Förskottet för artificiell intelligens (IA) har revolutionerat många sektorer och turism är inget undantag. Den växande digitaliseringen av sektorn har gjort det möjligt för avancerad IA-teknik att förbättra användarupplevelsen, optimera servicehanteringen och underlätta strategiskt beslutsfattande. Så har vi ett system. SYSTEM-TH-001 En innovativ lösning som integrerar automatisk inlärning, kunskapshanteringssystem och smarta agenter för att förbättra anpassningen med effektivitet i turistnäringen.
Automatiskt lärande (ML) är en av de viktigaste teknikerna inom detta område. Inspirerad av mänskligt lärande tillåter ML upptäckten av mönster i stora datavolymer och ger exakta förutsägelser eller rekommendationer. Kvalificeringsmodeller som Vectorial Support Machines (SVM) och neurala nätverk har visat sig vara effektiva i anpassning av erbjudanden med kundsegmentering för turistsektorn.
Dessutom spelar kunskapshanteringssystem (KMS) en viktig roll för att organisera och effektivt återställa information. Dessa system möjliggör hög dataproduktion och enklare tillgång till användbar information om beslutsfattande.
Å andra sidan smarta agenter designade under metodik SOFTWARE-TH-001 De möjliggör dynamisk interaktion med och mellan miljön och erbjuder automatiserade lösningar som har anpassats till SYSTEM-TH-001. Det bioinspirerade tillvägagångssättet underlättar arbetsoptimering och effektiv arbetsbelastning.
Sammantaget vänder sig dessa tekniker till SYSTEM-TH-001 i ett robust och skalbart system som omdefinierar hur turismen kan dra nytta av artificiell intelligens, förbättra användarupplevelsen med bästa hantering av tillgängliga resurser.
2.1 Introduktion
Den artificiella intelligensteknik som används i systemet utforskas med detta kapitel. SYSTEM-TH-001 och med tonvikt på konstens tillstånd i turismen, så långt fram till idag. Automatiskt lärande behandlas genom att jämföra likheten med mänsklig utbildning och deras tillämpning för att identifiera mönster i stora datavolymer, förbättra beslutsfattandet. Klassificeringsmodeller som SVM och neurala nätverk diskuteras i detalj. Dessutom har informations- och rekommendationshanteringssystem diskuterats i syfte att optimera turismupplevelsen. Smarta agenter, deras förmåga att samspela med miljön och dess genomförande hanteras också SYSTEM-TH-001 använda metodologin SOFTWARE-TH-001.
Konstens tillstånd kommer att analyseras i varje område, vilket ger en teoretisk och praktisk ram som gör det möjligt för oss att förstå hur viktig artificiell intelligens kan påverka digital turisms utveckling.
2.2 Automatiskt lärande
Människa och autolearning, medan de verkar olika har en uppsättning liknande principer eller processer. I grund och botten kräver de informationsförvärv och inredning som leder till kompetensutveckling, kunskap med kapacitet att anpassa dem för nya Langley-situationer. 2022 Botvinick et al. 2017 ).
Ur ett filosofiskt perspektiv går mänskligt lärande utöver enbart kompetensförvärv och involverar karaktärsbildning med etisk utveckling medan kritisk tänkandeförmåga. Aristoteles, i sitt arbete: "Etima de Nicomac" (The Ethics of Nicamaco) tittar på vikten och praxis med avseende på att utveckla dygder genom att avsluta att Learning är en pågående process för att förbättra personlig utveckling. Wang, Guo och Chen ( 2022 )
Automatiskt lärande kan ML förstå som en förlängning som för närvarande kompletterar mänskligt lärande. På ML-maskiner lär sig, förvärvar kunskap och vissa färdigheter genom programvara kallar vi dem algoritmer för att förenkla det som tillåter maskinens inkrementella lärande genom tiderna genom praktik. ML är det område som, med hjälp av data och matematiska modeller som ett sätt att identifiera mönster för att förbättra beslutsfattandet genom Meltzoff et al. 2009 ).
Denna parallellism är inte en ny dubbning, och i själva verket har en av pionjärerna på en intertidal intelligensnivå (Alan Toring) redan erkänt sin potential.
programmerbara maskiner för att lära av erfarenhet och förbättra prestanda vid förväntningarna Naha eller Murphy 2015 ). Om vi fördjupar mer kunskap om artificiell intelligens kan vi observera stora ansträngningar för att utveckla inlärningssystem som efterliknar eller till och med överskrider kognitiva färdigheter från Lake et al human Learning. 2016 Romero-Mendez et al. 2023 ).
