенту, {X, U) — загальний iнформацiйний ресурс в СЕКК.
ОСНОВНИЙ ВИКЛАД
Основними пiдсистемами опрацювання шформац-iйних ресурсiв в СЕКК е формування, управлiння та суп-
poвiд контенту, як1 мають наступи вiднoшення:
контент — формування контенту — база даних -управлiння контентом — тформацшний ресурс, запит користувача — управлiння контентом — тформацшний ресурс — супровiд контенту — база даних.
Ввдповщно, тдсистеми мають наступний зв'-язок: формування контенту — управлiння контентом — супровiд контенту.
Формальна модель системи електронно! контент ко-мерцп подано як
S ={X, Q, Formation, H, C, V, Management, Support, Z, T, Y}, (1)
де величини мoделi описують процес фyнкцioнyвaння системи [3] i утворюють шдмножини, пoдaнi в табл. 2.
Процес формування контенту описано функщею вигляду
сг = Formation (u f, xi, tp), (2)
де u f — множина умов формування контенту, тобто
uf =Ь (xi), -, unv (xi)}.
Контент подано наступним чином:
cr = jljuf |(x,. e X) л (3uf eU), U = Ux? vU-, i = im, f = inj. (3) Eтaн управлшня контентом описано фyнкцieю вигля-
ду
zw = Management (qd, cr, hk, tp), (4)
де Q = {q1- q2, -, q"Q} - множина запипв кopистyвaчiв, hk — множина умов управлшня контентом, тобто
Таблиця 2. Величини мoделi системи електронно'-1 контент-комерци
Назва Позначення Дiaпaзoн Mнoжинa
Множина вхщних даних з рiзних джерел x. e X i = 1, nx x = {x1, x2 -, xnx }
Множина запипв користувачш qd e Q d = 1, nQ Q=q q2-, qnQ}
Оператор формування контенту Formation — -
Множина внутршшх параметрiв системи hk e H k = 1, nH h = {, K-., hna}
Множина комерцшного контенту cr e C r = 1 nC C = {c1, c2 -, cnC }
Множина параметрш впливу середовища vi eV l = 1, nV V II 1 Г i
Оператор управлiння контентом Management — -
Оператор супроводу контенту Support — -
Множина сторшок iнформацiйного ресурсу z" e Z z = 1 nZ Z = {z1, z2 -, ZnZ }
Час транзакцп опрацювання ресурсш tp e T p = 1, nT } t2 t{ = T
Множина статистичних даних роботи системи yj e Y j = 1, nY Y = {Уь У2 — ynY }
hk = hi (xi, qd),•••, h"H (-, qd)}. Управлшня контентом подано як
C-={U& quot-щ |(q. е QeUM)) = Uuq vUq, i = im, k = Щ}. (5)
1 МОДЕЛЬ ПРОЦЕСУ ФОРМУВАННЯ КОМЕР-Ц1ЙНОГО КОНТЕНТУ
Подсистема формування контенту забезпечуе збиран-ня шформаци з р1зних шформащйних ресурав та и фор-матування, виявлення ключових сл1 В, понять та дублю-вання, формування дайджесту, рубрикацш та виб1ркове поширення контенту.
Основними етапами процесу формування комер -цшного контенту в СЕКК е форматування, рубрикац1я та поширення контенту, яш мають наступш вщношення:
джерело контенту — збирання/створення контенту — база даних -форматування контенту — база даних — виявлення ключових слгв та понять — база даних — рубрикацгя контенту — база даних — виявлення дублювання контенту — база даних — формування дайджесту контенту — база даних — вибгркове поширення контенту — модератор. Формальна модель процесу формування контенту в СЕКК подано як
X, Gathering, Formatting, KeyWords, BackupX (6) Formation = ()'- У '-
Caterization, BuDigest, Dissemination, T, C j
де величини модел1 утворюють тдмножини та операто-ри, подаш в табл. 3.
Процес формування комерцшного контенту описано функщею вигляду
cr = Formation (u f, xi, tp),
(7)
де uf — множина умов формування контенту, тобто & quot-f = Ь (x& quot-nU (X)}.
