Технология реализации интеллектуального поискового продвижения Интернет ресурсов

Меняя конструктивные размеры УЭ, а также форму и местоположение отверстий, можно добиться увеличения чувствительности МЭМС датчика в целом и обеспечения линейности его выходного сигнала.

Литература

1 Мокров Е.А., Баринов И.Н., Цибизов П.Н. Полупроводниковые пьезочувствительные элементы микроэлектронных датчиков давлений. Основы проектирования и разработки: учеб. пособие - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. - 104 с.

2 Баринов И.Н., Цыпин Б.В. Состояние разработок и тенденции развития высокотемпературных тензорезистивных датчиков давлений на основе карбида кремния // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика.-2010.- №11.-С. 50-60.

3 Волков В.С., Баринов И.Н. Использование системы Simulink при имитационном моделировании высокотемпературных полупроводниковых датчиков давления // Приборы.- 2011. - . № 7. - с. 50 - 55.

4 Волков В.С., Баринов И.Н. Полупроводниковые датчики давления на основе резонансного преобразователя // Приборы.-2012. - . № 7. - с. 9 - 14.

5 Волков В.С., Баринов И.Н. Автоматизация разработки диагностического обеспечения интеллектуальных полупроводниковых датчиков давления // Приборы.- 2009. - № 12. - с. 20 - 26.

6 В.П. Фандеев, В.С. Волков Модели, методы и алгоритмы оптимизации диагностирования приборов.: Учебное пособие -Пенза: Изд-во ПГУ, 2007. - 76 с.

7 Тихонов А. И., Тихоненков В. А., Теория, расчет и основы проектирования датчиков механических величин: Учебное пособие.- Ульяновск: УлГТУ, 2000.-С 150-151.

References

1 Mokrov E.A., Barinov I.N., Cibizov P.N. Poluprovodnikovye p'ezochuvstvitel'nye jelementy mikrojelektronnyh datchikov davlenij. Osnovy proektirovanija i razrabotki: ucheb. posobie - Penza: Izd-vo Penz. gos. un-ta, 2009. - 104 s.

2 Barinov I.N., Cypin B.V. Sostojanie razrabotok i tendencii razvitija vysokotemperaturnyh tenzorezistivnyh datchikov davlenij na osnove karbida kremnija // Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika.-2010.- №11.-S. 50-60.

3 Volkov V.S., Barinov I.N. Ispol'zovanie sistemy Simulink pri imitacionnom modelirovanii vysokotemperaturnyh poluprovodnikovyh datchikov davlenija // Pribory.- 2011. - . № 7. - s. 50 - 55.

4 Volkov V.S., Barinov I.N. Poluprovodnikovye datchiki davlenija na osnove rezonansnogo preobrazovatelja // Pribory.- 2012. - . № 7. - s. 9 - 14.

5 Volkov V.S., Barinov I.N. Avtomatizacija razrabotki diagnosticheskogo obespechenija intellektual'nyh poluprovodnikovyh datchikov davlenija // Pribory.- 2009. - № 12. - s. 20 - 26.

6 V.P. Fandeev, V.S. Volkov Modeli, metody i algoritmy optimizacii diagnostirovanija priborov.: Uchebnoe posobie - Penza: Izd-vo PGU, 2007. - 76 s.

7 Tihonov A. I., Tihonenkov V. A., Teorija, raschet i osnovy proektirovanija datchikov mehanicheskih velichin: Uchebnoe posobie.-Ul'janovsk: UlGTU, 2000.-S 150-151.

Ващук И.Н

Кандидат педагогических наук, доцент, Оренбургский государственный университет ТЕХНОЛОГИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКОВОГО ПРОДВИЖЕНИЯ ИНТЕРНЕТ

РЕСУРСОВ

Аннотация

В данной статье рассматривается разработка системы правил, которые позволили бы осуществить автоматизацию процесса интеллектуального поискового продвижения по критерию предоставления услуг платного хостинга, что позволит выбирать наиболее оптимальные тарифные планы.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ, деревья решений, метод главных компонент, поисковое продвижение.

Vashchuk I.N.

