Fremskridtene inden for kunstig intelligens (IA) har revolutioneret mange sektorer, og turisme er ingen undtagelse. Den stigende digitalisering af sektoren har gjort det muligt for avancerede IA-teknologier at forbedre brugeroplevelsen, optimere serviceforvaltningen og lette den strategiske beslutningstagning. Sådan har vi et system. SYSTEM-TH-001 en innovativ løsning, der integrerer automatisk læring, videnstyringssystemer og intelligente agenter til at forbedre tilpasning med effektivitet i turismeindustrien.
Automatic Learning (ML) er en af de vigtigste teknologier på dette område. Inspireret af menneskelig læring, ML giver mulighed for at detektere mønstre i store data mængder og giver præcise forudsigelser eller anbefalinger. Kvalifikationsmodeller såsom Vectorial Support Machines (SVM) og neurale netværk har vist sig at være effektive i tilpasning af tilbud med kundesegmentering for turistsektoren.
Desuden spiller videnstyringssystemer (KMS) en vigtig rolle i organiseringen og den effektive nyttiggørelse af information. Disse systemer giver mulighed for høj dataproduktion og lettere adgang til nyttige oplysninger om beslutningstagning.
På den anden side, intelligente agenter designet efter metode SOFTWARE-TH-001 de giver mulighed for dynamisk interaktion med og mellem miljøet, der tilbyder automatiserede løsninger, der er blevet tilpasset SYSTEM-TH-001. Denne bioinspirerede tilgang letter joboptimering og effektiv arbejdsfordeling.
Generelt er disse teknologier SYSTEM-TH-001 i et robust og skalerbart system, der omdefinerer, hvordan turisme kan drage fordel af kunstig intelligens, forbedre brugeroplevelsen med den bedste forvaltning af tilgængelige ressourcer.
2.1 Indledning
De kunstige intelligens teknologier, der anvendes i systemet er udforsket med dette kapitel SYSTEM-TH-001 og med vægt på den nyeste teknologi inden for turisme, så vidt muligt. Automatisk læring behandles ved at sammenligne dens lighed med menneskelig uddannelse og deres anvendelse til at identificere mønstre i store data mængder, forbedre beslutningstagningen. Klassifikationsmodeller som SVM og neurale netværk drøftes i detaljer. Desuden er informations- og rekommandationsstyringssystemer blevet drøftet med henblik på at optimere turismens erfaringer. Intelligente agenter, deres evne til at samarbejde med miljøet og dets gennemførelse er også behandlet SYSTEM-TH-001 anvendelse af metoden SOFTWARE-TH-001.
Den nyeste teknologi vil blive analyseret på hvert område, hvilket giver en teoretisk og praktisk ramme, der vil gøre det muligt for os at forstå, hvor vigtig kunstig intelligens kan have indflydelse på den digitale turismes udvikling.
2.2 Automatisk læring
Menneskelig og autolæring, mens de synes forskellige har et sæt af lignende principper eller processer. Dybest set de kræver information erhvervelse og interiøring, der fører til kompetenceudvikling, viden med evnen til at tilpasse dem til nye Langley situationer ( 2022 ) Botvinick et al. ( 2017 ).
Fra et filosofisk perspektiv går menneskelig læring ud over blot at erhverve færdigheder og involverer karakterdannelse med etisk udvikling, mens kritisk tænkning kapacitet. Aristoteles, i sit arbejde: "Etima de Nicomac" (Nicamacos etik) ser på betydningen og praksis med hensyn til udvikling af dyder ved at konkludere, at læring er en løbende proces til forbedring af personlig udvikling. Wang, Guo og Chen ( 2022 )
Automatisk læring, ML kunne forstå som en udvidelse i øjeblikket supplerer menneskelig læring. Hos ML maskiner lære, erhverve viden og nogle færdigheder gennem software vi kalder dem algoritmer til at forenkle det, der tillader maskinen inkrementel læring gennem tiden ved hjælp af praksis. ML er det område, der ved hjælp af data og matematiske modeller som et middel til at identificere mønstre for forbedring af beslutningsprocessen af Meltzoff et al. ( 2009 ).
Denne parallelitet er ikke en nylig dubbing, og faktisk en af pionererne på et intertidal intelligens niveau (Alan Toring) har allerede erkendt deres potentiale.
programmerbare maskiner til at lære af erfaring og forbedre ydeevne på forventninger opgaver Naha eller Murphy ( 2015 ). Hvis vi uddyber mere viden om kunstig intelligens, Vi kan observere store bestræbelser på at udvikle læringssystemer, der efterligner eller endda overstiger de kognitive færdigheder fra Lake et al menneskelig læring. ( 2016 ) Romero- Mendez et al. ( 2023 ).