Комерцшний контент подано наступним чином:
U & quot-f |(Xi е X) л (3& quot-f eU), U = U ^ v U-, i = 1, m, f = 1, n^, (8)
проходячи наступш етапи перетворення з множини даних у множину релеватного форматованого, класифшо-ваного та вал1дованого контенту: xi еX —
Gathering (u f, x^, tp) — Backup (cr, u^, tp) —
Formatting (cr, t p) Categorization (cr, tp)


KeyWords (cr, tp) — BuDigest (cr, tp) —
Dissemination (cr, tp) — cr e C
Оптимальне ршення, здатне допомогти ор1ентува-тися в динашчнш вхщнш шформаци з р1зних джерел, на-дають процеси синдикаци даних (збирання шформаци з джерел i наступне поширення И фрагменпв вщповщно до потреб користувач1в):
С = Gathering (X, Ug, T),
(9)
де X — множина контенту з р1зних джерел даних, UG -множина умов збирання даних з р1зномашгних джерел, Gathering — оператор збирання/створення контенту, T — час збирання/створення контенту.
Функщя виявлення дублювання змюту контенту описано функщею вигляду
С = Backup (Gathering (X, UG, T), UB), (10)
де X — множина контенту з р1зних джерел даних, UB -множина умов виявлення дублювання зм1сту контенту, Backup — оператор виявлення дублювання зм1сту контенту, С — множина комитенту. Виявлення дубльованих за змютом контенту у СЕКК виконуеться на основ1 лшгво-статистичних метод1 В виявлення загальних терм1 В, лан-цюжки яких утворять словесш сигнатури контенту.
Таблиця 3. Величини моделi формування комерцiйного контенту
c
г
Назва Позначення Д1апазон Множина
Множина вхщних даних з р1зних шформацшних ресурав або в1д модераторгв xi е X i = 1, nX X = {xbx2 XnX }
Оператор збирання/створення контенту з джерел Gathering — -
Оператор форматування контенту Formatting — -
Оператор виявлення ключових сл1 В контенту KeyWords — -
Оператор автоматично! рубрикацп контенту Categorization — -
Оператор виявлення дублювання змгсту контенту Backup — -
Оператор формування дайджеста контенту BuDigest — -
Оператор виб1ркового поширення контенту Dissemination — -
Час транзакцп формування контенту tp e T p = 1, nT T = {t1,t2-, tnT }
Множина комерцшного контенту cr e C r = 1, nC C = {c1, c2 cnC }
Технолопя синдикаци контенту мютить процес навчан-ня програм збирання даних структурним особливостям окремих джерел (з шформацшних ресурав, ввд модера-тор1 В, користувашв, в1дв1дувач1 В, журналюпв, редактор1в), безпосередне сканування контенту та приведення до за-гального формату в XML:
С = Formatting (Backup ((Gathering (X, Uq, T), Ub), U fr),(11) де Formatting — оператор форматування контенту- UG — множина умов збирання даних з р1зноматтних джерел- Gathering — оператор збирання/створення контенту- UFR — множина умов форматування шформаци- T -час збирання контенту.
Опрацювання множини контенту С для виявлення значущих ключових сл1 В побудоване на принцип зна-ходження ключових сл1 В за змютом (термами), базуеться на закон Зшфа i зводиться до вибору сл1 В! з середньою частотою появи (найбшьш вживанш слова! гноруються за допомогою стоп-словника, а рщшсш слова з текспв поввдомлень не враховуються). Виявлення ключових сл1в
та понять визначаеться оператором KeyWords (C) та описано оператором вигляду:
С = KeyWords (Formatting (Backup (pathering (X, UG, T), UB) UFR), Uk),(12)
де Formatting — оператор форматування контенту, UG -множина умов збирання даних з р1зномаштних джерел,
Gathering — оператор збирання/створення контенту UFR — множина умов форматування шформаци, T — час збирання контенту, U к — множина умов виявлення ключових сл1 В та понять.
Засоби класиф1каци та розпод1лу контенту являють собою шформацшно-пошукову систему виб1ркового поширення контенту (контентний роутер). Контент ана-л1зуеться на вщповщтсть тематичним запитам оператором рубрикаци
Cct = Categorization (KeyWords (C, Uк), Uq), (13) де KeyWordsFc, U к) — оператор виявлення ключових сл1 В i понять, Categorization — оператор рубрикаци кон -тенту зпдно виявлених ключових сл1 В та понять, Uк -множина умов виявлення ключових сл1 В i понять, UCt -множина умов автоматично! рубрикаци, CCt — множи-на рубрикованого релеватного контенту.
