평가 대상의 가장 좋고 효과적인 사용 분석. 부동산 사용을 위한 가장 효과적인 옵션 선택 자본 투자를 위한 가장 효과적인 옵션을 결정하는 작업.
2. 부동산 평가
2.7. 토지평가의 특징
2.7.3. 토지의 가장 효율적이고 효율적인 이용 분석
평가할 때 토지 계획가장 좋고 가장 효과적인 사용이 결정되어야 하며 이는 여러 요소의 상호 작용에 의해 결정됩니다.
최적 이용 분석에는 토지 계획의 대체 용도(개발, 개발)를 연구하고 최적의 토지를 선택하는 것이 포함됩니다. 이는 위치 전망, 시장 수요 상태, 개발 비용, 예상 수입의 안정성 등을 고려합니다.
토지와 건물로 구성된 부동산의 가치를 평가할 때, 첫째로 비어 있을 것으로 추정되는 토지의 최적 이용 분석, 둘째로 기존 개선이 있는 토지의 분석이 매우 중요합니다.
추정되는 비어있는 토지에 대한 분석은 그 가치를 결정하는 데 필요한 단계이며 토지 사용에 대한 가장 수익성 있는 옵션을 설정하는 데 기반을 둡니다.
기존 개선 사항이 있는 토지 계획에 대한 분석에는 부동산의 최대 수익성을 보장하기 위해 토지 계획의 기존 개선 사항에 대한 철거, 현대화 또는 보존에 대한 결정을 내리는 것이 포함됩니다.
가능성이 높고 가장 수익성이 높은 사이트 사용은 최고의 가치를 보장합니다. 사용 사례는 합법적이고 물리적으로 실행 가능하며 비용 효율적이어야 합니다.
최적의 토지 이용을 결정하는 주요 요소를 나열해 보겠습니다.
1) 위치 - 토지 비용에 큰 영향을 미치는 요소 (위치 전망이 고려됩니다. 교통 접근성, 환경의 특성);
2) 시장 수요 - 시장의 수요와 공급 관계를 반영하는 요소.
3) 재정적 타당성 - 투자자의 비용을 상환하고 예상 이익을 보장하기에 충분한 토지 사용으로 인한 수입을 제공하는 프로젝트의 능력
4) 현장의 물리적 적합성 - 개선의 전망 - 규모, 지형, 토양의 질, 기후, 현장의 엔지니어링-지질학적 및 수문지질학적 특성, 기존 구역 설정, 환경 매개변수 등
5) 기술적 타당성 및 물리적 타당성 - 프로젝트의 품질, 비용 및 시기, 자연재해 가능성, 교통 접근성, 유틸리티 연결 능력, 현장의 크기와 모양을 고려한 관계 분석, 예를 들어, 산업 시설 건설의 경우 규모가 작을 수 있습니다.
6) 입법 (법적) 허용 가능성 - 현행법에 따라 토지 계획 사용 옵션을 준수합니다. 건축 및 환경 기준 분석 결과, 층수 제한, 특정 위치에 대한 일시적인 건축 금지 여부, 역사적 도시 개발 분야의 어려움, 규정 변경 가능성, 준수 여부 등으로 확인되었습니다. 구역 설정 규칙, 지역 주민들의 부정적인 감정;
평가 활동에는 시장 가치 결정이 포함되므로 가장 효과적인 사용 분석을 통해 특정 부동산의 가장 수익성이 높고 경쟁력 있는 사용을 식별합니다.
모든 부동산의 비용 기준은 토지 비용입니다. 그 위에 위치한 건물과 구조물은 변경될 수 있지만 해당 부지의 기본 특성은 일반적으로 동일하게 유지됩니다. 동시에 특정 사이트의 수입은 사용 효율성에 따라 달라집니다. 투자자는 특정 시장에서 토지를 선택할 때 다양한 토지의 비용 차이가 품질 특성으로 설명된다는 것을 이해합니다.
부동산의 가장 효과적인 사용에 대한 분석에는 시장 상황, 평가 대상 부동산의 특성에 대한 자세한 연구 수행, 평가 대상 부동산의 매개변수와 호환되는 시장 요구 옵션 식별, 각 옵션의 수익성 계산이 포함됩니다. 각 사용 옵션에 대한 속성의 가치를 추정합니다. 따라서 가장 효과적인 사용에 대한 최종 결론은 비용을 계산한 후에만 내릴 수 있습니다.
최고이자 가장 효율적인 사용부동산 객체의 선택은 법적으로 가능하고 적절하게 형식화되었으며 물리적으로 실행 가능하며 적절한 옵션이 제공되는 무료 또는 건축된 토지를 사용하기 위한 옵션을 나타냅니다. 재원그리고 최대값을 제공합니다.
토지의 최적 사용은 평가 대상 부동산이 속한 특정 시장의 경쟁 요인에 의해 결정되며 소유자, 개발자 또는 평가자의 주관적인 추측의 결과가 아닙니다. 따라서 가장 효과적인 용도를 분석하고 선택하는 것은 실제로 평가 대상에 중요한 시장 요인에 대한 경제적 연구입니다.
토지의 가장 큰 수익성을 제공하는 사용 유형이 가장 효과적입니다. 가장 효과적인 옵션을 선택하기 위해 토지 가치를 결정하는 데 사용되는 모든 방법의 기본은 소위 잔여 기술입니다. 토지소득은 부동산에서 발생한 총소득과 유치를 통해 제공되는 소득의 균형으로 간주됩니다. 노동력, 자본, 고정 자산(기능하는 건물 및 구조물). 토지 비용은 전체 부동산의 총 비용과 건물의 잔존 가치 또는 건설 비용 간의 차이를 나타냅니다.
부동산을 최대한 활용하려면 기존 건물을 기반으로 하거나 근본적으로 새로운 개선 공사를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 토지를 비어 있는 것으로 간주해야 합니다. 이를 바탕으로 감정인은 부동산의 최선의 활용을 분석할 때 두 가지 기술을 사용합니다.
미개발 사이트로서 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다.
건물 지역으로 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다.
미개발 토지의 가장 효과적인 이용을 결정하는 주요 이유는 다음과 같습니다.
1. 부동산 가치의 분리는 단지 토지의 가치입니다.
2. 개발된 토지의 가치를 평가하기 위해 비교판매 방법을 사용합니다.
3. 외부 노후화로 인한 가치 손실 계산.
4. 특정 부지에 대해 차선책인 부동산의 일부로서 토지의 실질 가치 평가
시가지의 가장 효과적인 사용에 대한 분석은 두 가지 이유로 수행됩니다.
1. 투자 자본에 대해 가장 높은 총 수익을 제공하는 부동산의 사용 유형을 식별합니다.
2. 비슷한 수준의 사용 효율성을 지닌 동일한 목적을 지닌 부동산을 시장에서 식별합니다.
유독가스를 배출하는 산업부동산의 예를 들어 건물이 없는 부지와 건물이 있는 부동산을 가장 효율적으로 활용하는 방법의 차이를 생각해 보겠습니다. 분석대상이 위치한 지역은 자연적 특성으로 인해 근교 주거지역으로 개발되고 있다.
건물이 없는 부지를 활용하는 것의 최대 효율성은 주거용 별장으로 사용하는 것에 달려 있을 가능성이 높습니다. 이 경우 기존시설의 철거 및 처분에 드는 비용이 발생하게 됩니다. 실제로 잠재적 부동산 소유자는 건물의 잔존 가치가 낮은 경우에만 부지를 재개발합니다.
평가된 부동산을 미개발 토지로 가장 효과적으로 활용하는 방법을 결정하는 방법은 해당 부동산에 건물이 없거나 철거로 인해 건물이 없어질 수 있다는 가정에 기초합니다. 결과적으로 토지의 가격은 선택에 따라 결정됩니다. 가능한 옵션사용, 부동산 수익성 보장,
특정 목적에 따라 부동산 객체의 매개변수 선택.
미개발 토지를 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
1. 투기를 위해 토지를 사용하는 것, 즉 시장 요구 사항이나 자신의 선호도에 따라 나중에 토지를 개발할 투자자에게 개선 없이 토지를 판매하는 것입니다. 이 옵션은 부동산 시장이 과포화되었을 때 적용 가능합니다.
2. 다음을 포함한 새로운 건물 및 구조물을 갖춘 토지 계획 개발:
"중간 사용 없이 개발하는 경우, 분석일에 시장에서 새로운 용도가 고려되고 수용되는 경우;
"중간 사용을 통한 개발은 시장 상황 예측을 기반으로 시장에서 새로운 옵션이 요구될 때까지 기존 사용 옵션을 일시적으로 보존하는 것을 포함합니다. "가장 효과적인 사용을 달성하기 위해 토지 계획을 분할하거나 결합합니다. "기존 객체와 목적 및 물리적 매개변수가 유사한 새로운 건물이 있는 부지 개발. 미개발 부지를 기준으로 부동산을 평가하는 가장 일반적인 상황은 조건부 미개발입니다. 이는 분석된 사실에 기인합니다. 부지에는 물건의 가치에 영향을 미치는 건물이 있는데, 이 경우 미개발 부지를 가장 효과적으로 활용하기 위한 방안을 선택하는 것은 의사결정 단계에서 투자설계의 형태를 취한다.
이 경우 평가자는 다음과 같은 여러 질문에 답해야 합니다.
1. 토지가 실제로 개발되지 않았거나 기존 건물을 정리할 수 있는 경우 토지를 어떻게 사용할 수 있습니까?
2. 이 토지의 물리적 특성과 기타 특성을 기준으로 해당 토지에 어떤 유형의 건물이나 기타 구조물을 건설할 수 있으며, 기간은 어떻게 됩니까?
3. 기존 사용을 임시 사용으로 간주해야 합니까?
예를 들어, 토지를 가장 효율적으로 사용하기 위해 건설 작업이 필요한 경우 감정인은 다음을 결정해야 합니다.
기존 건물의 철거 비용
현재 시장 표준에 부합하고 가장 합리적인 가격의 요소를 포함하는 부동산(사무실, 호텔, 창고 등)의 가장 효과적인 사용 유형
대지의 잠재적 특성(층수, 기능 단위의 최적 면적, 해당 단위 수 등)을 최대한 활용하기 위해 건립되어야 하는 최적 건물의 특성
수준 임차료및 운영 비용;
금융 비용을 고려한 건물 건설 비용.
토지 계획을 건축 계획으로 가장 효과적으로 사용하려면 분석 대상 부지에 기존 건물을 보존하는 것이 전제됩니다. 토지를 건축용 토지로 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
1. 평가 대상 부동산의 기존 목적을 유지합니다.
2. 평가 대상 부동산의 기존 목적을 변경합니다.
두 경우 모두 필요성과 가능성이 고려됩니다.
부동산이 제공하는 기존 서비스의 양과 품질을 유지합니다.
수행 건설 작업등급을 향상하고 임대료를 변경하기 위한 건물 재건축에 관한 것입니다.
추가 증축이나 층수 증축을 통한 면적 확장을 위한 건축공사를 시행하는 행위
부분 철거를 통해 기존 공간을 줄입니다.
토지에 위치한 건물의 기존 사용 옵션과 최적의 건물 옵션을 비교하는 평가자는 다음 질문에 대한 답변을 받아야 합니다.
1. 현재 상태로 건물을 계속 운영하는 것이 바람직한가요?
2. 재건축, 확장, 부분 철거 중 어떤 건물 재건축 옵션을 선택해야 합니까?
3. 비용은 언제, 어떻게 회수되나요?
건물 사용에 대한 가장 최적의 옵션은 선택한 옵션의 위험에 따라 결정되는 수익률을 고려하여 투자 매력적인 부동산의 최대 비용을 보장합니다. 해당 부동산의 기존 사용을 유지하는 데 따른 위험과 다양한 재개발 옵션이 동일하지 않을 것이라는 점은 분명합니다.