En af de mest værdsatte ML egenskaber i dag, er hans evne til at analysere store mængder og data for, hvordan vi ser på mønstre, der er langt fra, hvad mennesker Russell eller Norvig har nydt ( 2010 ).
Det gør ML til et meget vigtigt fremskridt inden for kunstig intelligens, da det giver maskiner mulighed for at lære, hvordan de definerer dem og bedre tilpasse sig forandringer. Denne kapacitet giver mulighed for at opbygge innovative og effektive løsninger på en række områder, herunder turisme. Brug af ML turistsektoren kan drage fordel af forbedrede dataanalyseprocesser, anerkendelse af mønstre og brugerdefinerede anbefalinger med automatisk opgavebehandling, der kan føre til bedre kundeoplevelse samt hvordan de bedst er opnået gennem en øget ydeevne af Afsahhosseini 's eller Al-Mulla ( 2020 )
ML-området omfatter tre typer læringsmetoder: overvåget, uovervåget og understøttet. I overvåget læring, er modellen uddannet med et datasæt, hvor input er knyttet til deres relative forventede output værdier og gør det muligt modeller af, hvordan de kan lære eksisterende mønstre eller relationer i data. Denne viden vil derfor blive anvendt til forudsigelser om nye Liu- Wu ( 2012 ). Det uovervågede system fokuserer på opdagelsen af mønstre og relationer i et datasæt, der ikke er blevet mærket, nemlig uden at lede Hinton eller Sejnowsky 's foruddefinerede outputværdier ( 1999 ). Styrket læring giver modeller mulighed for at interagere med miljøet, modtage feedback som belønninger eller straffe og tippe deres handlinger, så de kan maksimere en forventet tilbagevenden fra François- Lavet på. ( 2018 )
En ML-models succes måles ved, at den er i stand til effektivt at løse en konkret opgave, hvilket kan være klassifikation og forudsigelse. Opgaver, der har høj merværdi i alle industrier, som kan være turisme med brug af dataanalyseteknologier og klassificering. 2020 ) Afsahhosseini og Al- Mulla ( 2020 ).
Udførelsen af dataanalyse ved hjælp af ML gør det muligt at opdage komplekse skjulte mønstre og relationer i datasættet og dermed lette informationsbeslutningstagningen.
Mada. For eksempel ved anerkendelse af mønstre og klassificeringsteknikker de giver dem mulighed for at identificere mange variabler fra en rejse erfaring som dem, der kommer med kundepræferencer eller hvordan vi køber, men også karakteristika for Shafiee & Varjani kontraherede tjenester ( 2016 ). Projektionsteknikker bruger historiske empresadata til at forudsige fremtidig adfærd, hvilket gør det muligt for virksomheden bedre at tilpasse sig ændringer ved at reagere med ændringer i efterspørgsel og priser blandt mange andre Norbert faktorer ( 2011 ). Også med ML kan du automatisere opgaver og processer fra virksomheden på en intelligent måde. Også de anbefalede systemer, der bruger ML algoritmer og giver bedste anbefalinger, der fører til en forbedring af markedets erfaringer med deres tilfredshed. ( 2014 ).
Selv om ML 's potentiale i turistsektoren er betydeligt, er det fortsat afgørende at anvende dem og overveje nogle etiske implikationer samt med hensyn til bæredygtig udvikling af denne teknologi. Opmærksomheden bør rettes mod databeskyttelse, algoritmiske biaser og de sociale konsekvenser af disse systemer, således at fordelene ved denne teknologi er tilgængelige på en bæredygtig måde gavnlig for alle beslutningstagere Vesni ″ c- Ultievi mec et al. ( 2020 ).
2.2.1 Klassifikationsmodeller
Klassificeringsmodellerne er en grundlæggende kategori af algoritmer i området og statistik. Hovedformålet med disse oplysninger er at tildele en etiket eller kategori til en observation, baseret på nogle forudsigelige egenskaber og variabler. Disse modeller anvendes i vidt omfang på en række områder, såsom medicin og økonomisk pleje. De er blevet stillet op med oplysninger om deres evne til præcist at forudsige eller kategorisere dem på et tidligere tidspunkt)
De vigtigste klassifikationsmodeller
Der er flere modeller for klassificering, hver med sine fordele og ulemper afhængigt af, hvor slemt problemet er, eller hvad data er til rådighed. Nogle af de mest almindelige omfatter:
Logistics regression
Logistik regression er en af de mest enkle og effektive modeller for binære klassificeringer problemer. Det beregner sandsynligheden for, at en observation vil tilhøre en given klasse ved hjælp af sin signmoid funktion. Det er især nyttigt, når forholdet mellem forudsigelse og mål variabler er lineære.