Множина дайджеспв Cd формуеться за допомогою наступно! залежносп:
CD = BuDigest (CCt, UD), (14)
де BuDigest — оператор формування дайджеспв, UD -множина умов формування дайджеспв, CCt — множина рубрикованого релеватного контенту, тобто
Cd = BuDigest (Categorization (KeyWords (C, Uк), Uq) Ud). (15)
Релевантний контент розсилаеться користувачам, а також завантажуеться в тематичн бази даних. Виб1ркове поширення контенту описуеться так
Cds = DisseminationCCD, UDs),
(16)
де CDs — множина виб1рково поширеного контенту, UDs — множина умов виб1ркового поширення контенту Dissemination — оператор виб1ркового поширення контенту.
Виб1ркове поширення списку контенту
CDm = supCD) залежить в1д р1вня попиту на цей контент. Асошативне правило формування списку контенту складаеться з1 первюного списку контенту Cds i списку контенту, обраного! з первюного — пох1дний список С Dm, тобто Cds — СDm. Формування асощативного правила -це формування контенту, утвореного внаслщок об'-еднан-ня первюного i похвдного списк1 В. Асошативне правило появи контенту! з первюного списку Cds разом! з контен -том !з списку С Dm в баз1 даних е наступним
PDm = Demand (Cds, CDm) = SUP (u)). (17)
SUP (CDs)
Показники прибутковосп та зростання розраховують ввдповвдно як
Ip = Profitabili ty (CDm, PDm) = PDm, (18)
sui
lP (CDm К
Ig =
Growth (CDm, PDm)=). ^
sup (0)1 — PDm J
Похщний список обраних правил визначае модератор. Часто вживаним списком контенту е список, формування якого перевищуе мЫмальний р1вень. Навгть при встанов-ленн ше! умови списков часто вживаного контенту в запи-тах буде багато. Результат обмежуеться при виб1рш
або
Ir = Restriction (CDs, CDm, PDm) = = min (VCDs С CDs, PDm — PDm),
Ir = min (VC'-ds с Cds, Demand (Cds, CDm) —
— Demand (CD s, CDm)).
(20)
(21)
Модель формування комерцшного контенту реаль зуеться у вигляд комплекав контент-мониторингу з1 збирання контенту з р1зних джерел даних, i забезпечують створення бази даних контенту вщповщно до шформацшних потреб користугашв. В результат! збирання i пер-винного опрацювання контент приводиться до единого формату, класиф1куеться ввдповвдно до визначеного рубрикатора та йому приписують дескриптори з ключови-
ми словами. Це полегшуе реалiзацiю процесу управлш-ня комерцiйним контентом.
2 МОДЕЛ ПРОЦЕСУ УПРАВЛ1ННЯ КОМЕРЦ1ЙНИМ КОНТЕНТОМ
Завдання пiдсистеми управлiння контентом: форму-вання, ротацiя баз даних i забезпечення доступу до не!- формування оперативних i ретроспективних баз даних- персоналiзацiя роботи користувачiв, збереження персо-нальних запипв користувачiв i джерел, ведення статистики роботи- забезпечення пошуку в базах даних- генера-цiя вихщних форм- iнформацiйна взаемодiя з шшими базами даних- формування iнформацiйного ресурсу.
Процес управлшня контентом описано функщею вигляду
zw = Management (qd, cr, hk, tp) ,
(22)
де Z = {z1, Z2 —, zn } - множина iнфopмaцiйниx pесypсiв, Management — оператор yпpaвлiння комерцшним контентом, C = {q, c2 —, cnC } - множина комерцшного контенту, Q = {q1, q2 -, qn } - множина зaнитiв користу-вaчiв, T = {t1, t2 —, tnT} - час транзакцш yпpaвлiння контентом, множина комерцшного контенту, hk — множина умов управлшня контентом, тобто
hk = {h1(xi, qd X-, hnH (xi, qd)}.
Ha рис. 2 подана класифжащя моделей yпpaвлiння комерцшним контентом.
Упpaвлiння контентом подано як
cj ={U^ (e Q) л^umк eUM), UM =
= UMq V UFq, 1 = 1 m, k = 1 n}.
(23)
1. Генерацiя стор1нок за запитом реатзовусться ввдно-шенням
Модератор — редагування контенту — база даних — подання контенту — iнформацшний ресурс.