Ph.D., Associate Professor, Orenburg State University

TECHNOLOGY IMPLEMENTATION OF INTELLIGENT SEARCH PROMOTION OF INTERNET RESOURCES

Abstract

This article discusses the development of a system of rules that would enable automation of intelligent search engine promotion on the criterion of paid hosting services that allow you to select the most optimal tariff plans.

Keywords: intelligent analysis, decision trees, the principal component analysis, search engine promotion.

Автоматизация процессов в продвижении сайтов - тема, которая становится все более актуальной с каждым годом, поскольку с развитием поисковых алгоритмов SEO-специалистам приходится работать с растущим количеством факторов, влияющих на позиции сайта в выдаче. Если десять лет назад конкуренция между сайтами в интернете была ниже и структура сайтов - проще, то сегодня оптимизаторам зачастую приходится продвигать сайты с определенной «историей болезни», с огромным числом накопленных за годы страниц и т.д.

Автоматизация процессов в SEO-компании решает как минимум три ключевые задачи:

- экономия времени специалистов, которым без роботов приходится вручную проводить много рутинной работы;

- повышение качества услуг (робот, в отличие от человека, не может пропустить что-то важное по невнимательности, также мощности, объемы обрабатываемых роботом данных дают более точную аналитическую картину, нежели проведенный вручную анализ небольшой выборки сайтов);

- масштабируемость бизнеса (автоматизированные процессы позволяют, во-первых, увеличивать в разы количество проектов, находящихся в одновременной работе, во-вторых, решают проблемы, которые возникают обычно при уходе специалиста или при расширении штата).

А выявление общих закономерностей, которые отражают работу алгоритмов - это проблема любой SEO-компании, потому что эти знания позволяют выбрать правильную стратегию продвижения.

Создание собственных автоматизированных систем и их поддержка требуют значительных расходов, напрямую не влияющих на прибыль. В этом случае небольшие компании предпочитают пользоваться сторонними разработками и автоматизированными сервисами.

В настоящее время в SEO есть большой простор для автоматизации процессов, однако пользоваться любыми сервисами и роботами должен профессионал, человек, способный правильно оценить и направить работу роботов. Полный переход на автоматическое продвижение сайтов - с каждым годом будет расти.

На основании анализа рассмотренных систем поисковой автоматизации можно сделать вывод, что использование каждой может повлечь за собой значительные финансовые затраты. И то, что предполагается, как интеллектуальное поисковое продвижение не представлено ни в одной системе и поэтому - отсутствуют возможности оптимизации тех факторов, которые и влияют на поисковое продвижение. В результате, возникает потребность применить современные технологии интеллектуального

37

анализа, для построения более совершенных и адаптивных решений в области интеллектуального поискового продвижения. Таким образом, необходимо реализовать задачи, которые позволили бы осуществить извлечение знаний и как следствие их использование в концептуальной предметной области.

Процесс реализации интеллектуального поискового продвижения по критерию предоставления услуг платного хостинга определялся анализом таких компонент, как:

1. Цена в месяц = [0.99; 49]

2. Цена в год = [10.15; 499]

3. Объем = [5;2500]

4. Трафик = [0.4;1000]

5. Количество сервисов = [1;4]

6. Виртуальных серверов = [1;1000]

7. FTP входов = [1;1000]

Широкая сфера применения "деревьев классификации" делает их весьма привлекательным инструментом анализа данных, Для построения дерева решений изначально был выбран алгоритм ID3, но реализация на исходных данных показала его не результативность в виду того что он некорректно работает с атрибутами, имеющими уникальные значения для всех объектов из обучающей выборки. Для таких объектов информационная энтропия равна нулю и никаких новых данных от построенного дерева по данной зависимой переменной получить не удастся. Поскольку получаемые после разбиения подмножества буду содержать по одному объекту. Поэтому для построения дерева решений использовался алгоритм C4.5, который является усовершенствованной версией алгоритма ID3. Но реализация алгоритма C4.5 на аналитической платформе Deductor выдала дерево решений, где было много узлов, что определилось как уменьшение процента значимости компонент, т.е. их существенное рассеивание. Это определило необходимость в качестве входных измерений использовать наиболее значимые. Использование метода главных компонент, дало возможность по исходным признакам выделить в общем случае достаточное число главных компонент. В результате тариф, объем и трафик - это те атрибуты которые оказывают существенное влияние на весь процесс выбора оптимального трафика.