평가 보고서는 개발되지 않은 부지를 최대한 활용하는 것과 개발된 부지를 최대한 활용하는 것을 구분해야 합니다. 평가 보고서는 각 용도의 목적과 결론을 명확하게 식별, 설명 및 정당화해야 합니다.
이는 부동산 판매에 대한 시장 데이터 분석을 기반으로 하며, 이러한 부동산의 기존 사용이 최고 및 최선의 사용에 해당한다고 가정합니다. 유사한 대상에 대한 시장 데이터를 기반으로 결정된 일반 자본화 비율은 이 시장 부문의 다른 대상으로 확장될 수 있다고 믿어집니다. 결과의 신뢰성을 높이려면 여러 아날로그 개체를 고려하고 수행해야 합니다. 통계처리시장 정보.
안에 가치평가 관행재산의 가장 좋고 효율적인 사용 원칙을 구현하려면 최적의 계획 방법으로 전환해야 합니다.
중앙정부가 통제할 필요도 없다. 생산 방법기업. 농부, 건축업자, 가구 제조업체 및 기타 많은 제조업체는 자원의 최상의 조합과 가장 효율적인 생산 조직을 추구할 것입니다. 왜냐하면 낮은 비용은 더 높은 수익을 의미하기 때문입니다. 비용을 절감하고 품질을 향상시키는 것은 모든 제조업체의 이익입니다. 경쟁은 실제로 그렇게 하도록 강요합니다. 고비용 생산자는 시장에서 생존하기 어려울 것이다. 돈을 쓰고 싶어하는 소비자 가장 큰 혜택, 처리하겠습니다.
노동을 조직한다는 것은 분업과 협력의 가장 합리적인 형태를 결정하고, 최고의 기술과 작업 방법을 식별하고, 최소한의 작업 시간으로 기술 프로세스에 대한 가장 효과적인 옵션을 선택하고, 공간 및 공간에서 생산 프로세스를 최적으로 분배하는 것을 의미합니다. 시간.
최적의 계획 방법을 사용하면 다양한 옵션 중에서 최상의 계획을 선택할 수 있어 자원을 가장 효율적으로 사용할 수 있습니다. 발견 최적의 옵션특정 문제를 해결하려면 디지털 고속 컴퓨팅 기술 외에도 원하는 솔루션을 가능한 가장 짧은 방법으로 찾을 수 있는 특별한 수학적 방법을 사용해야 합니다. 최적의 계획 방법은 에너지 기업에서 연간 계획을 개발할 때 널리 사용됩니다. 이들의 도움으로 에너지 상호 연결의 활성 전기 부하의 최적 분배는 기술 및 경제적 특성과 용도가 서로 다른 공동 운영 발전소 간에 수행됩니다. 다른 종류에너지 자원(10장 참조).
각 대안이 기업의 미래에 미칠 경제적 영향을 평가하는 가장 일반적인 방법은 낙관적, 비관적, 가능성이 가장 높은 세 가지 시나리오를 포함하는 세부 시나리오를 개발하는 것입니다. 이러한 시나리오가 위험에 대한 경영진의 태도, 외부 및 내부 환경의 압력, 고위 경영진의 개인적 이익을 적절하게 반영한다면 관리자가 기업의 목표 달성에 가장 기여하는 전략적 대안을 선택하는 데 도움이 되는 효과적인 도구가 됩니다. . 그러나 최종적인 전략적 대안은 관리자 간의 집단적 논의의 결과로 선택되어야 합니다. 존재하다 다양한 기술전략적 채택을 위한 회의 조직
20세기에 경영이 그토록 많이 변한 이유는 주로 삶 자체가 변했기 때문입니다. 세기 초에는 기업, 상업 회사, 정부 기관그것은 원을 그리며 동일한 비즈니스 조건과 기타 활동을 반복하고, 일단 발견된 관리 방법과 기술을 반복하는 것처럼 보였습니다. 이러한 상황에서 가장 훌륭하고 효과적인 관리 모델은 독재적이었습니다.
자재 흐름을 관리하기 위한 가장 경제적인 옵션을 찾는 것을 목표로 하는 배치 문제는 경제 지표의 관점에서 생산자와 소비자를 가장 좋은 방법으로 연결합니다. 본 장에서는 배치 문제의 특징과 이를 해결하기 위한 생산 및 서비스 분야의 접근 방식, 그에 따른 관리 전략, 배치 분석에 사용되는 변수의 값을 추정하는 방법 및 배치 검색을 용이하게 하는 기술에 대해 논의합니다. 가장 효과적인 배치 옵션입니다. 회사는 위치를 선택함으로써 장기적인 비용을 지출하고 선택한 위치에서의 활동의 결과로 장기적인 수익을 제공합니다. 따라서 배치는 유통(유통망 설계)에도 영향을 미칩니다. 유통 시스템의 구축은 생산 위치에서 시작하여 소매점 네트워크와 관련된 산업 창고, 도매 창고의 위치를 고려하고 배송 시스템을 선택합니다. 즉, 운송 네트워크가 결정되고 여러 다른 문제는 유통 물류의 틀 내에서 해결됩니다.
주어진 작업을 가장 효과적으로 수행할 수 있는 위치를 결정할 때 다음 범위 내에서 작업해야 합니다. 밀접 접촉생산 기술 개발 그룹과 함께(소기업에서는 프로세스를 진행할 때 장비 공급업체나 전문 컨설턴트에게 조언을 구합니다) 제조 공정 엔지니어는 최신 제조 방법과 장비에 대해 잘 알고 있으며, 주요 업무는 제조 방법을 개선하고 새로운 기술 프로세스를 개발하는 것입니다. 게다가,. 설계 엔지니어는 제품 사양을 개발할 때 제조 엔지니어와 상담하는 경우가 많습니다. 이를 통해 제조 엔지니어는 새로운 제품 유형을 조기에 접하고 최상의 설계 방법을 파악할 수 있습니다. 특수 도구, 장비 및 생산 제어 시스템의 사용과 관련된 문제가 해결될 때마다 공정 엔지니어와 상담해야 합니다.
따라서 엔지니어링은 가장 합리적인 선택과 재원의 효과적인 사용을 통해 다양한 목적을 위한 프로젝트 구현과 관련된 투자 또는 기타 비용으로부터 최상의(최적) 결과를 얻는 궁극적인 목표를 가진 일련의 지적 활동으로 정의할 수 있습니다. 첨단 과학 및 기술 성과를 기반으로하고 고려한 통일성과 상호 연결, 조직 및 관리 방법 특정 조건그리고 프로젝트.
V. (z.) Jr.의 실무에서 점점 더 널리 사용됩니다. 수학을 찾아보세요. 방법(산업 및 경제 연구의 수학적 금속 참조), 특히 선형 프로그래밍을 통해 확립된 경제학을 기반으로 사용 가능한 자원의 가장 효율적인 사용, 생산 작업의 최상의 분배 등에 관한 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다. . 기준 및 특정 제한 조건. 상관 분석 및 기타 수학적 방법도 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 기술적, 경제적 문제를 해결하기 위한 통계입니다. 기업의 업무 계획 문제.
공산주의 과정에서 P. e의 건설. 와 함께. 산업경제학과 마찬가지다. 과학은 경제학의 새로운 현상을 일반화합니다. 올빼미의 생활 사회는 국가 경제를 발전시킵니다. 문제의 해결은 공산주의 건설에 기여합니다. 경제적 과학은 국가 경제에서 물질 및 노동 자원을 가장 효율적으로 사용하는 방법, 산업 및 농업 생산을 계획하고 조직하는 최선의 방법, 생산력의 합리적인 할당 원칙 및 건축의 기술 및 경제적 문제를 개발하는 데 관심을 기울입니다. 공산주의 (CPSU 프로그램).
나열된 요구 사항은 회계사의 과학적 노동 조직(SLO)이 보장되는 경우에만 충족됩니다. NOT의 개념에는 작업장의 적절한 장비 및 장비 선택, 최상의 작업 조건 조성, 가장 효과적인 회계 구조 구성, 노동 생산성 향상, 인력 감소 및 작업 시간 사용 개선이 포함됩니다. 회계 중앙 집중화 및 자동화, 회계 직원의 자격 향상, 회계와 운영 연결 및 중복 제거, 기본 정보 수집 및 처리를 위한 최적 시스템 개발, 고급 회계 양식 및 방법 적용, 회계 직원에 대한 도덕적, 물질적 인센티브, 개선 회계사를 위한 표준화 및 보수. 회계사를 위한 NOTES의 도입은 회계의 정확성과 적시성을 보장하고 금전적, 물질적, 경제적 사용에 대한 경제적 분석을 증가시키고 심화시킬 것입니다. 노동 자원.
이 작업은 클래스의 작동 알파벳, 기능의 작동 사전, 기능 언어의 클래스 설명, 인식 시스템의 복잡한 기술적 수단의 최적 구성을 찾는 것으로 구성된 인식 문제를 다룹니다. , 최선의 결정 규칙을 사용하여 인식 문제에 대한 가장 효과적인 솔루션을 제공합니다. 기술적 수단의 복합체 생성에 사용되는 자원에 대한 제한이 있는 경우 최적화 문제 및 이를 해결하는 방법의 형태로 공식화됩니다. , 수학적 모델링을 기반으로 제공됩니다.
국제 엔지니어링은 전문 엔지니어링 및 컨설팅 회사, 산업, 건설 및 기타 회사에서 제공하는 생산, 상업, 과학 및 기술 성격의 다양한 서비스를 제공하는 활동입니다. 엔지니어링은 재료, 노동, 기술 및 기술의 가장 합리적인 선택과 효과적인 사용을 통해 다양한 목적을 위한 프로젝트 구현과 관련된 자본 투자 또는 기타 비용으로부터 최상의 결과를 얻는 궁극적인 목표를 가진 일련의 지적 활동으로 정의될 수 있습니다. 첨단 과학 및 기술 성과를 기반으로 하고 프로젝트 구현의 특정 조건 및 요소를 고려하여 통합 및 상호 관계의 재정 자원, 조직 및 관리 방법을 제공합니다.
중앙 집중식 인터페이스를 사용하여 브랜드 관리자와 프로모션 전문가는 모든 마케팅 및 광고 캠페인과 계획된 프로모션 일정에 지속적으로 액세스할 수 있습니다. 계획 과정에서 관리자는 과거 캠페인의 효과를 검토 및 분석하고, 특정 제품을 홍보하는 가장 성공적인 방법을 결정하고, 판매 성장을 가장 잘 촉진하는 요소의 조합을 찾을 수 있습니다. 이는 향후 캠페인을 계획하는 데 도움이 되는 정보입니다.
경쟁은 희소한 자원의 효율적인 사용에 대한 사회의 관심을 자극하는 방식으로 기업과 자원 공급자의 이기적인 동기를 통제합니다. 희귀한 자원을 가장 낮은 비용, 즉 가장 많은 비용으로 사용하는 것이 사회의 이익에 부합합니다. 효과적인 방법. 사회의 필요에 따라 인식된 변화에 대한 적절한 대응을 자극하는 것은 경쟁 시장 시스템에 의해 장려되고 지시되는 사리사욕입니다. 한편으로는 더 높은 이윤을 얻으려는 기업과 더 큰 금전적 보상을 원하는 자원 공급업체는 자원 분배와 결과적으로 제품 구조에서 동일한 변화를 구현하기 위해 서로 공모합니다. 현재 사회에서는 시간이 필요합니다. 경쟁은 자동적으로 그리고 비자발적으로 사회의 최선의 이익을 촉진하는 방식으로 개인적 이익의 동기를 통제하거나 지시합니다. 궁극적으로 보이지 않는 손의 개념은 소셜 제품이 대중의 수용을 받아야 기업이 이익을 극대화한다는 것입니다.