Формальна модель етапу генерацп сторшок за запитом подано як
ManagementQ ={X, H, C, Q, Presentation, Edit, T, Zj, (24)
де X — {xi, X2…, xnX } - множина вхвдних даних- C = {cl, c2 —, cnC} - множина контенту-
Z — {zi, Z2 …, znz } - множина сформованих сторiнок- Q — {qi, q2 -, qnQ } - множина запипв- Presentation -оператор формування та подання сторшки- Edit — оператор редагування та модифшацп контенту-
T — {ti, t2 -, tnT } - час транзакцш управлшня контентом- hk — {hi (Xi, qd), -, hnH (х,, qd)} - множина умов управлшня контентом.
Етап редагування та модифтацп контенту подано функщею вигляду
c j (х,, tr) — Edit (c j, х,, tr). (25)
Етап формування множини сторшок описано функщею вигляду
Z (tr + At) — Presentation (, C, Weight©, tr, At), (26) де Weight (C) — загальна вага контентного блоку, тобто
zi = t1 cjI (vcj e Cq) л (^qi e Cq) C = Cq vCq, j =1,m, i =n (27)
Вагу блоку визначають як суму коефiцiентiв, яш ха-рактеризують контент:
Ac — ||C|| - Weight (C, Location, KeyWords, Static, Addterm, Preferences), (28)
де Location (fj) — коефiцiент розташування блоку у кон-тентi, KeyWords (cj) — коефiцiент ключовихв в блоцi,
Static (^j) — коефщент статистично! важливостi термiв,
Addterm (fj) — коефiцiент наявносп додаткових термiв,
Preferences (^ j) — коефщент наявностi та обсягу термiв iз запиту користувача [7−8].
2. Генеращя CT0piH0K при редагуванш полягае у ство-реннi набору статичних сторiнок при внесеннi змш до контенту iнформацiйного ресурсу, тобто
Модератор — редагування контенту (тформацш-ного ресурсу)-база даних -тформацшний ресурс.
В моделi не враховуеться штерактившсть мiж вщвщу-вачем i ресурсом.
Формальна модель етапу генерацп сторшок при редагуванш мае вигляд
ManagementE = (C, H, Edit, T, Z),
(29)
де C — {ci, c2, -, cnC } - множина контенту-
hk — {ъ h2, -, hnH } - множина умов управлiння контентом, Z — {zi, Z2 -, zn } - множина статичних сторшок-
Edit — оператор редагування/модифтацп контенту шформацшного ресурсу.
Етап формування сторшок описано оператором виг-
ляду
Рис. 2. Oсoбливoстi тдсистеми yпpaвлiння комерцшним контентом
Z (t) = Edit (C, Weight, H, t).
(30)
3. 3mii i iai iiii i тип поеднуе в co6i переваги перших двох титв:
Модератор ^ редагування контентубаза даних ^ збирання блотвкеш ^подання контенту ^ iнформащйний ресурс. Формальна модель етапу управлшня контентом подано як
Management M = (X, C, Q, H, Presentation, Edit, Caching, T, Z), (31)
де X = {xi, X2…, xnx } - множина вхвдних даних- C = {cl, c2 cnC} - множина контенту- Z = {zb z2 znZ } - множина сформованих сторiнок- Q = {Чъq2 qnQ } - множина запи^в-
hk = К (xi, 4d X ., hnH (xi, 4d)} - множина умов управлшня контентом, Presentation — оператор формування та подання стс^нки- Edit — оператор редагування та мо-дифшаци контенту, Caching — оператор формування кешу або шформащйних блок1 В, де кеш
Cache = Caching (Z, Weight, t, At), (32)
тобто
Cache = {j zizi e Z, t = t + At, i = 1, n}. (33)
Пiдсистема управлiння комерцiйним контентом реа-лiзована шляхом кешування (тдсистема подання гене-руе сторiнку один раз, надалi вона в деюлька разiв швид-ше завантажуеться з кешу, який оновлюеться автоматично по зашнченню деякого термiну часу або при внесенш змiн до певних роздшв iнформацiйного ресурсу, або вручну по командi адмiнiстратора) або формуванням iнформацiйних блоков (збереження блоков на етапi редагування шформацшного ресурсу i збирання сторiнки з цих блоков при запип вщповвдно! сторiнки користувачем).