Построение дерева решений на аналитической платформе Deductor, с учетом ранее выделенных атрибутов позволило получить следующие 5 продукционных правил:

«Если трафик<535, объем<185 и цена <4.47,то тарифный план GoldHost»

Если трафик<535, объем<185 и цена >4.47,то тарифный план Mastak»

«Если трафик<535, объем>=185, то тарифный планХР-lnostng»

«Если трафик>=535, объем<185, то Arbatek»

«Если трафик>535, объем>=185, то Noserver»

Соответственно достоверность 1-80%, 2-60%,3,4-50%,5-20%, что определяется как достаточно хорошие показатели для такого набора входных данных. Таким образом, полученные правила можно использовать при построении базы знаний, которая позволит осуществлять выбор оптимального тарифного плана хостинга, как одного из критериев в общей схеме организации интеллектуального поискового продвижения.

Литература

1 BaseGroup Labs технологии анализа данных. [Электронный ресурс] Режим доступа - http://www.basegroup.ru (дата обращения: 20.02.2015).

2 Deductor аналитическая платформа для эффективных бизнес-решений. [Электронный ресурс] Режим доступа -http://deductor.com.ua (дата обращения: 20.02.2015).

References

1 BaseGroup Labs tehnologii analiza dannyh. [Jelektronnyj resurs] Rezhim dostupa - http://www.basegroup.ru (data obrashhenija: 20.02.2015).

2 Deductor analiticheskaja platforma dlja jeffektivnyh biznes-reshenij. [Jelektronnyj resurs] Rezhim dostupa -http://deductor.com.ua (data obrashhenija: 20.02.2015).

Татмышевский К.В.1, Власов А.С.2

'Доктор технических наук, 2Аспирант, Владимирский государственный университет

ВЛИЯНИЕ ПРЕДЫСТОРИИ НАГРУЖЕНИЯ НА ВЫХОДНОЙ ОПТИЧЕСКИЙ СИГНАЛ МЕХАНОЛЮМИНЕСЦЕНТНОГО СЕНСОРНОГО ЭЛЕМЕНТА

Аннотация

Механолюминесцентное излучение в сульфидах цинка происходит вследствие их пластической деформации. При каждом нагружении будет изменяться дислокационная структура материала. На интенсивность излучения влияет начальная плотность дислокаций в кристалле. Было произведено математическое моделирование многократных нагрузок материала. В результате работы было описано влияние предыстории нагружения на выходной оптический сигнал механолюминесцентного сенсорного элемента.

Ключевые слова: механолюминесценция, дислокационная структура, предыстория нагружения.

Tatmishevskiy K.V1, Vlasov A.S.2

1Doctor of Technical Sciences, 2 PhD student, Vladimir State University PRE-RECORDED STRESSING AFFECTS THE OUTPUT OPTICAL SIGNAL OF THE MEСHANOLUMINESCENCE

SENSOR ELEMENT

Abstract

Me^anoluminescence emission in zinc sulphides is due to plastic deformation. Every time the force is applied to the material its dislocation structure will change. The initial dislocation density in the crystal affects its radiation intensity. Different stressing scenarios were mathematically modeled. The result of the work is the description of how the pre-recorded stressing affects the output optical signal of the me^anoluminescence sensor element.

Keywords: meсhanoluminescence, dislocation structure, optical signal, pre-recorded stressing.

Широкому распространению сенсорных элементов на основе явления механолюминесценции препятствует отсутствие достаточной воспроизводимости оптического излучения, возникающего в одном и том же материале в процессе многократных нагрузок. Возможной причиной таких расхождений может быть то обстоятельство, что исследователи не контролировали как фактически имеющуюся дислокационную структуру кристаллических образцов, так и предысторию их механического нагружения. С помощью разработанной на кафедре ПиИИТ ВлГУ математической модели был проведен расчет влияния предыстории нагружения на выходной оптический сигнал механолюминесцентного сенсорного элемента.

38