En av de mest uppskattade ML-egenskaperna idag, är hans förmåga att analysera stora mängder och data för hur vi ser på mönster som är långt ifrån vad människor Russell eller Norvig har haft. 2010 ).
Det gör ML ett mycket viktigt framsteg inom artificiell intelligens, eftersom det tillåter maskiner att lära sig hur de definierar dem och bättre anpassa sig till förändringar. Den kapaciteten ger möjlighet att bygga innovativa och effektiva lösningar inom ett antal områden, inklusive turism. Med hjälp av ML kan turismsektorn dra nytta av förbättrade dataanalysprocesser, erkännande av mönster och anpassade rekommendationer med automatisk uppgiftsbehandling som kan leda till bättre kundupplevelse samt hur bäst de har uppnåtts genom en ökad prestanda av Afsahhosseini eller Al-Mulla (Afsahhosseinis eller Al-Mulla). 2020 )
ML-området innehåller tre typer av inlärningsmetoder: övervakas, oövervakas och stöds. I övervakad inlärning är modellen utbildad med en dataset där ingångar är kopplade till deras relativa förväntade utgångsvärden och möjliggöra modeller av hur de kan lära sig befintliga mönster eller relationer i data. Den kunskapen kommer därför att tillämpas på förutsägelser om nya Liu-Wu. 2012 ). Det oövervakade systemet fokuserar på upptäckten av mönster och relationer i en datamängd som inte har märkts, nämligen utan att vägleda Hinton eller Sejnowskys fördefinierade produktionsvärden. 1999 ). Stärkt lärande gör det möjligt för modeller att interagera med miljön, få feedback som belöningar eller straffa och tippa sina handlingar så att de kan maximera en förväntad avkastning från François-Lavet på. 2018 )
Framgången för en ML-modell mäts av dess förmåga att effektivt lösa en konkret uppgift, vilket kan vara klassificering och förutsägelse. Uppgifter som har högt mervärde i alla branscher, vilket kan vara turism med användning av dataanalysteknik och klassificering. 2020 Afsahhosseini och Al-Mulla 2020 ).
Uppförandet av dataanalys med ML gör det möjligt att upptäcka komplexa dolda mönster och relationer i datamängden, vilket underlättar informationsbeslut.
Mada. Till exempel genom erkännande av mönster och klassificeringstekniker tillåter de dem att identifiera många variabler från en resas upplevelse som de som kommer med kundpreferenser eller hur vi köper men också egenskaperna för Shafiee & Varjani-kontrakterade tjänster (Shafiee & Varjani) 2016 ). Projektionstekniker använder historiska empresas-data för att förutsäga framtida beteenden, vilket gör det möjligt för företagets bättre anpassning till förändring genom att svara med förändringar i efterfrågan och priser bland många andra Norbert-faktorer. 2011 ). Med ML kan du också automatisera uppgifter och processer från företaget på ett intelligent sätt. Rekommendationssystem som använder ML-algoritmer och ger bästa rekommendationer som leder till en förbättring av marknadens upplevelse med deras tillfredsställelse. 2014 ).
Även om ML:s potential inom turismsektorn är betydande, är det fortfarande viktigt att använda dem och överväga några etiska konsekvenser samt med respekt för hållbar utveckling av denna teknik. Uppmärksamhet bör betalas till datasekretess, algoritmiska fördomar och de sociala effekterna av dessa system så att fördelarna med denna teknik är tillgängliga på ett hållbart sätt fördelaktigt för alla beslutsfattare Vesni ′′ c-Ultievi ’c et al. 2020 ).
2.2.1 Klassificeringsmodeller
Klassificeringsmodellerna är en grundläggande kategori av algoritmer inom området och statistiken. Huvudsyftet med denna information är att tilldela en etikett eller kategori för en observation, baserat på vissa prediktiva egenskaper och variabler. Dessa modeller används allmänt i ett antal områden, såsom medicin och ekonomisk vård. De har lagts upp med information om deras förmåga att exakt förutsäga eller kategorisera dem i ett tidigare skede.
Huvudmodeller av klassificering
Det finns flera modeller av klassificering, var och en med dess fördelar och nackdelar beroende på hur dåligt problemet är eller vilka data som finns tillgängliga. Några av de vanligaste inkluderar:
Logistikregression
Logistikregression är en av de enklaste och effektivaste modellerna för binära klassificeringsproblem. Det beräknar sannolikheten för att en observation kommer att tillhöra en given klass med hjälp av sin signmoidfunktion. Det är särskilt användbart när relationerna mellan förutsägelser och målvariabler är linjära.
Vectorial Support Machines (SVM)
SVM är kraftfulla modeller som söker en optimal hyperplan för att separera klasser från funktionsutrymme. De använder "kärnor" för att hantera icke-linjära data, vilket gör dem mångsidiga och exakta i många sammanhang.