3 МОДЕЛЬ ПРОЦЕСУ СУПРОВОДУ КОМЕРЦ1ЙНОГО КОНТЕНТУ
Пiдсистема супроводу контенту забезпечуе формування шформащйних портрелв- виявлення тематичних сю-жепв контенту- побудову таблиць взаемозв'-язку контенту- розрахунок рейтингов контенту, виявлення нових подш в контентних потоках, !хне вщстеження й кластерiзацiю.
Шдсистема супроводу контенту Support описана як
У^p + At) = Support (v?, h, cr, zw, tp, At),
(З4)
де vi — множига умов cyпpоводy контенту тa зовнiшнix впливiв cеpедовищa нa cиcтемy, тобто
vi = (vl (& lt-i, tp),¦^^, vnV (& lt-i, tp)). Bиxiднa iнфоpмaцiя pеa-
лiзовaнa як
Уз = j Jvi (& lt-d 6 X) л (3vi 6 V), V = Vqd vV-, d = 1, m, i = 1, n. (З5)
Фоpмaльнa модель cyпpоводy комеpцiйного контенту мae вигляд
Support
X, Q, C, H, V, T, BulnfPort, IdThemTop,
ConCorrTabiConc, CaiRankConc, Z, Y
j, (З6)
де величини моделi подaнi в тaбл. 4.
Mножинa комеpцiйного контенту С подaно як
C = (CP, CT, CC, cr) ,
(З7)
де CP — шдмножига iнфоpмaцiйниx поpтpетiв, CT -шдмножига темaтичниx cюжетiв комеpцiйного контенту, Cc — пiдмножинa тaблиць взaeмозв'-язкy комеpцiйно-го контенту, CR — тдмножига pейтингiв комеpцiйного контенту.
Таблиця 4. Величини моделi cyпpоводy комеpцiйного контенту
Haзвa Познaчення Дiaпaзон Mножинa
Bxiднi дaнi ввд модеpaтоpiв/коpиcтyвaчiв x 6 X i = 1, nX X = (x1,x2 xnX }
Mножинa зaпитiв коpиcтyвaчiв & lt-d6 Q d = 1, nQ Q = (ql, & lt-2<-nQ}
Mножинa комеpцiйного контенту cr 6 C r = 1 nc c = (cl, c2cnc }
Oпеpaтоp фоpмyвaння поpтpетiв BulnfPort — -
Oпеpaтоp виявлення темaтичниx cюжетiв IdThemTop — -
O? paTOp побудови взaeмозв'-язкy контенту ConCorrTab iConc — -
Oпеpaтоp pозpaxyнкy pейтингiв контенту CaiRankConc — -
Mножинa внyтpiшнix пapaметpiв cиcтеми hk 6 H k = 1, nH H ={hl, h2,-, h"H }
Mножинa пapaметpiв впливу cеpедовищa vi 6 V i = 1, nV V II 1P v
Mножинa cтоpiнок iнфоpмaцiйного pеcypcy zw 6 Z z = 1, nZ Z = (z^z2znZ }
4ac тpaнзaкцii опpaцювaння pеcypciв tp 6 T p = 1, nT T = (tl, t2-, tnT }
Mножинa cтaтиcтичниx дaниx pоботи cиcтеми Уз 6 Y j = 1 nY Y = (Уь У2 ¦•• УПТ }
Множина iнформацiйних портрепв CP подано як
CP — BulnfPortr (X, UP, CP), (38)
де UP — множина умов формування шформацшних пор-третiв, BuInfPort — оператор формування шформацшних портрепв.
Множина тематичних сюжетiв комерцшного контен -ту CT подано як
CT — IdThemTop (X, CT, UT),
(39)
де ит — множина умов виявлення тематичних сюжепв комерцiйного контенту, ЫТкгтТор — оператор визна-чення тематичних сюжетiв комерцшного контенту Ст.
Множина таблиць взаемозв'-язку комерцiйного контенту СС подано як
CC — ConCorrTablConc (C, UC),
(40)
де UC — множина умов побудови таблиць взаемозв'-язку комерцшного контенту, ConCorrTablConc — оператор побудови таблиць взаемозв'-язку комерцшного контенту.
Множина рейтинпв комерцшного контенту CR подано як
CR — CalRankConc (CC, Tonality, URSpam), (4i)
де UR — множина параметрiв розрахунку рейтингiв комерцшного контенту, Tonality — критерiй тональносп контенту, Spam — функцiя визначення спаму, CalRankConc — оператор визначення рейтинпв комер-цшного контенту CR.
