Диссертация (1137055), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Остальные критерии на данной выборке ведут себя неустойчиво и непозволяютразделитьеена«параллельные»слои.Это,преждевсего,характеристики общего количества статей, а также характеристики цитирования втом же году, также носящие случайный характер. Цитирование в том же годуотражает, прежде всего, то сообщество, которому, принадлежит автор.
Какхорошо известно, для включения работы в корпус текстов, которыми оперируетта или иная область науки, необходимо, как минимум, два-три года. Кроме того,необходимо учитывать инерционность процесса публикации новых результатов.Поэтому не удивительно поведение данного показателя в наших расчетах.Расчеты для данных за 2009 год (при этом в расчет берется цитирование работ заболее долгий период 2009 – 2012) приводят к аналогичным результатам, правда,при этом среднее число цитирований получает несколько больший вес – 13%вместо 5%, при этом веса критериев 1 и 2 остаются нулевыми, а вес индексаХирша снижается.Первую страту составили две страны: Китай, США.
Во второй стратеоказались 17 стран: Испания, Англия, Франция, Тайвань, Япония, Индия,Германия, Канада, Италия, Южная Корея, Австралия, Гонконг, Голландия,68Сингапур, Швейцария, Израиль. Остальные 83 страны сформировали третьюстрату. Результаты разделения стран на страты приведены ниже в таблице 2.21.Таблица 2.21. Стратификация стран по показателям публикационной активностиСтрата123СтраныКитай, СШАИспания, Англия, Франция, Тайвань, Япония, Индия, Германия, Канада,Италия, Южная Корея, Австралия, Гонконг, Голландия, Сингапур,Швейцария, ИзраильИран, Турция, Польша, Малайзия, Бразилия, Греция, Португалия, Мексика,Чехия, Финляндия, Австрия, Россия, Пакистан, Швеция, Румыния, СаудовскаяАравия, Дания, Новая Зеландия, Таиланд, Словения, Чили, Египет, Венгрия,Ирландия, Сербия, Аргентина, Норвегия, Алжир, Тунис, ОбъединенныеАрабские Эмираты, Эстония, Кипр, Латвия, Словакия, Вьетнам, Колумбия,Хорватия, Южная Африка, Люксембург, Индонезия, Украина, Куба, Ливан,Литва, Иордания, Катар, Макао, Марокко, Азербайджан, Бангладеш, Ирак,Исландия, Кувейт, Фиджи, Оман, Беларусь, Филиппины, Палестина, Болгария,Мальта, Уругвай, Венесуэла, Бахрейн, Камерун, Македония, Нигерия,Ливийская Арабская Джамахирия, Непал, Парагвай, Уганда, Йемен, Босния иГерцеговина, Бруней, Коста-Рика, Эквадор, Грузия, Казахстан, Кения,Черногория, Мартиника, Намибия, Панама, Судан.2.5.
Использование линейной стратификации для приоритизации базовыхстанцийДля планирования проведения ремонтных работ и обслуживания базовыхстанций (БС) в сети сотовой связи необходимо задавать приоритет БС дляформирования очередности ремонта. На текущий момент методика формированияприоритета в компании ПАО «МТС» выглядела следующим образом. Множествоабонентов разделялось на три группы по доходности: высоко-, средне- инизкодоходные. Границы для групп устанавливались вручную. Для каждой БСподсчитывалось число абонентов каждой группы. Эти числа составляли трикритерия оценки БС. Критерию «число высокодоходных» присваивался вес 2, для«среднедоходных» вес1и0.5для«низкодоходных».МножествоБСупорядочивалось исходя из значения свертки критериев с указанными весами.69Первым 20% присваивался приоритет 1, следующим 30% приоритет 2 иостальным 50% приоритет 3.Данная методика имеет ряд недостатков.