Stöd Vector Machines, SVM har återupprättats som en kraftfull och mångsidig maskininlärningsalgoritm för en varierad uppsättning applikationer från bildigenkänning till naturlig språkbehandling vid finansiell förutsägelse med bioinformatik. De har satts upp där under åren 90 Som ett resultat av dess genomförande med framgång, på grund av det stora utbudet av problem som den kan analysera ännu mer effektivt än andra tekniker. Den främsta fördelen med SVM är dess förmåga att hitta en optimal hyperplan separatorer som maximerar intervallet mellan klasser, genererar en lösning som involverar endast få stödvektorer och hans egendom som kommer att förenkla deras tillämpning i långa problem Mocerza y Muñoz ( 2006 ).
I den finansiella domänen har SVM visat sin effektivitet i att upptäcka kreditkortsbedrägerier. Jämfört med andra klassimatörer kan SVM lösa både binära problem av linjär och icke-linerklassificering genom att identifiera hyperplanet som bäst skiljer ingångsdata C Li et al. 2021 ). Till exempel har användningen av SVM i kreditrisktekniker visat en hög kapacitet för anpassning och en effektiv global lösning på beslutsfattande med detta S.-L.-problem Li et al. 2006 ). Andra utmaningar med dess framgång har varit solvensproblem eller till och med studier om Nasaret och Reddy kryptomondas. 2023 ). SVM:s förmåga att hantera data med högdimensionalitet och buller sätter denna teknik som ett användbart verktyg i den finansiella miljön, men dess framgång har också kommit in på andra områden, inklusive erkännande för bilder eller problem om medborgarsäkerhet bland många andra som visar deras stora mångsidighet Mocorro y Muñoz. 2006 ).
SVM har visat sig vara en mycket effektiv teknik, men det korrekta urvalet av dess kärnfunktion och ett lämpligt val med hyperparametrar är avgörande för att optimera deras prestanda som anges av Bing-yu et al. 2009 ). Specifikt inom projektet SYSTEM-TH-001 Denna metod har undersökts som ett verktyg för att upptäcka kön från text och dess funktionalitet, men det kan vara nyckeln till hans framtid. Forskningsområdet SVM förblir fullt avancerat och vi kan förvänta oss nya framsteg med applikationer som leder deras gränser ytterligare.
Beslutsträd
Beslutsträd är intuitiva modeller som klassificerar observationer genom en hierarkisk beslutsstruktur. De är lätta att tolka och användbara för problem med kategoriska eller numeriska data. När de kombineras till slumpmässiga skogar (Random Forest), deras noggrannhet och Robustness förbättras kraftigt.
Neuronala nätverk
Neurala nätverk är modeller inspirerade av den mänskliga hjärnan, idealiska för komplexa och icke-linjära problem. De använder flera lager av neuroner för att lära sig hierarkiska representationer från data, vilket gör dem mycket effektiva i bildklassificering och naturlig språkbehandling.
Utvärdering av modeller
Effekten av klassificeringsmodellerna utvärderas med hjälp av mätvärden som noggrannhet, återkallelse och F1-score med ett område under REC (AUC-ROC). Dessutom var det viktigt att undvika problem som överlagringar genom att använda tekniker som korsvärdering och regelbundenhet.
2.2.2 Optimeringsmodeller
Klassificerings- och optimeringsmodeller är en grundläggande kategori av algoritmer när det gäller automatisk inlärning samt på statistisk nivå. Det huvudsakliga målet med denna information är att tilldela en etikett eller kategori för en observation, baserat på vissa prediktiva egenskaper och variabler samtidigt som de söker bästa modellparametrar med optimal prestanda. Dessa modeller används allmänt i ett antal områden, såsom medicin och ekonomisk vård. De har lagts upp med information om deras förmåga att exakt förutsäga eller kategorisera dem i ett tidigare skede) Det finns flera modeller som använder optimeringsteknik för att förbättra deras prestanda. Några av de vanligaste inkluderar Vectorial Support Machines (SVM), som är kraftfulla modeller som söker en optimal hyperplan för att separera klasser från karakteristiskt utrymme. SVM-optimering bygger på att maximera intervallet mellan klasserna, vilket garanterar bättre generalisering. För att hantera icke-linjära data använder SVM "kärnor som Gaussian eller Polynomic kerel som omvandlar datamängderna till mer dimensionella utrymmen där klasserna är oskiljaktiga. Dessutom är logistikregression en av de enklaste och effektivaste modellerna för binära klassificeringsproblem. Optimering uppnås genom att minimera en kostnadsfunktion med tvärentropi, med hjälp av metoder som Stocastic Gradient (GDS) nedgång. Det tillvägagångssättet säkerställer att modellparametrar konvergerar till ett övergripande optimalt.