Vektoriel støttemaskiner (SVM)
SVM er kraftfulde modeller, der søger en optimal hyperplane til at adskille klasser fra feature plads. De bruger 'kerne' til at håndtere ikke-lineære data, hvilket gør dem alsidige og præcise i mange sammenhænge.
Support Vector Machines, SVM er blevet genetableret som en kraftfuld og alsidig machine learning algoritme til et varieret sæt af applikationer fra billedgenkendelse til naturligt sprog behandling ved økonomisk forudsigelse med bioinformatik. De er blevet sat op der for årene 90 og som et resultat af dens gennemførelse med succes, på grund af den store variation fra problemer, at det kan analysere endnu mere effektivt end andre teknologier. Den største fordel ved SVM er dens evne til at finde en optimal hyperplane separatorer, der maksimerer intervallet mellem klasser, generere en løsning, der kun involverer få støtte vektorer og hans ejendom, som vil forenkle deres anvendelse i langskalaproblemer Mocerza y Muñoz ( 2006 ).
På det finansielle område har SVM vist sin effektivitet med hensyn til at afsløre svindel med kreditkort. Sammenlignet med andre klassifikatorer, SVM kan løse både binære problemer med lineær og nonliner klassificering ved at identificere hyperplane, der bedst adskiller input data C Li et al. ( 2021 ). F.eks. har anvendelsen af SVM i kreditrisikoteknikker vist en høj tilpasningsevne og en effektiv global løsning på beslutningsprocesserne med dette S.-L. problem Li et al. ( 2006 ). Andre udfordringer med sin succes har været solvensproblemer eller endda undersøgelser om Nazareth og Reddy cryptomonedas ( 2023 ). SVM 's evne til at håndtere data med høj dimensionalitet og støj sætter denne teknik som et nyttigt værktøj i det finansielle miljø, men dens succes er også kommet ind på andre områder, herunder anerkendelse for billeder eller problemer om borgernes sikkerhed blandt mange andre, der viser deres store alsidighed Mocorro y Muñoz ( 2006 ).
SVM har vist sig at være en meget effektiv teknik, men det korrekte valg af sin kernefunktion og et passende valg med hyperparametre er afgørende for at optimere deres ydeevne som angivet af Bing- yu et al. ( 2009 ). Specifikt inden for projektet SYSTEM-TH-001, denne metode er blevet undersøgt som et værktøj til påvisning af køn fra tekst og dens funktionalitet, men det kan være nøglen til hans fremtid. SVM-forskningsområdet er stadig fuldt udviklet, og vi kan forvente nye fremskridt med applikationer, der fører deres grænser videre.
Beslutningstræer
Beslutningstræer er intuitive modeller, der klassificerer observationer gennem en hierarkisk beslutningsstruktur. De er lette at fortolke og nyttige for problemer med kategoriske eller numeriske data. Når de er kombineret i tilfældige skove (Random Forest), deres nøjagtighed og robusthed meget bedre.
Neuronale net
Neurale netværk er modeller inspireret af den menneskelige hjerne, ideel til komplekse og ikke-lineære problemer. De bruger flere lag af neurooner til at lære hierarkiske repræsentationer fra data, hvilket gør dem meget effektive i billedklassificering og naturlig sprogbehandling.
Evaluering af modeller
Klassificeringsmodellernes effektivitet vurderes ved hjælp af målinger som f.eks. nøjagtighed, tilbagekaldelse og F1- score med et område under REC (AUC- ROC). Desuden var det afgørende at undgå problemer såsom overlejringer ved hjælp af teknologier som krydsvalidering og regularisering.
2.2.2 Optimeringsmodeller
Klassificering og optimering modeller er en grundlæggende kategori af algoritmer med hensyn til automatisk læring samt på statistisk niveau. Hovedformålet med denne information er at tildele en etiket eller kategori til en observation, baseret på nogle prædiktive egenskaber og variabler, mens de samtidig søger bedste modelparametre med optimal ydeevne. Disse modeller anvendes i vidt omfang på en række områder, såsom medicin og økonomisk pleje. De er blevet sat op med oplysninger om deres evne til præcist at forudsige eller kategorisere dem på et tidligere tidspunkt) Der er flere modeller ved hjælp af optimeringsteknologier til at forbedre deres ydeevne. Nogle af de mest almindelige omfatter Vectorial Support Machines (SVM), som er kraftfulde modeller, der søger en optimal hyperplane til at adskille klasser fra karakteristiske rum. SVM optimering er baseret på at maksimere intervallet mellem klasser, der garanterer bedre generalisering. For at håndtere ikke-lineære data, SVM bruge "kerne" såsom Gaussian eller Polyzealandsk makrel, der forvandler datasæt til mere dimensionelle rum, hvor klasser er uadskillelige. Desuden er logistik regression en af de mest enkle og effektive modeller for binære klassifikationsproblemer. Optimering opnås ved at minimere en omkostningsfunktion med cross-entropi, ved hjælp af metoder som Stocastic Gradient (GDS) nedgang. Denne tilgang sikrer, at modelparametrene konvergerer til et samlet optimalt.
