XV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2023

Всемирная сеть сейчас содержит огромное количество информации, знаний. Пользователи на различных условиях могут просматривать всевозможные документы, аудио- и видеофайлы. Однако это многообразие данных скрывает в себе проблемы, которые могут возникнуть не только при анализе, но и при поиске необходимой информации в Интернет [2]:

проблема поиска нужной информации связана с тем, что пользователь не всегда сразу может найти необходимые ему электронные ресурсы. Лишь небольшой процент ссылок среди предложенных поисковыми системами приводит к требуемым документам. Также труден поиск неиндексированной информации такими средствами:

проблема обнаружения новых знаний. Даже если найдено множество информации, для пользователя извлечение полезных знаний является довольно трудоемкой и непростой задачей. Сюда же можно и отнести сложности, связанные с осмыслением сведений, понятием тех идей, которые были вложены авторами;

проблема изучения потребителей связана с предоставлением пользователю информации, которая оказалась бы ему интересна. Это особенно актуально для электронных торговых порталов, которые могли бы "подсказывать" пользователю при выборе товара.

В настоящее время используются экспертные системы (далее по тексту — ЭС). ЭС — это информационная система, назначение которой частично или полностью заменить эксперта в той или иной предметной области. Экспертная система, обладая широкой базой знаний, станет незаменимым помощником для пользователя в грамотном подборе метода анализа. На выходе система выдаст подходящий вариант метода анализа сайта исходя из запросов пользователя. Чем значительно сократит время и улучшит качество предложения [2].

На данный момент практически отсутствуют алгоритмы и единый подход в отношении методов анализа сайта, которые будут учитывать не только качественные и количественные показатели сайта, но также его техническую исправность.

План построения экспертной системы, следующий: сначала строится решатель, затем добавляется интерфейс пользователя и блок объяснения, что позволит продемонстрировать работу экспертной системы в полном объёме, так же создается обработчик ошибок.

Будет построена экспертная система реляционного типа. Данного типа экспертные системы используют так называемое дерево решений (орграф), отражающий знания ЭС.

При запуске ЭС выводится на экран окно взаимодействия с пользователем. На данном этапе начинается работа с системой. Поэтапно пользователь отвечает на вопросы системы и записывает ответы в пустое поле Интерфейс главного окна системы представлен на рисунке 1.

Рисунок 1 – Интерфейс главного окна ЭС

Заполнив поле ответом «Да» и нажав кнопку «Ответить», пользователь видит на экране следующий вопрос (рисунок 2)

Рисунок 2 – Окно с вопросом ЭС

После утвердительного ответа, система выдает следующий вопрос: «Необходимо ли проанализировать источники трафика и процент «отказа»?», на который пользователь отвечает отрицательно (рисунок 3)

Рисунок 3 – Окно с вопросом ЭС

Важной частью экспертной системы также является блок объяснений. В его задачи входит: разъяснять пользователю, почему экспертная система поступает так, а не иначе. Данный блок реализован с помощью кнопки «?Помощь», которую пользователь ЭС будет нажимать в зависимости от того, что именно ему непонятно. В ответ система будет разъяснять ему соответствующий аспект текущего состояния (рисунок 4). Когда пользователь нажимает на кнопку «?Помощь» на интерфейсе пользователя на экран дисплея должен быть выведен текст объяснения, соответствующий текущему состоянию системы.

Рисунок 4 – Блок объяснений

На рисунке 5 представлен вопрос «Были ли извлечены шаблоны из информации об использовании веб-ресурсов?» при выборе положительного ответа система выдает наиболее подходящий метод.

Рисунок 5– Окно с вопросом ЭС

Разработанная ЭС – это демонстрационный прототип экспертной системы, который обладает доступным и понятным интерфейсом.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Анализ сайта как фактор продвижения веб-ресурса. Задачи, методы и стоимость аудита [Электронный ресурс] – URL: https://www.kp.ru/guide/analiz-saita.html (дата обращения 17.10.2022)

Барсегян, А. А. Анализ данных и процессов: [Текст] учеб. пособие, 3-е издание перераб. и доп. / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С.И. Елизаров – СПб.: БХВ-Петербург, 2019 – 45с.

Бинг Л. Интеллектуальный анализ данных в Интернете: изучение гиперссылок, содержимого и данных об использовании [Текст] / Спрингер, 2011. — 642 с.

Гэддис Т. Начинаем программировать на Python [Текст] / Т. Гэддис. – 4-е изд.: Пер. с англ. – СПб.: БХВ-Петербург, 2019. – 768 с.

Джарратано Д., Райли Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование [Текст] / М.: ООО «И.Д. Вильямс»б, 2007. 1152 с