Beslutsträden är hierarkiska modeller som klassificerar observationer genom ett antal beslut baserade på specifika egenskaper. Optimeringen i dessa modeller innebär att man väljer divisioner som minimerar mätvärden som entropi eller Gini Index. I slumpmässiga skogar är prestanda optimerad genom att kombinera flera träd med bagagetekniker och minska risken för överstämning. Neurala nätverk är modeller inspirerade av den mänskliga hjärnan, idealiska för komplexa och icke-linjära problem. De använder optimeringstekniker som gradient nedgång, fransar med ögonblick och avancerade algoritmer som Adam. Dessa tekniker passar vikterna av kopplingar mellan neuroner för att minimera förlustfunktionen och förbättra prestanda. Även modeller som Gradient Boosting, AdaBooth och XGBOost använder iterativ optimering tekniker för att justera enkla modellformer inklusive beslutsfattande träd i sekvens. Varje iteration fixar fel från föregående modell, vilket minimerar en kumulativ förlustfunktion.
Support optimering Vector Machines
SVM är algoritmer med prestanda baserat på användning av kärna. En K (x och) kärna är en verklig värdefunktion N: X × X→ R som fungerar som en stegvis produkt i själva vektorutrymmet Z. För detta ändamål finns det en roll:
0 X → Z, (på engelska) 2.1 )
så att K (x och) = 0 [g] TRAW {y}. X och Z är respektive kända som ingångsutrymmen med egenskaper.
SVM tillhör typen av algoritmer baserade på Mocorro et al-reguleringsteori ( 2006 ). Dessa metoder gör det möjligt att bygga klassificeringsfunktioner för att lösa ett optimeringsproblem i Tikhonov och Arsenwith. 1977 ):
N X
m''n f 1 gigantiska g
I = 1 L (yi, f) och g 2 K (K) 2.2 )
där μ > 0; HK betecknar Hilberts uppspelnings kärnutrymme (RKHS) i samband med k-kerel, och pdg som en regel av f på Rekys. 1, + 1 indikerar att de två möjliga klasserna av xi och slutligen L (yi, f) är en felfunktion. I detta sammanhang f (x) = 0 Det är en beslutsyta på HK. Den typiska SVM-metoden använder funktionen L-specifik fel som kallas gångavfall, enligt definitionen av:
L (yi, f) = 1 − yi f (xi) och 2.3 )
med (x) och = m ′′ ax 0 ).
Problemet (problemet) 2.2 ), μ bidrar till att införa ett åtagande mellan en justering av f-lösningen med data som kvantifierats av L och hur komplex den funktionen kommer att vara.
Det är rätt att bevisa att 2 K = ≤ w 2 där w = pn i αi≤ (xi) och 0 är kartläggningen enligt definitionen i 2.1 ). Problemet (eller problemet) 2.2 ) kan omformuleras som:
N X
m' ın w, b 1 gigantiska g
I = 1 ( 1 − yi (wTAP) + b och 2. ( 2.4 )
Problemet (problemet) 2.4 ) motsvarar att lösa följande problem med dubbla optimering Mocerza et al. 2006 ):
g ^ n.n β 1 2 β TQß − eTS
( 2.5 )
s.t. och Tβ = 0,
0 ≤ β <C,
där β = (β1,.g) T och 0 Det är en vektor av nollor, och det är en
Vissa Q definieras som N × g en positiv symmetrisk matris med Qi j = yiy JK (xi och x). 1 2 μn är en konstant. Problemet var konvext och kvadratiskt, med varje lokalt minimum samt en global nivå.
För enkelhetens skull definieras g (β) som en gradient för en objektiv funktion med detta problem. 2.5 ), det är g (β = Qß − e.
En β vektor är en stationär punkt ( 2.5 om och endast om det finns ett nummer d med två icke-negativa vektorer λ eller μ så att:
g (β) + dy = λ − μ,
λiβi = 0, jag = 1..n,
( 2.6 )
μi (C − β) = 0, jag = 1..n,
λi, μI ≥ 0, jag = 1 Nej.