При текущем подходе как выборвесов, так и разделение на группы по приоритету осуществляется на основеэвристики. Данный выбор страт не был никак обоснован. Кроме того,существенным недостатком этого подхода является то, что приоритизацияпроизводится только по одному критерию, и не учтены некоторые важныехарактеристики БС, а именно объем трафика, а также характеристикиприбыльности трафика, проходящего через БС.Для устранения вышеперечисленных недостатков видится целесообразнымвнедрение модельного подхода к решению задачи приоритизации БС, на основеболее полного набора критериев, всесторонне описывающего характеристики БСс точки зрения приоритета. Было предложено использовать модель и методмногокритериальной линейной стратификации для автоматизации ранжированияи разбиения множества БС на группы по приоритетам. Также была сформирована«витрина» данных, включающая набор характеристик всех базовых станций, изкоторых можно рассчитать указанные ниже критерии приоритетности:Для голосового трафика:1.Среднее за год число уникальных активных пользователей в день2.Среднее за год, медианное ARPU пользователей за день.
Где ARPUDAU(Average Revenue per Unit) - средний доход на пользователя MED_ARPU.3.Средний за год суммарный трафик за день. В минутах для передачиголоса SUM_VOICE_DUR.Для передачи данных (отдельно по технологиям 3G и 4G):1.Среднее за год число уникальных активных пользователей в день2.Среднее за год медианных значений ARPU пользователей за день, гдеDAUARPU (Average Revenue per Unit) - средний доход на пользователя MED_ARPU.703.Доходность передачи одного байта RUB_PER_BYTE.
То есть скольков среднем рублей платит абонент за передачу одного байта трафика данных.Корреляции между отдельными критериями приведены в таблицах 2.22. Каквидно из таблицы 2.22 для голосовой связи критерий MED_ARPU оказался некоррелирован с остальными, в то время как объем трафика SUM_VOICE_DUR ичисло пользователей DAU показывают очень высокую корреляцию - 0.92. В связис этим было решено исключить из списка критериев объем голосового трафикакак избыточный. Для передачи данных, как видно из 2.22, все три критерияявляются попарно некоррелированными, следовательно, должны быть учтены пристратификации.Таблица 2.22. Парные корреляции Пирсона для критериев приоритизации дляпередачи голоса и передачи данных по технологиям 3G и 4GПередача голосаDAUMED_ARPU SUM_VOICE_DUR0.060.92DAU0MED_ARPUSUM_VOICE_DURПередача данных 3GDAUMED_ARPURUB_PER_BYTE0.120.01DAU0.02MED_ARPURUB_PER_BYTEПередача данных 4GDAUMED_ARPURUB_PER_BYTE0.320.01DAU0.02MED_ARPURUB_PER_BYTEСтратификация была рассчитана отдельно для передачи голоса и передачиданных по технологиям 3G и 4G.
Полученные веса критериев в таблице 2.23.71Таблица 2.23. Веса критериев стратификаций базовых станцийПередача данныхDAUMED_ARPU0.810.19Передача данных 3GDAUMED_ARPURUB_PER_BYTE0.590.220.19Передача данных 4GDAUMED_ARPURUB_PER_BYTE0.650.180.17Распределение числа БС по приоритету указано в таблице 2.23. Для всехслучаев линейная стратификация отнесла к первому приоритету меньшее числоБС чем при приоритизации с фиксированными долями распределения поприоритету. Например, число первоприоритетных БС удается сократить болеечем вдвое.Таблица 2.23. Распределение числа БС по приоритетуПриоритетДоля БС, %ПередачаПередачаголосаданных 3G1962293136263Передачаданных 4G52768Далее, было проанализировано, как изменились значения коммерческихпоказателей по группам при переходе от старой приоритизации к новой,результаты в таблице 2.24.
Как видно из таблицы, в новые группывысокоприоритетных были перенесены БС с гораздо большими значениямипоказателей, в то время как в группе низкоприоритетных основные значенияувеличиваются не сильно или даже уменьшаются. Тем самым достигается более«четкое» разделение на группы. Эффект более «четкого» разделения групп приновом подходе достигается за счет переноса из групп высокого приоритета БС снизкими соответствующими показателями и наоборот, за счет перемещения вгруппу с высоким приоритетом БС с более высокими показателями, чтопроизводится моделью автоматически.
Кроме того, при старой приоритизации72для 4G, высокоприоритетную группу составляли БС с более низким ARPU, чем внизкоприоритетной, что удается исправить, если применить метод ЛинСтрат длястратификации БС.Таблица 2.24. Изменение значений коммерческих показателей БС при переходеот старой приоритизации к новойПриоритетПередача голосаDAUARPU1+30%+7%2+28%+6%3+21%-2%Передача данных 3GDAUARPU1+66%+17%2+38%+10%3+15%-7%Передача данных 4GDAUARPU1+144%+29%2+87%+17%3+60%-11%Применение разработанного в диссертации метода позволяет:- обосновать выбор весов и разбиения множества БС на группы поприоритету;- сформировать более однородные группы в разрезе показателейфункционирования БС;-получитьэкономическийэффектзасчетснижениячиславысокоприоритетных БС и сокращения капитальных затрат.Выводы по главе 2В этой главе предложен алгоритм формирования многокритериальнойстратификации, использующий квадратичную оптимизацию.
Алгоритм состоит издвух чередующихся шагов решения задачи оптимизации. Рассматривается вопроссходимости и вычислительной сложности алгоритма. Подход тестированияалгоритмов на синтетических данных широко применяемый в кластерном анализе73впервые применяется в задаче ранжирования. Предложен алгоритм генерациисинтетических стратифицированных данных, позволяющий контролировать каксами страты, так и распределение объектов, а также уровень шума. Как оказалось,в большинстве случаев, на синтетических данных, предложенный алгоритмприводит к наилучшим решениям. Исключением является случай «толстых»страт, однако это лишь подтверждает правильность работы алгоритма линейнойстратификации, поскольку алгоритм подбирает оптимальные параметры длямодели, в которой страты образуют «тонкие» слои.Применение алгоритма к реальным данным приводит к достаточно хорошоинтерпретируемым и адекватным результатам.
В случае журналов в первуюстрату вошли высоко ценимые в научном сообществе журналы, в случае странпервую страту также составили страны вносящие наибольший вклад в мировуюпубликационную активность. Кроме того, предлагаемый метод линейнойстратификацийвобоихслучаяхприводиткранжированиюнаиболеесогласованному, в сравнении с остальными методами, с индивидуальнымикритериями.74Глава 3.
Применение метода ЛинСтрат в проблеме оценки научного вкладаученого (на примере разделов, связанных с анализом данных и машиннымобучением)В этой главе метод ЛинСтрат применяется в проблематике оценки научноговклада ученого. Как известно, научный вклад определяется совокупностьюрезультатов, достигнутых как в собственно развитии науки, так и передаченаучных знаний студентам и коллегам, в производственную систему общества(практическое внедрение) и популяризации науки. К сожалению, технологияизмерения соответствующих аспектов деятельности ученого по большинству этихнаправлений практически отсутствует. Поэтому нам придется ограничиться темиаспектами, для которых существуют более или менее адекватные измерители.Это, прежде всего, характеристики уровня цитируемости и авторитетностинаучного работника.
Кроме того, мы будем рассматривать недавно предложенныйспособ измерения уровня научных результатов, основанный на использованиитаксономии предметной области, то есть иерархии её понятий [68]. Уровеньрезультатов оценивается в соответствии с рангами тех понятий таксономии,которые возникли или были существенно преобразованы благодаря этимрезультатам. Для агрегирования отдельных критериев внутри каждого из этихаспектов используется предлагаемый в диссертационном исследовании методмногокритериальной линейной стратификации.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