Beslutningstræerne er hierarkiske modeller, der klassificerer observationer gennem en række beslutninger baseret på specifikke karakteristika. Optimering i disse modeller indebærer valg af divisioner, der minimerer målinger såsom entropi eller Gini Index. I tilfældige skove optimeres ydeevnen ved at kombinere flere træer med lagringsteknikker og reducere risikoen for overjustering. Neurale netværk er modeller inspireret af den menneskelige hjerne, ideel til komplekse og ikke-lineære problemer. De bruger optimeringsteknikker som gradient tilbagegang, frynser med øjeblik og avancerede algoritmer som Adam. Disse teknikker passer til vægten af forbindelser mellem neuroner for at minimere tab funktion og forbedre ydeevnen. Også modeller som Gradient Boosting, AdaBooth og XGBOost bruge iterative optimering teknikker til at justere enkle model former, herunder beslutningstagning-gøre træer i rækkefølge. Hver iteration løser fejl fra den tidligere model, minimere en kumulativ tab funktion.
Support optimering Vektormaskiner
SVM er algoritmer med ydeevne baseret på brug af kerne. En K (x, og) kerne er en real værdi funktion N: X × X → R, der fungerer som et inkrementelt produkt i faktiske vektorrum Z. Med henblik herpå er der en rolle:
0 X → Z, ( 2.1 )
Så K (x, og) = 0 [g] TΦ {y}. X og Z er henholdsvis kendt som indgangsrum med karakteristika.
SVM tilhører den type algoritmer baseret på Mocorro et al regularization teori ( 2006 ). Disse metoder gør det muligt at konstruere klassificeringsfunktioner til at løse et optimeringsproblem i Tikhonov og Arsenwith ( 1977 ):
N X
n f 1 g
i = 1 L (yi, f) og g 2 K ( 2.2 )
hvor μ > 0; HK betegner Hilberts playback kernel space (RKHS) i forbindelse med k- agry, og pdg som regel af f at Rekys. 1, + 1 } angiver de to mulige klasser af xi og endelig L (yi, f) er en fejlfunktion. I denne sammenhæng f (x) = 0 Det er en beslutningsflade på HK. Den typiske SVM-tilgang bruger den L- specifikke fejlfunktion kaldet hængsletab, som defineret ved:
L (yi, f) = 1 − yi f (xi) og 2.3 )
med (x) og = m ″ ax 0 ).
Problemet ( 2.2 ), bidrager til at etablere en forpligtelse mellem en justering af f- opløsning med data som kvantificeret ved L og hvor kompleks denne funktion vil være.
Det er rigtigt at bevise, 2 K = ‡ w 2, hvor w = pn i αiΦ (xi) og 0 er kortlægningen som defineret i 2.1 ). Desuden er problemet ( 2.2 ) kan omformuleres som:
N X
m România w, b 1 g
i = 1 ( 1 − yi (wTΦ) + b og 2. ( 2.4 )
Problemet ( 2.4 ) svarer til at løse følgende problem med dobbelt optimering Mocerza et al. ( 2006 ):
g ″ n.n β 1 2 β TQß − eTS
( 2.5 )
St. og Tβ = 0,
0 ≤ β < C
hvor β = (β1,.. g) T og 0 Det er en vektor af nuller, og det er en
Nogle, Q er defineret som N × g en positiv symmetrisk matrix med Qi j = yiy JK (xi og x). 1 2 μn er en konstant. Dette problem var konveks og kvadratisk, med alle lokale minimum samt et globalt niveau.
For nemheds skyld defineres g (β) som en gradient for en objektiv funktion med dette problem. 2.5 ), det er g (β tema = Qß − e.
En β-vektor er et stationært punkt på ( 2.5 ) om og kun hvis der er et tal d med to ikke- negative vektorer λ eller μ så:
g (β) + dy = λ − μ,
Ελιβi = 0, i = 1.. n,
( 2.6 )
μi (C − β) = 0, i = 1.. n,
λi, μI ≥ 0, i = 1 Nej.