Множина вихвдних статистичних даних Y подано як
Y — Support (C) — Support (Cp, Ct, Cc, Cr), (42)
де CP — пiдмножина iнформацiйних портрепв, CT -пiдмножина тематичних сюжепв комерцiйного контенту, CC — тдмножина таблиць взаемозв'-язку комерцш-ного контенту, CR — пiдмножина рейтинпв комерцшного контенту, Support — оператор супроводу комерцшно-го контенту.
Модель СЕКК е унiверсальною та простою для опису процесу функцiонування типових систем. Моделi про-цесiв опрацювання шформацшних ресурав дають змо-гу ушф^вати основнi функцп системи як формування, управлшня та реалiзацiя контенту. На основi розробле-них моделей, зокрема, розв'-язують задачi побудови ти-пово! архiтекгури систем електронно! контент-комерцп, формують специфiкацiю функцiональних та нефункцю-
нальних вимог щодо СЕКК та! х складових таких як засо-би взаемодii з кшцевим користувачем, реалiзують про-цедури аналiзу контенту та збору i опрацювання статистичних даних ввдввдування iнформацiйних ресурав. Мо-делi процесiв формування, управлшня та реалiзацiя контенту дають змогу спростити процеси проектування СЕКК шляхом утфшацп та стандартизацп методiв опрацювання шформацшних ресурав.
ВИСНОВКИ
У стати вибрано пiдходи та моделi послщовносп опрацювання iнформацiйних ресурсiв в системах електронно! контент-комерцп для проектування та створення таких систем, що дало змогу видшити основнi законо-мiрностi переходу в^ процесiв формування комерцiйного контенту до його супроводу. Побудовано формальну модель систем електронно! комерцп для ре-алiзацii етапiв життевого циклу комерцшного контенту, що дало змогу визначити основш компоненти системи електронно! контент-комерцп та! х зв'-язки мiж собою.
Розроблено формальнi моделi опрацювання шформацшних ресурав в системах електронно! контент-комерцп для реалiзацii формування, управлшня та супроводу комерцшного контенту, що дало змогу створити узагальнену архитектуру системи електронно! контент-комерцп. Розроблено узагальнену архитектуру системи електронно! контент-комерцп для спрощення етатв роз-роблення таких систем, що дало змогу реалiзувати про-цеси формування, управлiння та супроводу комерцш-ного контенту.
СПИСОК Л1ТЕРАТУРИ
1. Береза, А. Електронна комерщя / А. Береза, I. Козак, Ф. Левченко. — К.: КНЕУ, 2002. — 326 с.
2. Берко, А. Системи електронно! контент-комерцй / А. Бер-ко, В. Висоцька, В. Паачник. — Л.: НУЛП, 2009. — 6i2 с.
3. Советов, Б. Моделирование систем / Б. Советов, С. Яковлев. — М.: ВШ, i998. — 3i9 с.
4. Клифтон, Б. Google Analytics: профессиональный анализ посещаемости веб-сайтов / Б. Клифтон. — М.: Вильямс, 2009. — 400 с.
5. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика / [Е. Большакова, Д. Лан-дэ, А. Носков и др.]. — М.: МИЭМ, 20ii. -272 с.
6. Брайчевский, С. Современные информационные потоки / С. Брайчевский, Д. Ландэ // Научно-техническая информация. — 2005. — № ii. — С. 2i-33.
7. Корнеев, В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. Корнеев, А. Гареев, С. Васютин, В. Райх. -М.: Нолидж, 2000. — 352 с.
8. Основы моделирования и оценки електронных информационных потоков / [Ландэ Д., Фурашев В., Брайчевский С., Григорьев О.]. — К.: 1нжишринг, 2006. — 348 с.
9. Ландэ, Д. Основы интеграции информационных потоков: монография / Д. Ландэ. — К.: 1нжишринг, 2006. — 240 с.
10. Математична лшГвютика / [Висоцька В., Паачник В., Щербина Ю., Шестакевич Т.] - Л.: «Новий Св1т-2000», 20i2. — 359 с.
11. Федорчук, А. Г. Контент-мониторинг информационных потоков [Электронный ресурс] / А. Г. Федорчук // Б-ки Нац. акад. наук: пробл. функционирования, тенденции развития. — К. ,
2005. — Вып. 3. — Режим доступа: http: //www. nbuv. gov. ua/articles/ 2005/05fagmip. html. — Загол. с экрана.