Kan visas, Chen et al. 2006 ), att en β vektor som 0 ≤ β i <C uppfyller villkoren ( 2.6 ) Om och endast om
− yig (β) i ≤ d,
− yig (β) i ≥d, 2.7 )
Där Iup (β) ∞ 124; βg <C och lt = 1 eller β t > 0 och t = − 1 och
Ilow (β) 1 eller β t > 0 och 1 }. ( 2.8 )
av (förutom) 2.7 ), det m (β) ≤ M Ḳ argumenteras där:
m (β)
M (β) ∞ m ′′ ın i ÷ Ilow och ⁇ yig, 2.9 )
I SVM litteratur, problemet ( 2.5 ) löses med så kallad Minimum Sequential Optimization (SMO och Joachims, 1999; Platt, 1998 ). Dessa algoritmer är i huvudsak Newton-typ kvadratiska metoder som, för att göra problemet beräkningsmässigt behandlingsbara har ansetts endast en delmängd av variabler vid varje iteration och så kallad arbete ensemble snarare än att arbeta med en hel Qmatrix.
Theorema 1. Låt k} vara en oändlig sekvens som genereras genom att vara den oändliga sekvensen som skapats med en BMO-typ metod för problem. 2.5 ). Om Q är en positiv definierad matris, är gränspunkten för k} ett totalt och unikt minimiproblem (minst) 2.5 ).
Bevis. Se Chen et al. 2006 ). □
Följande corollary bibehålls därefter.
Corollary 1.1. Om k} är en oändlig sekvens, så finns följande två gränser och är lika: l ′′ ım K → ∞ ma (βks) = L’ μ.g. 2.10 )
Med beaktande av definitionen av Iup och Inlow-uppsättningar från en ekvation ( 2.8 ), och särskilt av β k inblandad i varje uppsättning (inuti gränserna) för g stor nog med en liten tolerans. 0 Följande tillstånd ska uppfyllas: m (β k) − M [≤g] ≤ ∞, 2.11 )
Det är:
L ′′ ım k →
m (βk) − M [β ks] = 0.
Baserat på dessa resultat implementerar SMO-typ algoritmer sina
Pensions kriterium:
m (β k) − M [βg] ≤ ∞. 2.12 )
2.3 Natural Language Processing
Naturlig språkbehandling, PLNs är en artificiell intelligens underområde som fokuserar på dator och mänskligt samspel genom språk. Det tillåter maskiner att förstå, tolka och producera naturligt språk. Utvecklingen av detta fält är dynamisk och utvecklas mycket snabbt, genererar ganska betydande framsteg under de senaste åren med applikationer på olika områden som översättning från språk till analys om känslor eller gränssnitt fokuserat på Agarwal. 2019 ).
PLN utvecklar en omfattande uppsättning tekniker och tillvägagångssätt, inklusive förståelse med en generation från det naturliga språket samt hur man genomför tal. Dessa tekniker använder ofta kapaciteten hos MOI och djupt lärande samt med andra datortekniker för mänsklig språkanalys, förståelse eller generation. För närvarande visar PLNs mycket betydande framsteg, en av dem är förmågan att förstå strukturer och betydelser för datamängder på naturligt språk. Tekniker som analys eller delning) märkning men semantiska analyser är hur en dator kan bedriva nästan mänskligt ur ett Young et al-perspektiv ( 2017 ).
Deep Learning (DL) har revolutionerat fältet PLN, vilket gör det möjligt för modeller att skapas som lär sig om komplexa och storskaliga informationsrepresentationer. Många gånger neurala nätverk har en prestanda mer än andra metoder, uppgifter som översättning eller textgenerering är mycket effektiva med denna typ av Lan et al-modeller. 2024 ).
Nya framsteg på PLN inkluderar införande av LLM, stora språkmodeller som SOFTWARE-TH-003 och GPT, de har visat en imponerande kapacitet i en multititel av Yenduri et al. 2023 ). Dessa förutbildade modeller kan justeras med hjälp av en finstämplingsprocess för specifika uppgifter, vilket effektivt ökar den rika kunskapen om språk som förvärvats under förinträde.
PLNs fortsätter att utvecklas och forskare eller användare står för utmaningar som att förbättra modeller med robust prestanda.
utbildning med andra områden, såsom multimodalt lärande och representation av Khurana et al. 2022 ).
2.3.1 Identifiering av kön i texter
Könsklassificeringen av en text har avancerad forskning inom området. En av de vanligaste applikationerna är att upptäcka en persons kön som har skrivit en Mukherjee och Balat text. 2017 ); Huang et al. 2014 e-post Corney et al. 2002 Kucukyilmaz et al. 2006 ) inlägg på Yan och Jas webbplatser ( 2006 ), bidragsgivare till online samarbetsprojekt Vasilescu et al. ( 2014 ); B. Lin och Seebrenik ( 2016 ); Terrell et al. 2017 ); M. Das et al. 2019 ) eller för att upptäcka könet av användarnas feedback på CRM Lau och al-plattformar. 2005 ); Amado et al. 2018 ). Tillverkningen av författarens texter har utförts under flera Kocher- och Savoyspråk (Savoy) 2017 ); Fatima et al. 2017 ); Lotipez- Santillan et al. 2020 ), som bekräftar fördelarna med metoder som är innehållsbaserade. Andra tillvägagångssätt för att lösa detta problem kan använda Kretschmer och Needle grafanalys ( 2005 ); Rangel och Rosso 2016 ) samt märkning av del av tal (POS. 2019 ).
På Krüger och Hermann ( 2019 Författarna har varit 215 tidigare jobb publicerade mellan 2017 och 2019 om identifiering av författares kön. Enligt denna granskning indikerar det bästa experimentet i tidigare forskningslitteratur en noggrannhet. 93.4 % av de fall som utvinns ur SERVICE-005 Markov et al. 2017 ). Det är värt att nämna att alla forskningspublikationer som beaktas genom denna undersökning utför standard maskininlärningsprocedurer för att förbereda textinmatning, inklusive topenization och standardisering av Eisengstein (Eisengstein) 2019 (såsom lemization eller stemming. Precis som vi förklarar i ett avsnitt 5.3 med detta tillvägagångssätt har vi infört ändringar av standardförfarandena för att förbättra prestanda i könsidentifiering som föreslagits av annan tidigare forskning Uysal och Gunat. 2014 ). Utöver detta är en av de gemensamma begränsningarna för andra studier att endast med tanke på binari-identifiering (fördjupa dessa idéer i avsnitt 3 ) 5.4.4 ).
Enligt Krüger och Hermann ( 2019 ), det finns en hög variation i exaktheten av könsidentifiering med olika språk. En djupare titt på tidigare jobb i den här översynen visar att experiment med språk som ger en rik information om generna, till exempel spanska och portugisiska har bättre prestanda än engelska. Den nya metoden, användbar för SYSTEM-TH-001 Vi strävar efter att bekräfta om det är möjligt med vissa språkspecifika egenskaper i syfte att utföra könsidentifiering.
Identifiering av en texts kön, det vill säga att besluta om en individ.
beskrivs i en text, har fått jämförande vård med tidigare studier. Ändå finns det ansökningar om riktad reklam Jansen et al. 2013 ), utvärdera könsskillnader på online-jobbmarknader Fung et al. 2018 ) och erkännande av utsedda enheter (NER. 2013 ). I motsats till tidigare tillvägagångssätt, dominerade av Wais databastjänster (Wais databas) 2016 ); Santamaria och Mihaljevi' c ( 2018 Senast av S. Das och paik ( 2021 ), visa användbarheten av att tillämpa maskininlärningsalgoritmer som analyserar kontextuell information. Förslaget till en SYSTEM-TH-001 Det är att kombinera maskininlärningsalgoritmer med lagring av morfologiska element som innehåller information om kön på vissa språk, för en förbättrad tagging prestanda från en person som beskrivs i texten.
2.4 Kunskapshanteringssystem
Knowledge Management Systems, Knowledge Management Systems (KMMs) är ett område med ett specialiserat tillvägagångssätt och integreras ofta i andra mer omfattande kunskapsbaserade system för hantering av Grace & Butlers informationsresurser. 2005 ). Dessa system är utformade för att lagra, bearbeta och använda den kunskap som krävs för att möjliggöra Thampi. 2008 ). Mer specifikt är KMMs vanligtvis fristad för en organisations kunskap genom att använda repositorier som databaser och datasjöar eller andra strukturer, men de tillåter oss också att analysera denna information som har lagrats på jakt efter trender samtidigt som de stöder sitt beslutsfattande från ett strategiskt perspektiv Sensuse et al. 2018 ).
En av de viktigaste funktionerna för KMMs är att öka en organisations effektivitet och effektivitet genom att övervinna utmaningar som uppstår genom att ge information om dess relevans, en process uppnådd med partirsystem färdigheter för att generera flera nivåer i bästa fall så snart ny kunskap förvärvade Thampi har integrerats ( 2008 ). KMics har flera applikationer över flera domäner, inklusive dokument- och innehållshanteringssystem med e-learning plattformar samt ett kommunikationsnätverk eller samarbetsarbetssystem Grace's ( 2005 ).
Till exempel är dokument- och innehållshanterare fokuserade på att ge användarna tillgång till organisationens lagrade innehåll som vanligtvis organiseras av teman. Dessa system implementeras med metadatastrukturer som underlättar återhämtning och navigering mellan Sensuse et al. 2018 ). E-learningssystemen är inriktade på att utbilda och utbilda användare genom att leverera strukturerad, organiserad kunskap.
Ett vänligt sätt. Dessa system är utformade för att förbättra inlärningsprocessen genom att uppmuntra användarens engagemang, vilket gör det möjligt för nya färdigheter och förmågor att få sin bästa andel av utveckling som helhet med Grace mänskliga kapital. 2005 Malingkas och Ce () 2020 ). KMM har också återupprättats som ett mycket populärt tillvägagångssätt för organisationer som syftar till att främja samarbete, socialisering och integration av deras mänskliga team. K. Lee och Hawamdeh (Lee och Hawamdeh) 2002 ). Dessa system finns i ett antal applikationsdomäner, bland dem har vi använt Thampi. 2008 ), utbildningsspel Grace och Butler 2005 ) och ökade verklighetsapplikationer C K. Lee och Hawamdeh (Lee och Hawamdeh) 2002 ). De är också integrerade som kommunikationsnätverk, och de tjänar till att dela med sig av Iiriemiokhales kunskaper. 2020 )
Ändå kan ett framgångsrikt genomförande av KMM och deras integration med eller till och med dela interna inlärningsprocesser vara komplext eftersom det kräver att man överväger flera faktorer som är kritiska för framgång, inklusive systeminriktning för strategiska mål men ett aktivt samspel om anställda. K. Lee och Hawamdeh (Lee och Hawamdeh) 2002 ).
Ett exempel på KMMs är ramverk SYSTEM-TH-001 Det är också en dokumentär och innehållsförvaltare som organiserar information relaterad till flera aktiviteter inom turistområdet med syfte att underlätta kunskapsdetektering.
Det utsökta genomförandet av en KMM kräver en djup kunskap och förståelse om sociala eller ekonomiska faktorer som kan påverka delning av information med en organisation, samt hur strategisk anpassning kommer att uppnås till målen för lärande från dem samtidigt som de hanterar deras förtrogenhet. K. Lee och Hawamdeh (Lee och Hawamdeh) 2002 ). Också, med tonvikt på vikten av individuell nivå förståelse och motivation efter kunskapsdelning åtgärder som för närvarande förekommer studier har identifierat flera faktorer som kan påverka denna teknik framgång, inklusive användaregenskaper såsom dess riktning att dela information eller deras förtroende för hans system men också kraftdynamik. även om karaktären av gemensam kunskap och hur Njiraine (Njiraine). 2019 ). För att säkerställa ett effektivt genomförande av KMM måste organisationer noggrant överväga dessa kritiska faktorer och utveckla strategier som ökar kulturen som ett medel för att möjliggöra dem. De anpassar sitt system med sina strategiska mål samtidigt som de interagerar på användarna genom att använda aktivitet om hur de är intresserade av företag H. Lin (Lin) 2007 ).
2.4.1 Rekommendationssystem
Rekommendationssystem är utformade för att ge anpassade förslag till användare genom att skapa en unik profil med varje individ, baserat på en rad olika parametrar som speglar deras intressen och preferenser. Dessa användarprofiler har varit avgörande för att möjliggöra rekommendationssystem för att anpassa och möta den dynamiska karaktären hos användarnas behov eller preferenser. Peng och Xu ( 2022 )
Processen för att bygga användarprofiler innebär vanligtvis datainsamling från flera källor, till exempel registreringsinformation och surfhistorik. 2016 ). Denna dataset analyseras för att identifiera mönster som gör det möjligt för användare Hung och Huynh ( 2019 ). Eftersom användarpreferenser kan förändras över tiden, tillåter profilkonstruktion bättre anpassning till det skiftet genom att generera bästa rekommendationer och skapa en mer avancerad användningsupplevelse av Zhuhadar-användare med Nasraoui. 2010 ).
Rekommendationssystem kan införas för att använda olika rekommendationsmetoder, till exempel ett tillvägagångssätt med ett gott rykte eller relevant innehållsåtervinning paudel et al. 2016 ). Genom att överväga dessa olika faktorer kan de ge användarna en mängd olika rekommendationer som täcker deras intressen och preferenser. Peng (Peng) 2022 )
Utvecklingen av en adaptiv och exakt användarprofil är således en kritisk komponent i den effektiva designen för rekommendationssystem eftersom det gör att dessa system kan anpassas med dem, samtidigt som de ger anpassade förslag anpassade av Kanoje et al-användarnas preferenser. 2015 )
Av dessa skäl är förmågan att skapa och upprätthålla en uppsättning användarprofiler över tiden en nyckel för slutlig framgång med ett slutpunktssystem eftersom det är därför det tillåter att ge effektiva förslag genom att förbättra användarnas tillfredsställelse paudel et al. 2016 ).
För ramverket SYSTEM-TH-001 Det är ett rekommendationssystem som kan göra rekommendationer till resebyrån om kunder med mer benägenhet för köp, och så kan det klassificeras som en relevansbaserad strategi.
2.5 Smarta agenter
Smarta agenter är mjukvaruenheter som kan interagera med sin omgivning och andra aktörer inom dem, utbyta information eller visa uppförande simulerar komplexiteten i den verkliga världen S.-M. Lee och pritchett 2008 ). Intelligenta agenter, som har autonomi och förmåga att interagera med sin omgivning kan effektivt utföra organisatoriska uppgifter för att uppnå Itaiwi et al. 2012 ).
Den dynamiska karaktären hos agentbaserade system, där agenter tilldela dem flera roller och ansvarsområden kan simulera komplexa scenarier som försöker modellera världen. Genom att modellera agenter baserat på egenskaperna hos dagens samhälle kan forskare studera beteende som verkar med samspel mellan aktörer och detta ger en värdefull kunskap om egenskaper från komplexa anpassningssystem Ahmed et al. 2005 )
Smarta agenter som för närvarande är utformade som fysiska robotar eller chatbots är ett lovande alternativ till hög nivå mänskliga assistenter, eftersom de har förmågan att autonom navigering genom komplexa och dynamiska miljöer som använder sin kunskap med sina resonemang färdigheter för att uppnå en Zset. Peng (Peng) 2021 ). Dessa agenter är proaktiva, oberoende och självständigt baserade på sin egen kunskap om fördefinierade regler för att lösa problem Burgin eller Dodig-Crnkovi c. 2009 ). Din samspelskapacitet kan användas för att lösa komplexa problem eller distribuera arbetsbelastningar med en viss grad av Burgin och Dodiga-Crnkovi' c. 2009 ). Livslängden för intelligenta agenter inkluderar att möta en uppsättning och mål genom tillgänglig kunskap med en förening. 2.1 ) Burgin och Dodiga-Crnkovi' c ( 2009 ). Dessa mål kan vara oberoende eller har organiserats med subocjectivates som gör det möjligt för dem att slutföra mål på hög nivå när de uppnås. Målen är kopplade till uppgifter som utförs av agenterna, både mål och jobb har varit inslag i en agents mentala status. Det fungerar som ett medel för lagring av regler eller kunskaper som gör det möjligt att utföra utmaningar med Burgin & Dodig-Crnkovi "C-mål ("C-mål"). 2009 ).
Organisationen i form av Multi Agent MASs Systems är öppen för samarbete, konkurrens och förhandlingar genom att använda standarder för modelleringsteknik med Zagent-baserad mjukvaruteknik. Peng (Peng) 2021 ); Francis et al. 2023 ); Halhenborg ( 2009 ).
Den agentbaserade modelleringen, Agent-Based Modelling (ABM) Uddin et al. 2021 ) och agentorienterad mjukvaruteknik, Agens - Orienterad Software Engineering
Figur 2.1 Huvudkoncept av SOFTWARE-TH-001 för utveckling av MASS.
Ring (AOSE) Garro et al. 2018 ), är standarder i domänen som element och enheter tillhandahåller deras genomförande. Vissa välkända tillvägagångssätt som använder MASs för att lösa komplexa problem eller simulera verkliga miljöer är, borrarna av vägtrafiken Fernandez- Isabel et al. 2020 ), de distribuerade stödsystemen till beslutet Migulez-Fernández et al. 2020 ), bioinspirerade maskinträningssystem huvuden et al. ( 2020 ) och videospel J. Wang, Hong och al. 2022 ).
MASs är vanligtvis utformade med hjälp av specifika artefakter och pa-
För att genomföra de olika faserna av komplex systemutveckling. Det gör det möjligt att generera relationer och interaktioner mellan agenter som representeras grafiskt, sedan automatiskt omvandlas till källkod. SOFTWARE-TH-001 GAIA, Probetheus och Troils är mest kända agentmetoder på Siswahyudi et al. 2018 ).
Agentplattformar, källkodsbibliotek på vissa programmeringsspråk är vanligtvis lösningen för att tillämpa MAS som tidigare har modellerats. Höjdpunkter i detta område är SOFTWARE-TH-004 (Java) Bergenti et al. 2020 och MESA (Python) Kazil et al. 2020 ).
För utveckling av SYSTEM-TH-001 Den metod som används har varit INGE-NIES, anpassa instrumentmodellen till MESA-ramverket för dess genomförande. Agentmodellen är en bio-inspirerad och distribuerad modell baserad på en myrkoloni organisation, för att generera MAS med flera myror som arbetar tillsammans eller självständigt enligt system arbetsbelastning.