Kan vises, Chen et al. ( 2006 ), at en β vektor som 0 ≤ β i < C opfylder betingelserne ( 2.6 ) Hvis og kun hvis
− yeg (β) i ≤ d
− iog (β) i ≥ d, 2.7 )
hvor Iup (β) ∞ {t} 124; βg < C, og lt = 1 eller β t > 0, og t = − 1 } og
Ilow (β) 1 eller β t > 0, og 1 }. ( 2.8 )
Af ( 2.7 ), at m (β) ≤ M {α} argumenteres, hvor:
m (β)
M (β) ∞ m ″ ‡ n i ft og {α} yeg, 2.9 )
I SVM litteratur, problemet ( 2.5 ) er løst ved hjælp af so- kaldet Minimum Sequential Optimization (SMO og Joachims, 1999; Platt 1998 ). Disse algoritmer er hovedsagelig Newton- type kvadratisk metoder, der for at gøre problemet computermæssigt kan behandles er blevet betragtet kun en delmængde af variabler på hver iteration og såkaldte arbejde ensemble snarere end at arbejde med en hel Qmatrix.
TheoremaCity in Italy 1. Lad {β k} være en uendelig sekvens genereret ved at være den uendelige sekvens skabt med en BMO- type metode til problem ( 2.5 ). Så hvis Q er en positiv defineret matrix, {β k} grænse punkt er et samlet og unikt minimum problem ( 2.5 ).
Bevis. Se Chen et al. ( 2006 ). □
I overensstemmelse hermed opretholdes følgende bilag.
Corollary 1.1. Hvis {β k} er en uendelig sekvens, så følgende to grænser findes og er lig: l ″ ‡ m K → ∞ ma (βks) = L · μ.g. 2.10 )
Under hensyntagen til definitionen af Iup og Inlow sæt fra en ligning ( 2.8 ), og især af β k involveret i hvert sæt (inden for grænserne] for g stor nok med en lille tolerance ″ > 0 Følgende betingelse skal være opfyldt: m (β k) − M [σg] ≤ ∞ 2.11 )
Det er:
L ″ ‡ m k →
m (βk) − M [β ks] = 0.
Baseret på disse resultater, SMO-type algoritmer gennemføre deres
Pensionskriterium:
m (β k) − M [βg] ≤ ∞. 2.12 )
2.3 Naturlig sprogbehandling
Naturlig sprogbehandling, PLN 'er er en kunstig intelligens underområde, der fokuserer på computer og menneskelig interaktion gennem sprog. Det gør det muligt for maskiner at forstå, fortolke og producere naturligt sprog. Udviklingen af dette område er ved at blive dynamisk og udvikler sig meget hurtigt, hvilket genererer ganske betydelige fremskridt i de seneste år med applikationer på forskellige områder såsom oversættelse fra sprog til analyse af følelser eller interface fokuseret på Agarwal ( 2019 ).
PLN 'er udvikler et omfattende sæt teknologier og tilgange, herunder forståelse med en generation fra det naturlige sprog samt hvordan man fører tale. Disse teknikker bruger ofte kapaciteten af MOI og dyb læring samt andre computerteknologier til menneskelig sproganalyse, forståelse eller generation. I øjeblikket PLN 'er viser meget betydelige fremskridt, en af dem er evnen til at forstå strukturer og betydninger for datasæt i naturligt sprog. Teknikker såsom analyse eller skiltning) mærkning, men semantisk analytics er, hvordan en computer kan opføre sig næsten om menneske fra et Young et al perspektiv ( 2017 ).
Deep Learning (DLs) har revolutioneret området for PLN 'er, hvilket gør det muligt at skabe modeller, der lærer om komplekse og store-skala information repræsentationer. Mange gange neurale netværk har en ydeevne mere end andre metoder, opgaver såsom oversættelse eller tekst generation er meget effektive med denne type Lan et al modeller. ( 2024 ).
Nylige fremskridt på PLN 'er omfatter indførelse af LLM, store sprogmodeller som SOFTWARE-TH-003 og GPT, de har vist en imponerende kapacitet i en multititel af Yenduri et al. ( 2023 ). Disse præuddannede modeller kan justeres ved hjælp af en fine- tunning proces for specifikke opgaver, effektivt øge den rige viden om sprog erhvervet under præ-indrejse.
PLN 'er, fortsætter med at udvikle sig, og forskere eller brugere står i øjeblikket over for udfordringer såsom forbedring af modeller med robust ydeevne.
uddannelse med andre områder, såsom multimodal læring og repræsentation af Khurana et al ( 2022 ).
2.3.1 Identifikation af køn i tekster
Kønsklassifikationen af en tekst har avanceret forskning på området. En af de mest almindelige programmer er at opdage en persons køn, der har skrevet en Mukherjee og Balat tekst ( 2017 ); Huang et al. ( 2014 ), e-mail Corney et al. ( 2002 ), Kucukyilmaz et al. ( 2006 ) stillinger på Yan og Ja 's hjemmesider ( 2006 ), bidragydere til online samarbejdsprojekter Vasilescu et al. ( 2014 ); B. Lin og Seebrenik ( 2016 ); Terrell et al. ( 2017 ); M. Formand Das et al. 2019 ) eller til at påvise kønsaspektet af brugernes feedback på CRM Lau og al-platforme ( 2005 ); Amado et al. ( 2018 ). Fremstillingen af forfattertekster er blevet udført på flere Kocher og Savoy sprog ( 2017 ); Fatima et al. ( 2017 ); Lotipez- Santillan et al. ( 2020 ), som bekræfter fordelene ved metoder, der er indholdsbaserede. Andre tilgange til at løse dette problem kunne være at bruge Kretschmer og Needle grafanalyse ( 2005 ); Rangel og Rosso ( 2016 ) og mærkning af en del af tale (POS. 2019 ).
I Krüger og Hermann ( 2019 ), forfatterne har været 215 tidligere job publiceret mellem 2017 og 2019 om identifikation af forfatterens køn. I henhold til denne gennemgang, det bedste eksperiment i tidligere forskning litteratur indikerer en nøjagtighed af 93.4 % af de sager, der er uddraget fra SERVICE-005 Markov et al. ( 2017 ). Det er værd at nævne, at alle forskningspublikationer, der behandles af denne undersøgelse, udfører standard machine learning procedurer til at forberede tekst indgang, herunder topenisation og standardisering af Eisengstein ( 2019 ) (såsom leminisering eller stammende. Ligesom vi forklarer i en sektion 5.3 Med denne tilgang har vi indført ændringer af standardprocedurerne for forbedring af kønsidentifikationen som foreslået af anden tidligere forskning Uysal og Gunat ( 2014 ). Ud over dette, en af de fælles begrænsninger for andre undersøgelser er, at kun overvejer binari indentification (vil uddybe disse ideer i afsnit 3 ) 5.4.4 ).
Ifølge Krüger og Hermann ( 2019 ), er der en høj variation i nøjagtigheden af kønsspecifikke identifikation med forskellige sprog. Et dybere kig på tidligere job i denne gennemgang afslører, at eksperimenter med sprog giver en rig information om den gener, såsom spansk og portugisisk har bedre ydeevne end engelsk. Den nye metode, som er nyttig for SYSTEM-TH-001 vi søger at bekræfte, om det er muligt med nogle sprog specifikke karakteristika med henblik på at udføre kønsidentifikation.
Identificering af en teksts køn, det vil sige at beslutte om et individ.
er blevet sammenlignet med tidligere undersøgelser. Ikke desto mindre er der ansøgninger om målrettet reklame Jansen et al. ( 2013 ), evaluering af kønsforskelle på online jobmarkeder Fung et al. ( 2018 ) og anerkendelse af udpegede enheder (NER. 2013 ). I modsætning til tidligere tilgange, domineret af Wais databasetjenester ( 2016 ); Santamaria og Mihaljevi ( 2018 ), senest af S. Das og Paik ( 2021 ), vise nytten af at anvende machine learning algoritmer, der analyserer kontekstuelle oplysninger. Forslag til Rådets forordning (EF) om SYSTEM-TH-001 Det er at kombinere machine learning algoritmer med retention af morfologiske elementer, der indeholder oplysninger om køn på nogle sprog, for en forbedret mærkning ydeevne fra en person beskrevet ved tekst.
2.4 Kundskabsstyringssystemer
Knowledge Management Systems, Knowledge Management Systems (KMMs) er et område med en specialiseret tilgang og ofte integreret i andre mere omfattende videnbaserede system til forvaltning af Grace & Butlers informationsressourcer. 2005 ). Disse systemer er designet til at lagre, bearbejde og bruge den viden, der er nødvendig for at muliggøre Thampi ( 2008 ). Mere specifikt er KMM typisk tilflugtsstedet for en organisations viden ved at bruge datalagre såsom databaser og datasøer eller andre strukturer, men de giver os også mulighed for at analysere disse oplysninger, der er blevet gemt i søgen efter tendenser, samtidig med at den støtter sin beslutningstagning ud fra et strategisk perspektiv Sensuse et al. ( 2018 ).
En af nøglefunktionerne for KMM 'er er at øge en organisations effektivitet ved at overvinde udfordringer, der opstår ved at give oplysninger om dens relevans, en proces opnået med partirsystemfærdigheder med henblik på at generere flere niveauer i bedste fald så snart ny viden erhvervet Thampi er blevet integreret ( 2008 ). KMics har flere applikationer på tværs af flere domæner, herunder dokument- og indholdsstyringssystemer med e-læringsplatforme samt et kommunikationsnetværk eller samarbejdssystem Grace 's ( 2005 ).
For eksempel, dokument og indhold ledere er fokuseret på at give brugerne real- time adgang til organisationens lagrede indhold typisk organiseret af temaer. Disse systemer er implementeret med metadata strukturer, der letter inddrivelse og navigation mellem Sensuse et al. ( 2018 ). E-læringssystemerne er fokuseret på uddannelse og uddannelse af brugere ved at levere struktureret, organiseret viden
En venlig måde. Disse systemer har til formål at forbedre læringsprocessen ved at tilskynde brugerne til at engagere sig, således at nye færdigheder og kapaciteter får deres bedste andel af udviklingen som helhed med Graces menneskelige kapital ( 2005 ) Malingkas og Ce ( 2020 ). KMMs er også blevet genetableret som en meget populær tilgang for organisationer, der søger at fremme samarbejde, socialisering og integration af deres menneskelige team. K. Lee og Hawamdeh ( 2002 ). Disse systemer kan findes i en række applikationsområder, blandt dem har vi brugt Thampi ( 2008 ), uddannelsesspil Grace og Butler ( 2005 ) og øget realitetsapplikationer C K. Lee og Hawamdeh ( 2002 ). De er også integreret som kommunikationsnet, og de tjener til at dele med dem Iiriemiokhales viden ( 2020 )
Ikke desto mindre kan en vellykket gennemførelse af KMM 'er og deres integration med eller endog deling af interne læringsprocesser være kompleks, da det kræver, at man overvejer flere faktorer, der er afgørende for succes, herunder systemtilpasning til strategiske mål, men et aktivt samspil om medarbejdere. K. Lee og Hawamdeh ( 2002 ).
Et eksempel på KMM 'er er rammer' SYSTEM-TH-001 Det er også en dokumentar og indhold manager, der organiserer oplysninger vedrørende flere aktiviteter inden for turisme med henblik på at lette vidensøgning samt.
Den udsøgte gennemførelse af en KM 'er kræver en dyb viden og forståelse om sociale eller økonomiske faktorer, der kan påvirke udvekslingen af information med én organisation, samt hvordan strategisk tilpasning vil blive opnået til målene for at lære af dem, samtidig med at deres fortrolighed forvaltes. K. Lee og Hawamdeh ( 2002 ). Med vægt på betydningen af individuel forståelse og motivering efter videndelingsaktioner, der i øjeblikket finder sted, har man også identificeret flere faktorer, som kan påvirke denne teknologis succes, herunder brugerkarakteristika såsom dens retning til at dele oplysninger eller deres tillid til hans system, men også effektdynamikker. 2019 ). For at sikre en effektiv gennemførelse af KMM 'er skal organisationerne nøje overveje disse kritiske faktorer og udvikle strategier, der øger kulturen, som et middel til at sætte dem i stand til det. De tilpasser deres system til dets strategiske mål, samtidig med at de interagerer på brugerne ved at bruge aktivitet om, hvordan de er interesseret i virksomheder H. Lin ( 2007 ).
2.4.1 Anbefalingssystemer
Anbefalingssystemer er designet til at give brugerdefinerede forslag til brugerne ved at skabe en unik profil med hver enkelt, baseret på en række forskellige parametre, der afspejler deres interesser og præferencer. Disse brugerprofiler har været afgørende for at gøre det muligt for anbefalede systemer at tilpasse sig og opfylde den dynamiske karakter af brugernes behov eller præferencer. Peng og Xu ( 2022 )
Processen med at opbygge brugerprofiler typisk involverer dataindsamling fra flere kilder, såsom registrering oplysninger og browsing historie. 2016 ). Datasættet analyseres for at identificere mønstre, der vil gøre det muligt for brugerne Hung og Huynh ( 2019 ). Da brugerpræferencer kan ændre sig over tid, giver profil konstruktion bedre tilpasning til dette skift ved at generere bedste anbefalinger og skabe en mere avanceret brug oplevelse af Zhuhadar brugere med Nasraoui ( 2010 ).
Anbefalingssystemer kan indføres for at anvende forskellige anbefalingsmetoder, f.eks. en tilgang med et godt omdømme eller relevant indhold recovery paudel et al. ( 2016 ). Ved at overveje disse forskellige faktorer, kan de give brugerne et varieret sæt af anbefalinger, der dækker deres interesser og præferencer. Peng ( 2022 )
Udviklingen af en adaptiv og præcis brugerprofil er således en kritisk komponent i det effektive design af anbefalingssystemer, da det giver disse systemer mulighed for at tilpasse sig til dem, samtidig med at der stilles kundetilpassede forslag tilpasset af Kanoje et al-brugernes præferencer ( 2015 )
Af disse grunde, evnen til at skabe og vedligeholde et sæt af brugerprofiler over tid er en nøgle til endelig succes med et endpoint system, fordi det er grunden til det giver mulighed for at levere effektive forslag ved at forbedre brugernes tilfredshed paudel et al. ( 2016 ).
På rammens vegne SYSTEM-TH-001 Det er en anbefaling system, der kan komme med anbefalinger til rejsebureauet om kunder med mere tilbøjelighed for køb, og så det kan klassificeres som en relevant-baseret tilgang.
2.5 Intelligente stoffer
Intelligente agenter er software enheder, der kan interagere med deres miljø og andre aktører i dem, udveksle oplysninger eller vise adfærd simulerer kompleksiteten af den virkelige verden S.-M. Lee og pritchett ( 2008 ). Intelligente agenter, der har autonomi og kapacitet til at interagere med deres miljø, kan effektivt udføre organisatoriske opgaver for at opnå Itaiwi et al. ( 2012 ).
Den dynamiske karakter af agentbaserede systemer, hvor agenter tildele dem med flere roller og ansvar kan simulere komplekse scenarier, der forsøger at modellere verden. Ved at modellere agenter baseret på de karakteristika, der kendetegner nutidens samfund, kan forskere studere adfærd, der vises med samspil mellem skuespillere, og dette giver en værdifuld viden om egenskaber fra komplekse tilpasningssystemer Ahmed et al. ( 2005 )
Intelligente agenter, der i øjeblikket er designet som fysiske robotter eller chatbotter er et lovende alternativ til højt niveau menneskelige assistenter, da de har evnen til autonom navigation gennem komplekse og dynamiske miljøer, der bruger deres viden med hans ræsonnement færdigheder til at opnå en Zset. Peng ( 2021 ). Disse agenter er proaktive, uafhængige og uafhængigt baseret på deres egen viden om foruddefinerede regler for at løse problemer Burgin eller Dodig- Crnkovi ( 2009 ). Din interplay kapacitet kan bruges til at løse komplekse problemer eller distribuere arbejdsbyrder med en grad af Burgin og Dodiga- Crnkovi Buducc ( 2009 ). Intelligente agenters levetid omfatter opfyldelse af et sæt og mål gennem tilgængelig viden med en forening ( 2.1 ) Burgin og Dodiga-Crnkovi ( 2009 ). Disse mål kan være uafhængige eller er blevet organiseret med subocjectivates, der giver dem mulighed for at fuldføre high-level mål, når de opnås. Målsætningerne er forbundet med agenternes opgaver, både mål og job har været elementer af en agents mentale status. Det tjener som et middel til lagring af regler eller viden, der giver mulighed for at udføre udfordringer med Burgin & Dodig- Crnkovi ″ c mål ( 2009 ).
Organisationen i form af Multi Agent MAS Systems er åben for samarbejde, konkurrence og forhandling ved hjælp af standarder for modellering teknologier med Zagent- baseret software engineering. Peng ( 2021 ); Francis et al. 2023 ); Halhenborg ( 2009 ).
Den agentbaserede modellering, Agent- Based Modelling (ABM) Uddin et al. 2021 ) og agentorienteret software engineering, Agens - Orienteret Software Engineering
Figur 2.1: Hovedbegreber SOFTWARE-TH-001 til udvikling af MAS.
ring (AOSE) Garro et al. 2018 ), er standarder på det område, som elementer og enheder leverer deres gennemførelse. Nogle kendte tilgange ved hjælp af MAS til at løse komplekse problemer eller simulere virkelige miljøer er, øvelser i vejtrafik Fernandz-Isabel et al. ( 2020 ), de distribuerede støttesystemer til beslutning Migulez-Fernández et al. ( 2020 ), bio-inspirerede maskintræningssystemer heads et al. ( 2020 ) og videospil J Wang, Hong og al. ( 2022 ).
MAS er normalt designet ved hjælp af specifikke artefakter og pa-
At gennemføre de forskellige faser af kompleks systemudvikling. Det gør det muligt at generere relationer og interaktioner mellem agenter, der er repræsenteret grafisk, derefter automatisk omdannes til kildekode. SOFTWARE-TH-001 GAIA, Probetheus og Troils er bedst kendte agentmetoder hos Siswahyudi et al. ( 2018 ).
Agent platforme, kildekode biblioteker af nogle programmeringssprog er typisk den løsning for anvendelse af MAS, der tidligere er blevet modelleret. Højdepunkter i dette område er SOFTWARE-TH-004 Bergenti et al. 2020 og MESA (Python) Kazil et al. 2020 ).
Til udvikling af SYSTEM-TH-001 Den anvendte agentmetodologi har været INGE- NIES, der har tilpasset instrumentmodellen til MESA-rammen for dens gennemførelse. Agent-modellen er en bio- inspireret og distribueret model baseret på en myrekolonis organisation, til at generere MAS med flere myrer, der arbejder sammen eller uafhængigt som pr system arbejdsbyrde.