Стаття надшшла до редакци 13. 12. 2013.
Шсля доробки 07. 03. 2014.
Высоцкая В. А. 1, Чирун Л. В. 2
1Ассистент, Национальный университет «Львовская политехника», Украина
2Канд. техн. наук, доцент, Национальный университет «Львовская политехника», Украина
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОНТЕНТ-КОММЕРЦИИ
В статье предложена формальная модель системы электронной контент-коммерции и формальные модели обработки информационных ресурсов. Описана разработанная общая архитектура систем электронной контент-коммерции для облегчения этапов реализации жизненного цикла коммерческого контента. Предложенные общие принципы проектирования архитектуры систем электронной контент-коммерции дают возможность реализовывать процесс обработки информационных ресурсов для сокращения цикла производства, экономии времени и расширения возможностей ведения электронной коммерции.
Ключевые слова: информационный ресурс, коммерческий контент, контент-анализ, контент-мониторинг, контентный поиск, система электронной контент-коммерции.
Vysotska V. 1, Chyrun L. 2
Assistant, National University «Lviv Polytechnic», Ukraine
2Ph. D, Associate Professor, National University «Lviv Polytechnic», Ukraine
CONCEPTUAL MODEL OF ELECTRONIC CONTENT COMMERCE SYSTEMS
The given article is devoted to the development of standardized methods and software of Web content processing in e-business systems. The model of electronic content commerce systems is developed. The article is devoted to the development of unified methods and software tools for processing information resources in the electronic content commerce systems. A new detailed classification of electronic commerce systems and electronic content commerce systems is proposed. A formal model and generalized typical architecture of electronic content commerce systems are declared. Architecture and models of electronic content commerce systems are built. A new approach to application and implementation of business processes is formulated for the construction of systems of electronic content commerce. A complex method of content forming, the operational method of content management and complex method of content support are developed. Software tools of content formation, management and support are developed. Methods of designing and implementation of electronic content commerce systems on the example of online newspapers, which reflects the results of theoretical research, are developed.
Keywords: information resources, commercial content, content analysis, content monitoring, content search, electronic content commerce systems.
REFERENCES
1. Bereza A., Kozak I., Levchenko F. Elektronna komertsiya. Kiev, KNEU, 2002, 326 p.
2. Berko A., Vysotska V., Pasichnyk V. Systemy elektronnoyi kontent-komertsiyi. Leningrad, NULP, 2009, 612 p.
3. Sovetov B., Yakovlev S. Modelirovanie sistem. Moscow, VS, 1998.
4. Clifton B. Google Analytics: professionalny analiz poseschaemosti web-saytov. Moscow, Vilyams, 2009, 400 p.
5. Bolshakova E., Lande D., Noskov A., Klyshinsky E., Peskova O., Yagunova E. Avtomaticheskaya obrabotka tekstov na estestvennom yazyke i kompyuternaya lingvistika. Moscow, MIEM 2011, 272 p.
6. Braychevsky S., Lande D. Sovremennye informatsionnye potoki, Nauchno-tehnicheskaya informatsiya, 2005, No. 11, pp. 21−33.
7. Korneev V., Gareev A., Vasyutin S., Freiham V. Bazy dannyh. Intellektualnaya obrabotka informatsii. Moscow, Nolidzh, 2000, 352 p.
8. Lande D., Furashev V., Braychevsky S., Grigorev O. Osnovy modelirovaniya i otsenki elektronnyh informatsionnyh potokov. Kiev, Inzhiniring, 2006, 348 p.
9. Lande D. Osnovy integratsii informatsionnyh potokov: monografiya. Kiev, Inzhiniring, 2006, 240 p.
10. Pasichnyk V., Pasichnyk V., Scherbyna J., Shestakevych T. Matematychna linhvistyka / V. Vysotska, V. Pasichnyk, J. Scherbyna, T. Shestakevych. Leningrad, Novyy Svit-2000, 2012, 359 p.
11. Fedorchuk A. G. Kontent-monitoring informatsionnyh potokov, B-ky nats. akad. nauk: probl. funktsionirovaniya, tendentsii razvitiya, Kyiv, 2005, No. 3, Mode of access: http: //www. nbuv. gov. ua/articles/2005/05fagmip. html

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой