Материал: 2047

Рис. 3.4. Древовидная структура иерархической проверки символов (заголовков правил), являющаяся базой правил для выбора СЗП из набора характерных

смежных ассоциаций (начало)

60

для решения совершенно различных экспериментальных задач выделения СПП (профессиональная пригодность, предпочтения потребителей и т.п.).

Первым шагом является планирование ассоциативного эксперимента, которое заключается в определении цели и задач эксперимента, определении и обеспечении направленности эксперимента, определении и обеспечении однородности выборки, определении ограничений для обеспечения внешней и внутренней валидности, обеспечении возможности верификации полученных данных вследствие эксперимента (с учетом рекомендаций планирования проведения соци- ально-экономических и психодиагностических экспериментов).

Вторым шагом является собственно проведение анкетирования респондентов – КЗ в целях получения ассоциативного ряда. При проведении данной процедуры следует также придерживаться рекомендаций проведения социально-экономических и психодиагностических экспериментов.

Третьим шагом является определение структуры типологии. На данном этапе необходимо определить наиболее значимые признаки, определяющие типологию (в данном случае – типологию КЗ – соци- ально-демографические признаки и «хорошая»/«плохая» кредитная история).

На четвертом шаге алгоритма реализованы основные подходы кластерного анализа. Особенностями разработанного алгоритма кластеризации является то, что признаки представлены в виде ориентированного графа, неизменным является условие, что признак «пол» – это вершина, признаки «хорошая»/«плохая» кредитная история соединены с ассоциациями, расположенными на последнем уровне иерархии. Задача состоит в том, чтобы выявить такое подмножество ассоциаций, исключение которых из рассматриваемого ориентированного графа позволит получить ориентированное дерево, в котором любые две вершины соединены единственной простой цепью. Полученное дерево будет содержать в качестве листьев характерные ассоциации – СЗП, уникально описывающие каждую социальнодемографическую группу, а также характерные ассоциации, встречающиеся в различных группах со значимыми различиями частот встречаемости (уровень значимости варьируется в зависимости от

62

степени жесткости системы и может быть назначен ЛПР), и в соответствии с этими различиями ассоциации будут отнесены только к ветке с большим значением частоты встречаемости. Другими словами, получим СПП для каждого типа КЗ. Сами правила обхода графа в целях построения СПП представлены продукционной БП с древовидной структурой. Перед запуском процесса формирования СПП необходимо выполнить предварительную проверку достижимости результата согласно заданному плану ЛПР, то есть выполнить алгоритм с обратным логическим выводом (рис. 3.6). В случае недостижимости результатов дается управляющий сигнал на ужесточение/смягчение критерия/критериев, которые приводят к противоречиям. Далее запускается алгоритм с прямым логическим выводом для формирования СПП (рис. 3.7). Это позволяет уйти от перебора данных, полученных в ходе эксперимента за счет проверки самых крайних ситуаций (например, по типу «плохая»/«хорошая» кредитная история). При этом появление нового респондента приводит к пересмотру структур ориентированных деревьев.

Пятым шагом алгоритма является собственно формирование анкеты КЗ. Наличие данного шага в описываемом алгоритме объясняется предусмотренной возможностью его использования для задач, отличных от представленной, например, для проведения социологических исследований при разработке маркетинговой политики, формировании рекламной политики банка и др.

Данный алгоритм позволяет формировать необходимое количество вариантов анкет, учитывая отличительные особенности данных, полученных в результате ассоциативного эксперимента, свободного от навязывания стимулов респонденту и учитывая требования предметной области, осуществлять актуальный анализ данных на базе графовой модели типологии КЗ с применением БП древовидной структуры.

63

64