FSA 이론은 또한 새로운 아이디어와 제안을 생성하는 것을 목표로 창의적 단계에서 집단적 창의성 방법을 사용하는 것을 포함합니다(그 중 일부는 아래에서 논의됩니다). 이 단계에서 제시된 모든 아이디어는 분석된 기능에 따라 체계화됩니다. 집단적 논의의 결과, 기능 구현을 위한 새로운 기술 솔루션에 대한 몇 가지 옵션이 개발되었습니다. 어떤 경우에는 가장 효과적인 제안을 기반으로 일련의 기능을 가장 잘 구현하는 제품의 이론적 버전이 구축됩니다. 다른 모든 옵션은 그것과 비교됩니다. 이러한 비교를 위해 양-음 행렬이 사용됩니다 (표 8.2).
두 원리의 구현과 관련된 계산의 복잡성이 높기 때문에 수학적 모델링 방법을 사용해야 합니다. 여기에는 두 가지 가능한 방법이 있습니다. 한 가지 방법은 시스템 접근 방식의 모든 요구 사항을 동시에 고려하는 일반적인 경제 및 수학적 모델을 사용하여 최상의 설계 옵션을 선택하는 것입니다. 그러나 이러한 모델의 크기와 복잡성으로 인해 실제로 실현이 불가능합니다. 따라서 가장 정확한 방법은 모델 시스템을 사용하여 비교 경제적 효율성을 계산하는 또 다른 방법입니다. 이와 관련하여 이 연구는 상호 연결된 경제 및 수학적 모델의 다단계 시스템을 제안합니다. 이 시스템의 각 레벨은 기술 교육의 특정 단계와 연결되어 있습니다.
가장 복잡하고 고품질 작업이 필요한 것은 기본 회계가 형성되는 회계사의 자동화 작업장의 자립 부서 수준입니다. 우리는 산업 기업에서 기본 회계의 신뢰성에 대한 필요성에 대해 언급하지 않을 것입니다. 협회 및 기업의 구조적 부서 활동을 관리하는 주요 방법으로 내부 원가 회계 요구 사항을 구현하는 기초는 기본 회계의 올바른 구성이라는 점만 지적하겠습니다. 비즈니스 운영에 대한 초기 데이터를 수집하고 등록하는 단계, 즉 하위 수준인 자체 회계 단위에서 진실한 회계 정보를 얻기 위한 최상의 조건을 만들고 확립된 표준과의 편차 및 그 범인을 식별해야 합니다. 효과적인 기능 원칙의 일관된 구현을 위해.
아날로그가 없는 연구 개발 작업을 평가하기 위해 예측 및 장기 계획(MSP)의 선택적 방법도 사용됩니다. 이는 시스템 접근 방식을 기반으로 하며 그 결과 특정 문제에 대한 솔루션(예: 기계의 개별 매개변수 개선)이 일반적인 목표 달성에 가장 잘 기여하는 방식으로 수행됩니다. 이 방법은 요소를 사용합니다. Patern, Delphi, 네트워크 계획 및 관리, 경제적, 수학적 방법과 같은 잘 알려진 다양한 전문가 평가 시스템을 제공합니다. 특히 SMP를 사용하면 구현 가능성, 비용, 효율성, 개발 시간을 고려하고 가장 효과적인 적용 영역을 설정하여 문제를 해결하기 위한 여러 가능한 옵션 중에서 최적의 옵션을 선택할 수 있습니다. 예측 및 통제의 선택적 방법에는 여러 단계가 포함되며, 그 중 가장 중요한 단계는 다음과 같습니다.
이제 다음을 기반으로 연구를 수행하는 방법에 대한 질문으로 돌아가 보겠습니다.
부동산 자산을 가장 효과적으로 활용하는 방법은 무료 또는 개발된 토지를 사용하는 것입니다. 이는 법적으로 가능하고 적절하게 공식화되었으며 물리적으로 실행 가능하며 적절한 재정 자원이 제공되고 최대 가치를 제공합니다.
일반적으로 가장 효과적인 사용에 대한 분석은 여러 가지 대체 옵션에 따라 수행되며 다음 영역이 포함됩니다.
시장 분석;
옵션의 타당성 분석
가장 효과적인 사용 분석.
시장 분석에는 수요와 공급, 시장 용량, 임대율 역학 등을 연구하기 위해 기존 옵션에 대한 대체 사용 옵션에 대한 수요를 결정하는 작업이 포함됩니다. 각 옵션에 대해.
타당성 분석에는 법적으로 건전하고 물리적으로 실현 가능한 각 옵션의 변수를 고려하여 비용의 기본 구성 요소인 소득 흐름 및 자본화 비율을 계산하여 비용을 결정하는 작업이 포함됩니다.
가장 효과적인 사용에 대한 분석에는 평가 대상의 최대 생산성을 보장하는 옵션을 선택하기 위해 특정 시장 참가자, 프로젝트 시기 및 자금 조달 출처를 고려하여 각 옵션 구현을 위한 세부 계획 개발이 포함됩니다.
최적 사용 분석 기준:
법적 허용성;
물리적 타당성;
재정 보안;
생산성 극대화.
고려되는 각 사용 사례의 법적 허용 가능성은 모든 경우에 먼저 확인됩니다. 부동산을 가장 효율적으로 사용하는 방법을 선택하는 것은 장기 임대 계약의 유무에 따라 영향을 받을 수 있습니다. 남은 임대 기간 동안 부동산 사용에는 임대 계약 조건이 적용됩니다. 임대 계약으로 인해 부동산의 가장 효율적인 사용이 제한되는 경우 이는 평가 보고서에 반영되어야 합니다.
예. 부동산이 12년 이상 만료되는 토지 임대로 인해 제한되는 경우 40년의 경제적 수명을 가진 새 건물을 짓는 것이 경제적으로 타당하지 않을 수 있습니다.
예. 특정 층 수의 건물 건설, 화재 차단, 일사량 요구 사항.
물리적 타당성. 물리적 타당성 기준(크기, 모양, 면적, 설계, 지반 상태, 현장 접근 도로, 자연재해(예: 홍수 또는 지진) 위험)은 토지의 제안된 용도에 영향을 미칩니다.
재정 보안. 옵션이 운영 비용, 금융 비용 및 필수 자본 수익률과 같거나 그보다 큰 운영 수익을 제공하는 경우 재정적으로 실행 가능한 것으로 간주됩니다. 사용 유형이 운영을 통해 정기적인 수입을 받는 것과 관련되지 않은 경우 분석에서는 이 새로운 유형의 사용을 위해 시설을 건설하거나 재건축하는 비용과 동일하거나 이를 초과하는 비용으로 부동산을 창출하는 옵션을 선택합니다. 감정인은 부동산 사용으로 인한 자본 이득 또는 소득을 발생한 자본 지출과 비교해야 합니다. 소득이 지출보다 낮거나 약간만 초과하는 경우 이러한 유형의 사용은 재정적으로 실현 불가능한 것으로 간주됩니다.
정기적인 운영 수익을 창출하는 용도를 평가하기 위해 평가자는 각 용도에 대해 총 순 운영 소득, 개별 투자 자본 수익률 및 토지에 귀속되는 소득 금액을 계산합니다. 순이익이 필요한 투자 수익에 해당하고 토지에 대해 필요한 수익을 제공하는 경우 이러한 유형의 사용은 재정적으로 실현 가능합니다.
최대 생산성은 토지가 비어 있는지(실제로 또는 조건부로) 또는 건설되었는지에 관계없이 토지 자체의 최고 가치입니다. 따라서 이 기준의 구현은 법적으로 허용되고 물리적으로 구현 가능하며 긍정적인 소득 옵션을 제공하는 것 중에서 부동산 기반의 최대 가치, 즉 토지 계획을 제공하는 사용 유형의 선택을 전제로 합니다.
토지의 최대 생산성은 소득 금액과 이러한 유형의 사용에 대해 시장에서 요구하는 자본화 비율을 연관시켜 결정됩니다. 토지의 가장 큰 수익성을 제공하는 사용 유형이 가장 효과적입니다. 가장 효과적인 옵션을 선택하기 위해 토지 가치를 결정하는 데 사용되는 모든 방법의 기본은 소위 나머지 기술입니다.
토지 소득은 부동산에서 발생한 총 소득과 노동, 자본, 고정 자산(기능하는 건물 및 구조물)을 유치하여 제공되는 소득 금액 간의 균형으로 간주됩니다. 토지 비용은 전체 부동산의 총 비용과 건물의 잔여 비용 또는 건설 비용의 차이를 나타냅니다.
부동산을 최대한 활용하려면 기존 건물을 기반으로 하거나 근본적으로 새로운 개선 공사를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 토지를 비어 있는 것으로 간주해야 합니다.
이를 바탕으로 감정인은 부동산의 최선의 활용을 분석할 때 두 가지 기술을 사용합니다.
- 미개발 사이트로서 사이트를 가장 효과적으로 사용합니다.
- 건물 지역으로 사이트를 가장 효과적으로 활용합니다.
평가된 부동산을 미개발 토지로 가장 효과적으로 활용하는 방법을 결정하는 방법은 해당 부동산에 건물이 없거나 철거로 인해 건물이 없어질 수 있다는 가정에 기초합니다. 결과적으로 토지 비용은 부동산의 수익성을 보장하는 가능한 사용 옵션의 선택에 따라 결정됩니다.특정 목적에 따라 부동산 객체의 매개변수 선택.
미개발 토지를 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
투기를 위해 토지를 사용하는 것, 즉 투자자에게 개선 없이 토지를 판매하는 것입니다. 투자자는 나중에 시장 요구 사항이나 자신의 선호도에 따라 토지를 개발할 것입니다. 이 옵션은 다음에 적용 가능합니다.
부동산 시장이 과포화 상태일 때.
다음을 포함하는 새로운 건물과 구조물을 갖춘 토지 계획 개발:
- 중간 사용 없이 개발하는 경우, 새로운 사용 옵션을 고려하는 경우 분석 날짜에 시장에서 승인됩니다.
- 중간 사용을 통한 개발에는 시장 상황 예측을 기반으로 시장에서 새로운 옵션이 필요할 때까지 기존 사용 옵션을 일시적으로 보존하는 것이 포함됩니다.
- 가장 효율적인 사용을 달성하기 위해 토지 계획을 분할하거나 통합합니다.
- 기존 시설과 목적 및 물리적 매개변수가 유사한 새로운 건물로 부지를 개발합니다.
토지 계획을 건축 계획으로 가장 효과적으로 사용하려면 분석 대상 부지에 기존 건물을 보존하는 것이 전제됩니다.
토지를 건축용 토지로 사용하는 옵션에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
- 평가 대상 부동산의 기존 목적을 유지합니다.
- 평가 대상 부동산의 기존 목적을 변경합니다.
자본화 비율 평가에 따른 최대 생산성 평가는 다음 방법을 사용하여 수행됩니다.
첫 번째 방법: 토지는 미개발로 간주되며 토지와 건물의 자본화 비율이 다릅니다.
1. 시장 수요와 공급을 고려하여 특정 목적을 위한 건물 및 구조물이 있는 조건부 비어 있는 토지 계획을 개발하는 데 드는 비용을 결정합니다.
부하율 및 수집 손실 조정.
기타 소득의 수령 가능성과 금액을 결정합니다.
6. 운영 비용 계산.
7. 자본비용 준비금 계산.
8. 순영업소득 계산.
9. 건물의 자본화 비율 계산.
10. 건설된 건물 및 구조물로 인해 발생하는 소득 평가.
11. 토지에 따른 소득 계산.
12. 토지의 자본화 비율 계산.
13. 토지에서 발생한 소득을 자본화하는 방법으로 토지 가치를 평가합니다.
두 번째 방법: 토지는 미개발로 간주되어 건물과 토지의 시가총액 비율은 동일합니다.
시장 수요와 공급을 고려하여 특정 목적을 위한 건물과 구조물이 있는 조건부 비어 있는 토지를 개발하는 데 드는 비용을 결정합니다.
잠재적 총소득 계산.
지불금 징수 시 부하율과 손실 및 기타 소득 금액을 고려하여 조정합니다.
실제 총소득 추정.
운영 비용 및 자본 비용 준비금 계산.
총 순영업소득 계산.
평가 대상 부동산에 대한 전체 자본화 비율을 계산합니다.
부동산에서 창출된 순영업소득을 자본화하는 방법으로 부동산을 평가합니다.
부동산의 추정 가치와 개선 비용의 차이로 소득 플롯의 가치를 추정합니다.
세 번째 방법: 토지 계획은 미개발로 간주되며 의도된 목적에 따른 부동산의 시장 판매 가격이 알려져 있습니다.
1. 결정됨 시장 가격분석된 토지 위에 건설할 수 있는 특정 목적을 위한 완성된 부동산 객체입니다.
2. 개발자의 이익을 포함하여 건설 비용을 계산합니다.
3. 토지의 가치는 다음과 같은 차이로 추정됩니다.
부동산의 판매 가격과 총 비용.
네 번째 방법: 토지 계획은 건축된 것으로 간주되며 건물에는 몇 가지 개선이 필요합니다.
전체 자본화 비율 결정.
시설 개선 비용 계산.
개선 사항을 고려하여 부동산 가치 증가를 계산합니다.
다섯 번째 방법:토지 계획은 건축된 것으로 간주되며 재건축이 필요하지 않습니다.
부동산에서 발생한 순영업소득을 계산합니다.
1. 전체 자본화 비율의 결정.
순영업소득의 자본화 방법을 사용한 부동산 평가.
부동산 객체의 확인된 특징과 시장 상황의 발전으로 인해 비표준 유형의 사용이 필요할 수 있습니다.
별도의 용도
일반적으로 분석된 부동산을 사용하는 가장 효과적인 옵션은 유사한 객체를 사용하는 것과 다르지 않습니다. 그러나 소중한 물건의 특이성이나 고유성으로 인해 가장 효율적인 모습사용법은 다를 수 있습니다.
중간 용도
부동산을 가장 효과적으로 활용하기 위한 옵션이 향후 시장 상황의 변화에 기초하여 일정 시간이 지난 후에 실현 가능할 수 있는 경우 평가일에 존재하는 사용 옵션은 중간 옵션으로 간주됩니다. 일정 시간이 지나면 변경될 수 있는 중간 사용도 특정 기간 동안 가장 효과적인 옵션으로 식별될 수 있습니다.
법적으로 논란이 되는 용도
법에 의해 허용된 물건의 실제 사용이 해당 위치의 지역에서 시행되는 표준을 준수하지 않는 경우. 이는 일반적으로 변경 사항이나 새로운 구역 지정 규정의 결과입니다.
비최적 용도
실제로 실제 개발은 해당 사이트가 위치한 사이트를 가장 효율적으로 사용하는 것과 일치하지 않을 수 있습니다. 상황의 변화는 부동산의 기존 목적과 보존의 변화를 요구할 수 있지만 질적으로는 다르기 때문에 특정 자본 지출이 필요합니다.
다용도
따라서 대형 건물에는 주거용 건물, 사무실, 상점, 서비스 센터 등이 포함될 수 있습니다. 마찬가지로 주택, 쇼핑 및 엔터테인먼트 센터와 기타 기반 시설은 토지에 건설될 수 있습니다.
특수 목적 용도
예를 들어, 중장비를 생산하는 공장의 가장 효과적인 사용은 해당 장비를 계속 생산하는 것일 가능성이 높으며, 곡물 창고의 가장 효과적인 사용은 이를 계속해서 엘리베이터로 사용하는 것일 것입니다.
추측적 용도
장래에 매각할 예정인 소유 토지는 투기적 투자상품으로 간주됩니다.
초과 및 잉여 부지 면적
건축 지역에는 현재 건물의 사용에 필요하지 않은 초과 면적이 있을 수 있습니다. 미개발 부지에는 가장 큰 영향을 미치는 주요 용도에 필요하지 않은 면적이 있을 수 있습니다. 최대 효과적인 방법부지의 초과 면적을 사용하면 추가 건물이 개발되거나 보존되지 않은 상태가 될 수 있습니다.
어떤 경우에는 기존 건물에 필요하지 않고 부동산과 분리하여 판매할 수 없는 추가 공간이 초과 공간으로 간주됩니다.
소득접근법을 이용한 부동산 평가
기본 개념
기다림의 원리
소득접근법을 사용한 시장가치 추정은 대상자산이 남은 경제수명 동안 창출할 것으로 예상되는 소득을 가치로 전환하는 것을 기반으로 합니다. 이론적 관점에서 수입원은 임대료, 판매, 배당금, 이익 등 무엇이든 될 수 있습니다. 가장 중요한 것은 그것이 평가되는 자산의 산물이라는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 소득 창출을 위해 사용되거나 사용될 수 있는 자산(부동산, 주식, 채권, 어음, 무형 자산 등)을 평가하는 것이 가능하고 적절합니다.
수익창출자산을 평가하는 기본원리는 기대의 원리와 대체의 원리입니다. 이 접근법에 대한 기대의 원칙은 주요 방법 형성 원칙입니다. 자산의 가치 K는 현재(오늘, 현재) 가치에 의해 결정된다고 명시되어 있습니다. ( PV -영어로부터 현재 가치) 그의 모든 미래 소득 I: , 여기서 에게 -자산 보유 기간.
평가 대상 자산의 소득 잠재력이 높을수록 그 가치도 높아집니다. 이 경우 소득분석은 잔여기간 전반에 걸쳐 이루어져야 한다. 경제생활단, 이 기간 동안 가장 효율적인 방법으로 사용되어야 합니다.
대체 원칙에 따르면 자산의 최대 비용 F는 다음을 초과해서는 안됩니다. 최저 가격 버지니아,동등한 수익률을 지닌 또 다른 유사한 자산을 구매할 수 있는 경우: , 여기서 티 -아날로그의 수. 이 원리는 유사하다 경제 원리투자 대안.
이내에 소득 접근 방식자본수익률에 따라 직접 자본화 방식과 소득 자본화 방식이 구분됩니다(그림 3.1). 이러한 방법은 순영업소득과 자본화 또는 할인율의 분석 및 평가를 기반으로 합니다.
직접 자본화의 경우, 자산 사용 첫 해의 순 영업 소득이 전형적인 소득 창출 단계에 있는 경우 평가가 이루어지며, 소득을 소득으로 전환하기 위한 자본화 비율이 평가됩니다. 현재 가치, 자본 수익률을 기반으로 한 자본화 방법 - 예측 기간이 끝날 때 환입으로 인한 순이익, 할인 요인 평가 및 자산 사용 과정에서 순 영업 소득 예측 이러한 소득의 현재 가치 금액 결정.
그림 3.1 - 소득별 평가 방법 분류.
이러한 방법은 소득 흐름과 현재 가치로의 전환 계수를 분석하고 구성하는 방식이 다릅니다. 시장가치를 추정하는 직접자본화법은 해당 자산을 사용하여 발생한 첫 해의 순이익을 평가 대상 자산과 유사한 자산의 소득의 자본화 비율에 대한 자료를 분석하여 구한 자본화 비율로 나눈 값입니다. . 이 경우 시간에 따른 소득 변화 추세를 평가할 필요가 없으며 자본화 비율을 평가할 때 자본 수익률과 수익률이라는 구성 요소를 별도로 고려할 필요가 없습니다.
평가되는 자산의 모든 구성요소의 추세에 대한 설명은 시장 데이터에 내장되어 있다고 가정합니다. 직접 자본화 방법은 가장 효율적인 방법으로 사용되며 평가일에 수리 또는 재건축에 대규모 자본 투자가 필요하지 않은 기존 자산을 평가하는 데 적용 가능하다는 점에 유의해야 합니다. 자본 수익률을 기준으로 한 자본화 방법으로 평가할 때 시간에 따른 순이익 변화 추세를 별도로 고려하고 자본화 비율의 모든 구성 요소를 별도로 분석합니다.
직접자본화법은 가장 대표적인 첫해 소득을 에 대한 시장자료 분석을 통해 구한 자본화계수로 나누어 직접 가치로 환산하여 소득창출자산의 시장가치를 추정하는 방법이다. 평가 대상 자산과 유사한 자산 가치에 대한 소득의 비율입니다.
자본수익률에 기초한 자본화법은 소득창출자산이 남은 경제연수 동안 창출한 모든 현금흐름을 평가일까지 할인하여 가치로 환산하여 수익창출자산의 시장가치를 추정하는 방법이다. 자본 수익률은 대체 위험 수준의 투자 시장에서 추출됩니다.
자본 수익률을 기반으로 한 자본화 방법은 공식적인(수학적) 관점에서 두 가지 종류, 즉 할인된 현금 흐름 분석(DCF 분석) 방법과 계산 모델을 사용한 자본화 방법을 가질 수 있습니다.
할인현금흐름분석법은 자본수익률을 기초로 한 자본화법으로, 자본수익률을 할인율로 하여 시장가치를 추정하기 위해 해당 자산을 운용한 연도별 현금흐름을 분석한다. 평가되는 항목은 별도로 할인된 후 합산됩니다. 현금 흐름소유권 기간이 끝나면 재판매됩니다.
계산모형에 의한 자본화 방법은 자본수익률에 기초한 자본화 방법으로, 시장가치를 추정하기 위해 소득과 가치의 정형화된 계산모형을 이용하여 첫 해의 가장 대표적인 소득을 가치로 환산하는 방법이다. , 미래 변화 추세 분석을 기반으로 얻은 것입니다.
자산이 창출하는 순영업소득은 실제 총소득과 운영비용의 차이입니다.
일반적으로 기대 원칙에 따라 소득 접근법을 사용하여 자산의 시장 가치를 평가하는 수학적 표현은 다음과 같은 형식을 갖습니다.
어디 보오 -시장 가치 평가, q —현재 기간 번호, 나는 q —순영업이익 q 뭔가기간, 와이-자본수익률(소득할인율), 브이피- 복귀로 인한 현금 흐름, 에게— 마지막 소유 기간의 수(부동산 평가 시 예측 기간을 소유 기간으로 간주합니다.)
부동산에서 감가상각되지 않는 부분은 필지이고, 감가상각 부분은 필지의 개량입니다. 지구 표면의 일부인 토지 계획은 마모되거나 찢어지지 않습니다. 와 함께 경제적 포인트관점에서 볼 때 토지는 시간이 지남에 따라 그 가치가 증가할 수 있는 끝없는(무진장) 소득원으로 간주되어야 합니다. 개선에는 유한한 경제 수명이 있습니다. 즉, 개체가 창출하는 수입 금액이 해당 작업에 소요되는 비용을 초과하는 기간입니다.감가상각 자산에는 한정된 기간 동안 자산을 임대할 권리를 취득하기 위한 투자도 포함되어야 합니다.
따라서 일부 q-연도의 소득 I q(영어 단어 - 소득)는 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다.
어디에 투자 수익(자본 수익)이 있고 는 초기 투자 수익(자본 수익)입니다.
q 연도의 투자 소득은 또한 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 즉, 연도 q 초의 개선 시장 가치와 동일한 투자 소득과 q 연도의 토지 계획의 시장 가치와 동일한 투자 소득입니다. 같은 해 :
토지에 투자한 자본 수익률은 개량에 투자한 자본 수익률과 같습니다. Y L = Y B = Y.
결과적으로, 자본에 대한 소득은 단일 수익률에 의해 이 자본 비용의 곱으로 표현될 수 있습니다.
- 개선에서
(6.1.2)에서 개선으로 인한 자본 소득과 현재 시장 가치는 서로 직접적으로 비례합니다. 동시에 소득은 연말에 위치하며 개선 비용은 연말에 위치합니다. 전년도또는 현재 항목의 시작 부분에. 다음으로 인한 개선 정상적인 마모가치를 잃습니다. 결과적으로, 개선과 관련된 수입도 시간에 따라 감소하는 함수입니다.
개선을 위해 특정 자본 투자가 필요한 대상(빈 토지, "미완성", 재건축 대상 등)의 경우 경제적 관점에서 초기 투자는 상환되지 않은 투자 금액 V HU로 결정되어야 합니다. 미래가치소득원으로 객체를 생성하기 위한 자본 투자(비용)의 흐름 또는 동일하게 소득 창출 자산의 운영일까지 특정 비율로 누적된 생성 비용 금액
특허 RU 2543315 소유자:
본 발명은 컴퓨터 기술에 관한 것이며, 현대의 고속 컴퓨터에서 구현될 수 있으며, 예를 들어 검색, 추천 시스템, 의사 결정 지원 시스템, 인터넷 네트워크, 데이터 패킷 자동 분류 시스템 및 기타 분야에서 효과적인 옵션을 선택하는 데 사용할 수 있습니다. 관련 분야. 청구된 발명의 구현에는 물리적 매체, 자기 디스크, 네트워크 정보 저장소에 정보를 저장하고, 이를 컴퓨터에서 처리하고, 결과적인 효과적인 옵션 세트를 최종 사용자가 사용할 수 있는 모든 형태로 최종 사용자에게 제공하는 것이 포함될 수 있습니다.
본 발명을 제시하기 전에, 편의와 명확한 이해를 위해, 아래에 사용된 명칭 및/또는 용어에 대한 설명과 정의를 제공하는 것이 바람직합니다.
검색 엔진은 인터넷에서 정보를 검색하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 검색은 사용자가 생성한 임의의 텍스트 쿼리를 기반으로 수행됩니다. 검색 결과는 쿼리와 관련된 특정 특성에 따라 정렬되어 사용자에게 제공됩니다. 검색 엔진의 예로는 Bing, Google, Yahoo, Yandex 등이 있습니다.
추천 시스템은 제시된 전체 대안(옵션) 세트에서 사용자가 검색 엔진에 입력한 쿼리와 같은 다양한 특성을 기반으로 특정 사용자에게 가장 흥미로울 수 있는 것을 선택하는 컴퓨터 프로그램입니다. . 대부분의 경우 추천 시스템은 결과를 권장 옵션 집합으로 표시하거나 제시된 옵션 전체 또는 일부의 순위로 표시한다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 추천 시스템 내에서 정보를 처리하고 변환하는 방법은 예를 들어 기업 성과 평가 작업 등과 같은 관련 영역에서 작동합니다.
중첩의 원리(고려 중인 상황에서 물리학의 잘 알려진 중첩 원리와 대조)는 각 제거 단계에서 다를 수 있는 절차를 사용하여 원래 세트에서 옵션을 순차적으로 제거하는 것으로 구성됩니다. 절차의 예는 부록 1에 나와 있습니다. 첫 번째 단계에서는 전체 초기 옵션 집합에서 제외되고, 두 번째 단계에서는 입력 집합이 첫 번째 단계에서 식별된 효과적인 옵션이 됩니다.
효과적인("좋은") 요소(옵션)는 옵션의 순위를 매기고 사용자(사람)의 정보 요구를 충족시키는 데 필요한 특정 문제를 해결하기 위해 주어진 매개변수에 따라 가장 좋고, 가장 선호되고, 가장 유용한 요소입니다. , 전문가, 대리인).
비효과적인("나쁜") 요소(옵션)는 특정 문제를 해결하는 데 더 나은 옵션이 있기 때문에 어떤 상황에서도 분명히 사용할 수 없는 요소입니다.
옵션 선택 및 순위 지정 규칙을 구성하는 데 도움이 되는 효율성 값은 전문가 수단을 통해 설정됩니다.
대부분의 검색 엔진에는 대규모 대표적인 쿼리 집합에 대한 성능(관련성) 점수와 해당 쿼리에 대한 검색 결과가 포함된 데이터 저장 및 처리 기능이 있습니다. 이러한 도구에서 쿼리 및 검색 결과(옵션)는 전문가가 설정한 자체 기준 세트와 검색 결과의 관련성에 대한 평가로 표시됩니다.
검색 쿼리에 대한 검색 요소의 관련성을 평가하기 위한 다양한 공식 기준이 있으며, 건설적으로 지정됩니다(예: 텍스트에서 단어의 사용 빈도 또는 텍스트에서 쿼리 단어의 사용 빈도인 TF-IDF 기준). 각 단어의 중요도를 고려하여 텍스트를 작성합니다. 이러한 형식적 기준은 검색 결과를 평가하는 독립적인 기준이 아니라 기존 검색 엔진이 실제로 검색을 수행하는 알고리즘이라는 점에 유의하세요. 이러한 공식적인 기준에 따라 계산된 점수는 전문가가 부여한 관련성 점수와 여전히 크게 다를 수 있습니다.
~에 이 순간옵션을 선택하고 순위를 매기는 세 가지 주요 방법이 있습니다.
옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법은 여러 기준에 따른 값을 사용하여 "중요도"의 절대 등급을 각 옵션에 할당하는 것으로 구성됩니다. 가장 일반적인 방법은 회귀를 구축하는 것입니다.
또한 옵션 순위를 매기기 위해 McRank 분류 방법을 사용할 수 있습니다. 그 본질은 각 쿼리-문서 쌍에 대해 소위 "예상 관련성"을 다음과 같이 얻은 관련성 클래스에 속할 확률의 함수로 계산하는 것입니다. 분류 결과. “예상 관련성”을 계산한 결과, 각 쿼리 내 “쿼리-문서” 쌍의 순위는 “예상 관련성”의 내림차순으로 발생합니다(L. Ping, K. J. S. Burgess, K. By - McRank: Learning to Rank 다변량 분석 및 기울기 가속 검색 사용 NIPS Curran Associates 2007 - ).
대안을 선택하는 알려진 방법이 있는데, 이는 최상의 옵션을 식별하기 위해 두 옵션을 쌍으로 비교하는 것으로 구성됩니다. 이러한 관계 형성을 기반으로 옵션이 선택되는 순서가 구축됩니다.
잘 알려진 방법의 예로는 원본 벡터를 고차원 공간으로 변환하고 이 공간에서 최대 간격을 갖는 분리된 초평면을 검색하는 서포트 벡터 머신(K. Cortes, V.N. Vapnik, Support Vector Machine)이 있습니다. , Magazine "Machine Learning", 20, 1995 - [C. Cortes, Vapnik V.N.; “Support-Vector Networks”, Machine Learning, 20, 1995]) 및 기타 방법:
RankNet(Microsoft Bing 검색 엔진, K.J.S.Burgess, T.Shakd et al. "Teaching Ranking using Gradient Descent", ISML, 2005: 89-96 -), 그 본질은 " 신경망" 및 검색 결과 순위를 매기기 위한 확률적 비용 함수,
RankBoost(J.Freund, R.Iyer, R.E.Shapae 및 J.Singer. 결합된 선호도에 대한 효율적인 검색 가속 알고리즘, Journal of "Machine Learning Research", 4:933-969, 2003 -), 이는 절차를 기반으로 합니다. 문서 쌍을 분류하기 위한 기계 학습 알고리즘 구성의 순차적 구성.
FRank(M. Tsai, T.-Y. Liu, et al. Frank: A Ranking Method with Fidelity Loss, SIGIR 2007])는 RankNet 방법을 변형한 것이지만 비용 함수로 분포 정확도 함수를 사용합니다. 엔트로피 값 대신.
옵션 목록 비교로 구성된 대안을 선택하는 알려진 방법이 있습니다. 이 경우 지정된 규칙에 따라 전체 대안 집합에 대한 필터링이 수행됩니다.
이 방법의 예는 다음과 같습니다.
1. 순열 집합에 확률적 공간을 도입하여 ListNet 페널티 함수를 최소화하는 트리 구성 방법. 입력 공간의 엔트로피 함수는 손실 함수로 사용됩니다. (Zhe Cao, Tao Kin, Tai-Yan Liu, Ming-Feng Tsai 및 Hang Li. 순위 학습: 쌍별 접근 방식에서 목록 접근 방식으로, 2007 - ),
2. 순위 목록과 훈련 세트의 원래 목록 사이의 각도의 코사인 유사성을 기반으로 하는 손실 함수를 사용하여 검색 결과의 순위를 매기는 RankCosine 목록 비교 방법(T. Kin, H.-D. Zhang, M.-F. Tsai, D.-S.Wang, T.-Y.Liu, X.Li: 정보 검색을 위한 쿼리 종속 손실 함수 Journal of Inf. Process Manage. 44(2): 838 -855, 2008 - [T. Qin, X.-D.Zhang, M.-F.Tsai, D.-S.Wang, T.-Y.Liu, H.Li: 정보 검색을 위한 쿼리 수준 손실 함수 .정보처리.관리.44(2):838-855, 2008)],
3. AdaBoost 기계 학습 알고리즘을 사용하여 순위 모델의 성능을 향상시키기 위해 분류기의 선형 조합을 구성하는 순위 함수를 구축하는 AdaRank 순위 방법. (Yu. Hu, X. Li. AdaRank: 정보 검색을 위한 가속 검색 알고리즘. SIGIR 2007 - ),
4. SoftRank 순위 방법, 그 핵심은 매끄럽지 않은 순위 측정 항목의 직접적인 최적화입니다(Mike Taylor, John Guiver, Steven Robertson, Tom Minka. SoftRank: Optimization of non-smooth 측정 항목, 2008 - ) 및 기타.
이러한 모든 방법은 고도로 전문화된 영역에서 상당히 높은 정확도를 보여줍니다.
옵션을 선택하는 알려진 방법의 단점은 다음과 같습니다.
대용량 데이터로 작업할 때 복잡한 선택 절차를 사용하면 계산 복잡성이 크게 증가합니다.
많은 수의 기준을 사용하여 옵션을 선택하고 순위를 매길 때 및/또는 많은 수의 옵션이 있는 경우 정확도가 낮습니다.
일반적으로 대용량 데이터에는 의사결정나무를 이용한 검색 방법이 사용됩니다. 이는 옵션 선택이 수행되는 일련의 임계값 절차를 구성하는 것으로 구성됩니다.
의사결정 트리를 사용한 검색 방법의 단점은 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법으로 임계값 절차를 선택하는 것이 항상 정당화되는(효과적인) 것은 아니기 때문에 결과의 신뢰성이 낮다는 것입니다. 또한 옵션을 선택하거나 순위를 지정하기 위해 하나의 기준이 아닌 전체 그룹(이들의 조합)을 동시에 사용할 수 있으며 이는 의사결정 트리 검색 방법에서 고려되지 않습니다. 하나의 기준(여러 기준)에 따라 전체 옵션 목록을 선택하거나 순위를 매기는 것이 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 높은 정확도로 옵션의 순위를 매기려면 그러한 트리를 많이 구축해야 하며, 그 작업 결과를 집계해야 합니다.
방법은 RF 특허 번호 2435212 "검색 관련성을 높이기 위해 웹 검색 중 사용자 행동에 대한 데이터 수집", RF 특허 번호 2443015 "증분 업데이트가 포함된 수정된 베이지안 쿼리 분류기를 사용하는 순위 기능"에 따라 알려져 있습니다. 2367997 “구조적으로 상호 연관된 정보를 기반으로 문서 순위를 매기는 고급 시스템 및 방법” 수집으로 구성됩니다. 추가 정보, 즉 베이지안 분류기를 사용하여 사용자 행동에 대한 정보, 문서의 구조적 관계에 대한 정보를 수집하고 이를 통해 옵션 선택 및 순위 지정이 수행됩니다. 알려진 방법의 단점은 합병증이다 기존 방법새로운 기준을 추가하여 옵션을 선택하고 순위를 매깁니다.
기술적 본질과 달성 결과에 가장 근접한 방법은 검색 결과에 대한 시간 가중치를 계산하는 방법으로, 검색 결과에 해당하는 사용자 이벤트를 식별하는 것으로 구성되며, 사용자 이벤트는 이벤트의 시작 시간, 종료 시간 이벤트 및 이벤트 기간; 현재 시간을 결정하고 사용자 이벤트에 대한 현재 시간의 시간적 근접성에 기초하여 이 검색 결과에 대한 시간적 가중치를 결정합니다. 이 방법에서는 시간 가중치가 시간에 따라 변하고, 현재 시간이 이벤트 시작 시간에 가까워질수록 기하급수적으로 증가하고, 이벤트 기간 동안 일정하며, 이벤트 기간 중 특정 시점에서 최고점에 도달하고, 기하급수적으로 감소한다고 가정합니다. 현재 시간이 이벤트 종료 시간으로부터 멀어짐에 따라 이 방법은 검색 결과의 순위를 매기기 위해 임시 가중치를 사용하여 인터넷에서 정보를 검색하기 위한 것입니다. (RF 특허 번호 2435213, IPC G06F 17/30, 2011년 11월 27일 공개).
인터넷에서 주문형 검색을 위한 유사한 기존 기술과 마찬가지로 이 알려진 방법의 단점은 일반적으로 "대략적인" 선택 및 순위 지정 알고리즘을 사용한다는 것입니다. 선형 계산 복잡도가 O(n)인 알고리즘. 여기서 n은 옵션 수입니다. 일반적으로 이러한 복잡성은 수용 가능한 수준의 복잡성을 제공하기 위해 개발된 선택 및 순위 지정 규칙을 단순화(더 정확하게는 조잡함)함으로써 달성됩니다. 동시에 이러한 방법을 사용하여 얻은 결과는 품질이 낮습니다.
청구된 발명에 의해 해결되어야 할 기술적 문제는 더 나은 선택과 효과적인 옵션의 순위를 매기는 새로운 방법을 창출하여 높은 선택 속도와 높은 결과 정확도를 보장하는 것입니다.
제시된 기술적 문제는 제안된 발명에 따라 첫 번째 구현 옵션에 따라 효과적인 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법이 검색 쿼리에 대한 옵션의 관련성을 평가하고 옵션을 지정하기 위한 기준을 미리 형성하는 것으로 구성된다는 사실에 의해 해결됩니다. 옵션을 선택하고 순위를 지정하기 위한 유한한 수의 옵션 또는 일련의 절차와 옵션 선택을 위한 구현 순서가 가장 효과적인 것으로 평가되며, 각 옵션은 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 평가됩니다. 기준을 가장 많이 만족시키는 조건으로 내림차순으로 순위를 매겨 순위를 매긴다. 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 중첩 방법을 사용하여 적어도 두 단계에서 수행됩니다. 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수에 해당하거나 지정된 모든 선택 절차가 사용되는 경우 선택 옵션 및 해당 순위가 중지되고 선택한 그룹의 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 단, 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수와 일치하지 않는 경우 옵션 선택 및 순위는 계속 유지되며 옵션 선택, 순위 지정 및 제외는 지정된 옵션 수에 도달하거나 지정된 모든 선택 절차가 사용되지 않고 선택한 옵션 그룹이 가장 효과적인 것으로 평가될 때까지 수행됩니다.
제1 실시예에 따른 본 발명의 방법은 다음과 같은 추가적인 필수 특징을 특징으로 한다:
두 번째 이후 단계에서는 검색어 평가 기준이 형성되며, 이를 바탕으로 전 단계에서 처리된 나머지 배열 중에서 계산 복잡도가 2차 O보다 낮지 않은 방법을 사용하여 중첩 방법을 사용하여 옵션을 순위화하고 옵션을 선택합니다. (n 2) 다음 옵션 그룹은 더 낮은 순위로 제외됩니다.
제시된 기술적 문제는 제안된 발명에 따라 두 번째 구현 옵션에 따라 효과적인 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법이 검색 쿼리에 대한 옵션의 관련성을 평가하고 선택을 위한 한정된 수의 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가되고, 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 옵션을 평가하며, 이를 기준으로 충족 조건에서 각 옵션에 순위를 할당하여 옵션의 순위가 결정됩니다. 내림차순으로 가장 많은 수의 기준; 옵션은 적어도 두 단계에 걸쳐 중첩 방식을 사용하여 순차적으로 선택되고 순위가 매겨지며, 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수와 일치하는 경우 옵션 선택 및 순위 지정이 중지되고 옵션이 다음에서 선택됩니다. 나머지 옵션 그룹의 옵션 수가 미리 결정된 최종 선택 옵션 수와 일치하지 않는 경우 선택한 그룹은 가장 효과적인 것으로 평가되며, 옵션 선택, 순위 및 순위는 계속됩니다. 지정된 옵션 수에 도달할 때까지 제외가 수행되며, 선택한 옵션 그룹이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다.
제2 실시예에 따른 본 발명의 방법은 다음과 같은 추가적인 필수 특징을 특징으로 한다:
첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 방법을 이용한 중첩 방법을 사용하여 옵션이 많을 경우 선택하고 순위가 가장 낮은 옵션 그룹은 제외합니다.
두 번째 이후 단계에서는 검색어 평가 기준이 형성되며, 이를 기반으로 옵션의 순위가 결정되고 계산 복잡도가 2차보다 낮지 않은 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 옵션이 선택됩니다. O(n 2)이고 다음 옵션 그룹은 더 낮은 순위로 제외됩니다.
이 방법은 옵션을 선택하고 순위를 지정하기 위한 일련의 절차와 실행 순서를 추가로 지정합니다.
제시된 기술적 문제는 제안된 발명에 따라 제3 실시예에 따른 효과적인 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법이 검색 질의에 대한 옵션의 관련성을 평가하고 옵션을 지정하기 위한 기준을 미리 형성하는 것으로 구성된다는 사실에 의해 해결됩니다. 옵션을 선택하고 순위를 매기는 일련의 절차와 옵션 선택을 위한 구현 순서는 가장 효과적인 것으로 평가되며, 각 옵션은 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 평가되며, 이를 기준으로 옵션의 순위가 지정됩니다. 가장 많은 수의 기준을 충족하는 조건에서 내림차순으로 각 항목의 순위를 매깁니다. 옵션의 순차적 선택 및 순위는 중첩 방법을 사용하여 수행됩니다. 옵션 선택, 순위 및 제외는 지정된 모든 선택 절차가 사용되고 선택한 옵션 그룹이 가장 많은 것으로 평가될 때까지 수행됩니다. 효과적인.
제3 실시예에서 청구된 방법은 다음과 같은 추가 필수 특징을 특징으로 합니다.
첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 방법을 이용한 중첩 방법을 사용하여 옵션이 많을 경우 선택하고 순위가 가장 낮은 옵션 그룹은 제외합니다.
두 번째 및 후속 단계에서는 검색 쿼리를 평가하기 위한 기준이 형성되며, 이를 기반으로 옵션의 순위가 결정되고 계산 복잡도가 낮지 않은 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 옵션이 선택됩니다. 2차 0(n2)이고 다음 옵션 그룹은 낮은 순위로 제외됩니다.
또한 선택을 위한 한정된 수의 옵션이 지정되어 가장 효과적인 것으로 평가됩니다.
가장 효과적인 옵션 그룹을 선택하기 위해 추가 선택 및 순위 지정 방법과 구현 순서가 지정되고 선택 및 순위 지정이 반복됩니다.
청구된 방법의 전체 필수 기능 세트를 구현함으로써 달성되는 기술적 결과는 다음을 사용하는 능력으로 인해 검색 및 추천 시스템에서 효과적인 옵션을 선택하는 속도와 정확성(신뢰성)을 높이는 것입니다. 효과적인 옵션을 식별하기 위한 절차의 복잡성을 규제하기 위해 중첩의 원칙을 적용합니다.
본 발명의 본질은 제안된 방법을 구현할 때 동작 순서의 다이어그램을 보여주는 그림 1에 설명되어 있습니다.
1 - 초기 옵션 세트(다양한 옵션)
2 - 대략적인 방법을 사용하여 첫 번째 단계에서 비효과적인 개체를 제거하는 절차;
3 - 첫 번째 선택 단계 이후에 남은 옵션 세트
4 - 제외 절차를 사용하여 비효과적인 옵션을 차단합니다.
5 - 대략적인 방법을 사용하여 비효과적인 개체를 제거하기 위한 절차를 일관되게 적용합니다.
6 - 비효과적인 옵션을 포함하지 않는 옵션의 하위 집합입니다.
7 - 대략적인 방법과 정확한 방법을 모두 사용하여 6단계에서 얻은 옵션 그룹의 순위 작업;
8 - 모든 비효과적인 옵션을 가장 낮은 순위에 할당하고 이러한 옵션을 순위가 매겨진 옵션 뒤의 최종 목록에 추가하는 작업;
9 - 최종 사용자에게 최종 주문된 옵션 그룹 제공
10 - 비효과적인 옵션 그룹은 제거 절차의 순차적 중첩을 사용하여 차단됩니다.
제안된 방법은 제거 단계마다 다를 수 있는 특정 절차를 사용하여 이전 옵션을 순차적으로 제거하는 중첩 방법을 기반으로 합니다.
본 발명의 방법은 다음과 같이 수행된다(도 1).
비효과적인 옵션을 포함할 수 있는 대규모 옵션 세트 1이 존재하거나 형성되고 있습니다.
'대규모 옵션 세트(검색 요소)'라는 용어는 개발과 관련하여 등장한 '빅 데이터' 개념의 틀 내에서 고려됩니다. 정보 기술엄청난 양의 이기종 정보를 처리하는 접근 방식도 포함됩니다.
이 개념의 틀 내에서 대규모 옵션 세트(검색 요소)는 엄청난 양과 상당한 다양성을 지닌 구조화된 또는 구조화되지 않은 데이터 세트로 이해됩니다.
비효과적인 옵션을 제외하고 가장 효과적인 옵션을 선택하기 위해 먼저 옵션(검색 요소)과 검색어의 관련성을 평가하는 기준을 형성하고, 필요한 경우 선택을 위해 유한한 수의 옵션(검색 요소)을 지정합니다. , 가장 효과적인 것으로 평가됩니다(관련성 검색어를 평가하기 위한 기준과 가장 밀접하게 일치하는 것으로). 다음으로, 각 옵션(검색 요소)은 검색 쿼리 기준과의 관련성에 대해 평가되며, 이를 기반으로 가장 큰 항목을 충족하는 조건에서 각 옵션(검색 요소)에 순위를 할당하여 순위가 지정됩니다. 기준 개수를 내림차순으로 표시합니다. 옵션(검색 요소)의 선택 및 순위 지정은 중첩 방법을 사용하여 최소 두 단계 이상 순차적으로 수행됩니다.
방법은 다르게 정의될 수 있습니다. 사용된 선택 및 순위 방법 세트와 해당 적용 순서를 지정할 수 있습니다.
첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 많은 수(그림 1의 항목 2)에서 옵션을 선택합니다.
이 연산을 위해 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 잘 알려진 방법(예: 상대 다수결 규칙, Borda 규칙, 임계값 초과 선택 규칙 등)을 사용할 수 있습니다. 최대 전체 목록선택 규칙은 부록 1에 나와 있습니다.
결과적으로 두 개의 옵션 그룹이 형성됩니다. 즉, 순위가 가장 낮은 옵션 10 그룹과 추가 분석 대상인 옵션 3 그룹입니다.
순위가 가장 낮은 옵션 10 그룹은 제외됩니다(그림 1의 항목 4).
다음 단계에서는 검색어 평가 기준이 형성되어 옵션 순위가 결정됩니다. 나머지 처리된 배열에서 옵션 선택은 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않은 방법을 사용하여 중첩 방법(그림 1의 항목 5)을 사용하여 수행됩니다.
이 연산을 위해 잘 알려진 방법이 사용될 수 있으며, 그 계산 복잡성은 예를 들어 최소 비지배 세트, Richelson의 규칙 또는 구성에 기반한 규칙과 같이 이차 O(n 2)보다 낮지 않습니다. 다수 또는 토너먼트 매트릭스(부록 1 참조)
옵션 선택 및 순위 지정이 중지되고 선택한 그룹의 옵션(검색 요소)이 사용된(지정된) 선택 및 순위 지정 방법이 모두 완료되거나 나머지 옵션의 수가 완료되면 가장 효과적이거나 유망한 것으로 평가됩니다. 옵션 그룹은 선택을 위한 사전 결정된 최종 옵션(검색 요소) 요소 수에 해당합니다. 옵션 선택 및 순위 지정은 추가 선택 및 순위 지정 방법과 구현 순서를 지정하여 반복적으로 수행할 수 있습니다.
그렇지 않으면 위에서 설명한 대로 선택 및 순위 지정이 계속 수행됩니다(그림 1의 항목 7 및 8). 즉, 옵션 6 그룹은 순위 연산 7을 사용하여 순위가 지정되며, 필요한 경우 비효과적인 옵션 10 그룹의 옵션(그림 1의 항목 8)을 추가할 수 있습니다. 옵션 선택(검색 요소), 해당 항목 지정된 옵션 수(검색 요소)에 도달하거나 사용된(지정된) 선택 및 순위 지정 방법이 모두 완료될 때까지 순위 지정 및 제외가 수행됩니다(그림 .1의 항목 9). 선택한 옵션 그룹 9(검색 요소)이 가장 효과적인(유망) 것으로 평가됩니다. 따라서 효과적인 옵션이 선택되고 순위가 매겨지며 이러한 옵션이 최종 소비자에게 제공됩니다.
중첩 접근법은 하나의 기준으로 어떤 옵션이 효과적이고 어떤 옵션이 유효하지 않은지 명확하게 결정하는 것이 불가능할 때 사용됩니다. 구별되는 특징이 방법은 다수의 옵션 중 다수의 기준이 있는 경우 효과적인 옵션을 식별하는 능력과 제안된 방법의 계산 복잡성을 조절하는 능력입니다. 독창적인 방법을 사용하면 효과적인 옵션을 식별하기 위한 복잡한 메커니즘에서 더 간단한 절차의 조합 또는 중첩인 복합 메커니즘으로 이동할 수 있습니다. 이전 단계의 선택 및 순위 지정 결과는 해당 방법의 다음 단계에서 처리됩니다.
또한, 청구된 방법에서는 하나의 기준이 아니라 전체 기준 그룹(이들의 조합)을 동시에 사용하여 옵션의 순위를 매길 수 있으며, 이는 예를 들어 잘 알려진 검색 방법에서는 고려되지 않습니다. 가장 간단한 임계값 절차를 사용하는 의사결정 트리를 사용하며 선택이 항상 정당화되지는 않습니다.
알려진 방법과 달리 중첩 방법은 매우 유연하며 선택 방법의 단계 수를 변경할 수 있습니다.
중첩 접근법은 근사 방법을 사용할 때 효과적인 옵션을 잃을 가능성을 제거합니다. 제거 단계를 순차적으로 구성한 후 나머지 옵션을 선택하고 순위를 매깁니다. 순위 절차 이전에 제외된 모든 비효과적인 옵션은 가장 낮은(최악) 순위를 가지며 문제 해결을 위해 맨 마지막에 선택(제안)됩니다.
빠른 속도로 옵션 수를 줄이기 위해 사용되는 대략적인 방법은 선형 계산 복잡도 O(n)을 갖는 선택 및 순위 지정 규칙을 참조합니다. 이러한 규칙(메서드)은 옵션(대안)의 수 n에 의존하지 않고 n보다 훨씬 작은 횟수 k만큼만 각 옵션(대안)의 매개변수 값을 사용(읽기)해야 합니다. 복잡도가 O(n)인 규칙의 가장 빠른(이상적인) 경우, 각 옵션은 한 번만 사용됩니다. 규칙에는 옵션을 다른 옵션과 비교하지 않고 해당 옵션의 데이터만을 기반으로 옵션이 효과적인지 여부를 결정하는 기능이 있습니다. 예를 들어, 값이 "평균보다 낮은" 비효과적인 옵션을 삭제하는 규칙의 경우 일부 매개변수(값이 높을수록 좋음)에 대해 각 옵션의 값을 2번만 계산하면 됩니다. 첫 번째는 평균을 계산하고, 두 번째는 이 옵션의 값이 평균보다 높은지 낮은지를 확인하는 것입니다. 이 규칙은 선형 계산 복잡도가 O(n)인 규칙에 적용됩니다.
따라서 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하면 검색 및 추천 시스템에서 효과적인 옵션 선택 속도가 크게 향상됩니다.
그러나 처음에는 옵션이 너무 많기 때문에 전체 옵션에 대해 미묘한(정확한) 방법을 사용하는 것이 매우 어렵습니다. 비효과적인 옵션을 제거하기 위한 대략적인 절차를 적용함으로써 다양한 옵션의 수가 줄어들고, 이는 궁극적으로 나머지 옵션을 선택하고 순위를 매기는 데 보다 세련된 방법을 사용할 수 있게 됩니다.
옵션 수가 적을 때 사용되는 씬(정밀) 방법은 선택 및 순위 지정 규칙을 참조하며, 계산 복잡도는 각 옵션의 사용 횟수에 따라 달라집니다. 특별한 척도에서 옵션(대안) 사이의 쌍별 "거리"를 사용하는 규칙이 있습니다. 이러한 규칙은 각 옵션에 대해 다른 모든 옵션을 열거해야 합니다. (n 곱하기) 작업을 수행하면 여기서 계산 복잡도는 2차입니다. 다른 옵션과 관련하여 이 옵션의 위치를 보다 정확하게 결정하기 위해 각 옵션을 가능한 모든 다른 옵션 세트와 비교하는 규칙도 있습니다. 그러한 규칙의 계산 복잡성은 훨씬 더 높습니다. 우리는 인터넷에서 검색하고 순위를 매기는 문제와 다른 분야의 유사한 문제를 해결할 때 2차 O(n 2)에서 시작하는 복잡한 규칙을 전체 옵션 세트(수백만 단위로 계산)에 적용할 수 없다고 말할 수 있습니다. 활동, 계산적이기 때문에 이러한 규칙의 복잡성은 세트에서 사용 가능한 옵션 수에 따라 크게 달라집니다.
따라서 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않은 방법을 사용하면 검색 및 추천 시스템에서 효과적인 옵션을 선택하는 정확도(신뢰도)가 크게 향상됩니다.
이 방법의 또 다른 장점은 효과적인 옵션을 식별하기 위한 절차의 계산 복잡성을 조절하는 것이 가능하다는 것입니다. 이는 대용량 데이터에 대한 일부 프로시저를 사용하는 데 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우 옵션을 순차적으로 제거한 후 나머지 하위 집합에 대해 동일한 프로시저가 매우 빠르게 작동할 수 있음을 의미합니다. 즉, 방법을 실행하는 데 사용되는 컴퓨팅 리소스의 양에 특정 제한을 설정함으로써 빠른 근사 방법을 사용하여 명백히 비효율적인 옵션을 차단할 수 있는 단계 수를 설정할 수 있으며 그 후에는 상당한 노동력을 사용할 수 있습니다. 충분히 높은 정확도로 효과적인 옵션을 식별하는 집중 절차입니다. 여기에는 방법의 계산 복잡성이 있습니다.
본 발명의 방법은 순위를 매기는 학습 작업, 즉 기준에 따라 이전에 알려진 유용성 추정치를 사용하여 옵션을 선택하는 작업에도 사용될 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 일부 옵션의 이전에 알려진 유용성(효과성) 정도를 기반으로 선택 및 순위 지정 규칙(적용된 선택 및 순위 지정 방법 집합과 적용 순서)을 형성할 수 있습니다. 다른 옵션을 선택하고 순위를 매길 수 있으며 유용성(효과성)에 대해서는 알려진 바가 없습니다.
본 발명의 방법은 알려진 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 제안된 방법의 구현에는 다음이 포함됩니다.
1. 데이터 수집 및 저장
2. 데이터 처리, 옵션 선택 및 순위 지정.
3. 사용자에게 결과를 제공합니다.
데이터 수집 및 저장. 이 단계에서는 기존 옵션에 대한 필수 정보가 수집되고 저장됩니다. 옵션에 대한 정보는 기존 데이터 소스(예: 다양한 기존 데이터 소스)에서 수집할 수 있습니다. 정보 시스템, 웹사이트, 웹 서비스, 기타 데이터 서버, 컴퓨터 파일, 즉 추가 처리에 적합한 형식으로 옵션에 대한 정보를 저장하는 모든 소스에서. 데이터 수집은 데이터를 추출하는 기존 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다. 외부 소스(예: 인터넷에서 웹 페이지의 콘텐츠를 수집하기 위한 ETL 시스템 또는 도구) 또는 프로그래밍 언어, 특히 프로그래밍 언어 C, C++, C#, Java, Python, PHP 및 기타 여러 언어를 사용하여 컴퓨터에서 구현됩니다. 정보는 데이터를 저장하는 기존 플랫폼을 사용하는 서버 또는 서버 그룹에 저장되거나 기존 정보를 추가로 읽을 수 있는 모든 저장 매체에 저장될 수 있습니다. 또한 정보를 영구적으로 저장할 필요가 없는 경우 컴퓨터의 RAM에 직접 정보 저장을 수행할 수 있습니다.
청구된 방법에 따라 대략적이고 정확한 방법을 사용하여 옵션을 선택하고 순위를 매기는 것을 포함하는 데이터 처리는 옵션의 순위를 매기고 가장 효과적인 옵션을 식별하는 컴퓨터를 사용하여 구현됩니다. 데이터 처리 단계는 서버와 사용자 컴퓨터 자체에서 모두 수행될 수 있습니다.
데이터 처리 단계가 완료된 후 얻은 결과는 최종 사용자에게 적합한 형식으로 최종 사용자에게 제공됩니다. 실행 결과는 서버나 기타 저장 매체에 저장되어 추가로 읽을 수 있거나 웹 브라우저 또는 정보를 보는 데 사용되는 기타 소프트웨어 도구를 사용하여 사용자의 컴퓨터 화면에 직접 표시될 수 있습니다.
메소드 구현의 예.
중첩의 원리를 바탕으로 선택과 순위를 매겨 인터넷에서 관련 페이지를 검색하는 작업
인터넷에서 관련 페이지를 검색하고 중첩 개념을 바탕으로 순위를 매기는 작업은 다음과 같이 구현될 수 있습니다. 첫째, 분명히 관련성이 없는 페이지는 빠른(대략) 방법을 사용하여 제외됩니다. 이러한 관련 없는 페이지는 예를 들어 특정 주제에 속하지 않거나 스팸, 바이러스, 광고, 사용자에게 바람직하지 않은 콘텐츠, 피싱(인터넷 사기) 등을 포함하는 페이지일 수 있습니다. 그런 다음 훨씬 더 작은 나머지 페이지 집합에는 더 미묘한(정확한) 순위 지정 방법이 적용되지만 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다(느림). 위에 언급된 관련 없는 페이지는 사용자의 검색어와 결코 관련될 수 없습니다. 즉, 시간이 더 많이 소요되는 방법으로 페이지를 사용하는 것은 중복되고 단순히 불필요하다는 의미입니다. 이 예에서는 빠르지만 대략적인 특정 방법(가장 관련성이 없는 페이지만 잘라내는 데 사용됨)과 정확한 방법(최종적으로 소수의 대안 순위를 매기는 데 사용됨)을 중첩하면 속도와 효율성이 향상됩니다. 최종 순위의 정확성(관련성). 특히, 관련이 없는 페이지에 대해서는 상세한 순위를 매길 필요가 없고, 모두 동일한 순위를 부여하면 충분합니다( 마지막 장소순위).
| 1 번 테이블 | ||||||||
| 정확한 선택 절차(파레토 규칙)와 중첩 개념에 기반한 4단계 방법의 비교 | ||||||||
| № | 문서 제목의 쿼리 단어 수 | 전체 문서에서 쿼리의 단어 수 | 부울 모델(문서에 모든 쿼리 단어가 있음) | 파레토 법칙 | 중첩 모델 | |||
| 1단계. 제목별 역치상 선택 | 2단계. 문서별 기준치 초과 선정 | 3단계. 부울 모델을 사용한 역치상 선택 | 4단계. 파레토 | |||||
| 1 | 1 | 6 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2 | 2 | 10 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | 4 | 7 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 3 | 9 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 6 | 4 | 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 7 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 9 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 14 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 15 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 16 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 17 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 18 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 19 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 21 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 22 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 23 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 24 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 26 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 28 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 29 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
표 1은 다음을 보여줍니다. 가장 간단한 예옵션을 선택하는 두 가지 방법, 즉 파레토 규칙과 중첩 아이디어를 기반으로 한 4단계 선택 방법을 사용합니다. 작업에서는 사용자가 입력한 쿼리와 가장 관련성이 높은(적합한) 옵션을 결정해야 합니다. 각 옵션은 세 가지 기준, 즉 문서 제목의 쿼리 단어 수, 전체 문서의 쿼리 단어 수, 부울 모델(문서에 모든 쿼리 단어의 존재 여부)에 따라 평가됩니다. 이 예에서는 29개 옵션 중에서 선택합니다.
일반적인 파레토 규칙을 사용하는 경우 관련 문서는 문서 번호 2, 5, 6이 됩니다. 파레토 규칙을 사용하는 경우 각 옵션을 다른 모든 옵션과 비교해야 합니다. 29개의 옵션을 각각 서로 비교해야 합니다. 이는 표본에 더 많은 옵션이 있을수록 이 규칙의 계산 복잡성이 커지므로 더 간단한(대략적인) 선택 규칙을 사용해야 한다는 것을 의미합니다.
그러나 중첩 개념을 바탕으로 효율적인 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법을 사용하면 파레토 규칙을 적용할 수 있습니다. Table 1은 3개의 임계값 초과 규칙을 순차적으로 적용한 후 파레토 규칙을 적용하는 4단계 선택 방법을 보여줍니다.
첫 번째 단계에서는 제목에 요청의 단어가 하나도 포함되지 않은 모든 옵션(문서)이 제외됩니다. 따라서 옵션 수가 29개에서 8개로 줄었습니다.
두 번째 단계에서는 문서의 주요 부분에서 쿼리의 단일 단어가 발견되지 않은 옵션이 제외됩니다. 그런 다음 옵션 수가 8에서 6으로 줄어듭니다. 그 후에는 쿼리의 모든 단어가 포함된 문서만 선택됩니다. 결과적으로 옵션 수는 4개로 줄어듭니다. 이후 나머지 옵션에는 파레토 규칙이 적용되어 최종 선택에는 2번, 5번, 6번의 3가지 옵션(문서)만 포함됩니다.
이 예에서는 두 방법의 결과가 동일합니다. 그러나 파레토 규칙의 계산 복잡성은 훨씬 더 높습니다. 따라서 옵션의 개수가 적다면 선택과 순위방식의 선택은 중요하지 않다(상관없다). 그러나 옵션의 수가 수백만에 달하는 상황에서는 중첩 개념에 기초한 두 번째 방법을 사용할 필요가 있다. 이를 통해 간단하고 복잡한 선택 규칙을 결합할 수 있으므로 방법의 계산 복잡성이 줄어듭니다.
참가자들에게 가장 흥미롭고 인기 있는 제안을 제시하는 다양한 모델 소셜 네트워크공통 관심사나 정보 교환 강도에 따라 사용자 그룹을 세분화할 필요가 있습니다. 예를 들어, "작년에 한 번만 접촉할 수 없음"(특정 상품 및 서비스 세트에 대해) 규칙에 따른 임계값 컷오프를 사용하면 그룹 내 옵션 수를 특정 수준으로 즉시 좁힐 수 있습니다. 더 복잡한 알고리즘에 적합합니다. 물론, 1년에 두 번 이상의 접촉을 갖는다고 해서 사용자 관심 사항이 공통된다는 의미는 아닙니다. 소셜 네트워크에서 참가자를 관심사에 따라 그룹화(세분화)하기 위한 명백히 비효율적인 옵션이 차단되고 그룹 규모가 동시에 급격하게 감소합니다.
따라서 제시된 방법은 대략적인 절차와 정확한 절차의 조합을 허용하므로 특히 많은 지표 세트로 특징지어지는 많은 수의 옵션이 있는 경우 높은 정확도로 옵션을 선택하고 순위를 매길 수 있습니다.
본 발명의 방법은 검색, 추천 시스템, 의사결정 지원 시스템, 인터넷 네트워크, 데이터 패킷 자동 분류 시스템 및 기타 관련 분야에서 효과적인 옵션을 선택하는 데 사용될 수 있습니다.
또한, 본 발명은 학습 순위 문제, 즉 예를 들어 기업, 소매점 및 기타 대상의 성과를 평가할 때 기준에 따라 유용성에 대한 이전에 알려진 추정치를 사용하여 옵션을 선택하는 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 관련 분야에서.
부록 1. F.T. Aleskerov, E. Kurbanov의 "집단 선택 규칙의 조작 가능성 정도", Automation and Telemechanics, 1998, No. 10, 134-146의 작업에 제공된 선택 규칙 목록.
1. 복수 규칙
선택에는 가장 많은 수의 기준에 가장 적합한 대안이 포함됩니다.
저것들. 대안이 있는 기준의 수를 의미합니다. ㅏ순서에서 q번째 자리보다 낮지 않습니다. 따라서 q=1이면 ㅏ기준 i에 대한 최선의 대안입니다. q=2이면 ㅏ- 첫 번째 또는 두 번째로 좋은 대안 등 우리는 숫자 q를 절차의 수준이라고 부르겠습니다.
저것들. 최대 기준 수에 대해 가장 적합한 대안이 선택됩니다.
이 선택 규칙은 선형 계산 복잡도를 가지며, 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡도는 q 값에 따라 달라집니다. q에서< 3. 임계값 규칙 ν 1 (x)는 대안 x가 순서에서 최악인 기준의 수이고, ν 2 (x)는 대안 x가 두 번째로 최악인 기준의 수이고, ν m (x)는 다음과 같습니다. 대체 x가 가장 좋은 기준의 수입니다. 그런 다음 대안은 사전순으로 정렬됩니다. ν 1 (x)인 경우 대안 x V가 대안 y를 지배한다고 합니다.< ν 1 (y) или, если существует k≤m такое, что ν i (x)= ν i (y), i=1, …, k-1, и ν k (x)< k (y). Другими словами, в первую очередь сравниваются количества последних мест в упорядочениях для каждой альтернативы, в случае, когда они равны, идет сравнение количества предпоследних мест, и так далее. Выбором являются альтернативы, недоминируемые по V. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 4. 보르다 규칙 각 대안 x∈A는 기준 Pi ∈ P →, 즉 ri (x, P →)에서 x보다 더 나쁜 대안 집합의 거듭제곱과 동일한 숫자 ri (x, P →)와 연관됩니다. = | 리(x) | = | (b ∈ A: x P i b ) | . i∈N에 대한 이들 값의 합을 대체 x에 대한 Borda 순위라고 하며, 선택 항목에는 최대 순위의 대안이 포함됩니다. 5. 블랙의 절차 콩도르세 승자가 있으면 집단 선택으로 선언되고, 그렇지 않으면 Borda의 규칙이 사용됩니다. 6. Coombs 절차. 최대 투표자 수 기준으로 최악이라고 판단되는 옵션은 제외됩니다. 그런 다음 프로파일은 새로운 세트 X로 범위가 좁혀지고 제외할 수 없는 옵션만 남을 때까지 절차가 계속됩니다. 여기서 Coombs 규칙과 투표 시스템의 차이점을 살펴보겠습니다. Coombs 규칙은 최악의 옵션을 제거하는 반면, 이적 시스템은 최소 수의 유권자에 대한 최상의 옵션을 제거합니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 7. 하라시술 각 대안에 대해 기준에 따라 순서의 첫 번째 순위가 계산됩니다. 다음으로, 첫 번째 자리가 가장 적은 대안이 투표에서 제거되며, 선택 항목이 비어 있지 않을 때까지 이 절차가 반복됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 8. 역다수결 원칙 선택에는 최소한의 기준에 대해 최악인 대안이 포함됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 9. 코플랜드의 첫 번째 규칙 각 대안에 대해 두 가지 지표가 계산됩니다. 즉, 각 기준에 대해 주어진 것보다 나쁜 대안 수의 합과 각 기준에 대해 주어진 것보다 나은 대안 수의 합입니다. 집단적 선택에는 이 두 지표 사이의 차이가 가장 큰 대안이 포함됩니다. 이 선택 규칙은 선형 계산 복잡도를 가지며, 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡도는 입력 데이터에 따라 크게 달라지며 최악의 경우 2차 계산됩니다. 10. 역 Borda 절차(투표 이전 포함) 각 대안에 대해 Borda 순위가 계산됩니다. 그런 다음 순위가 가장 낮은 대안이 제거됩니다. 제거된 대안 없이 대안 세트에 대해 보드 순위가 다시 계산됩니다. 선택 항목이 비어 있지 않을 때까지 절차가 반복됩니다. 선택의 경우 규칙의 최악의 계산 복잡도는 2차입니다. 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡성은 2차보다 낮지 않습니다. 11. 낸슨의 법칙 모든 옵션의 보드 순위가 계산됩니다. 그런 다음 평균 Borda 점수가 계산되고 Borda 점수가 평균보다 낮은 옵션 x만 제거됩니다. 그런 다음 집합 X=A\(x)가 구성되고 절차가 좁은 프로파일 /X에 적용됩니다. 제외할 수 없는 옵션만 남을 때까지 절차가 계속됩니다. 선택의 경우 규칙의 최악의 계산 복잡도는 2차입니다. 순위 지정의 경우 규칙의 계산 복잡성은 2차보다 낮지 않습니다. 12. 최소 지배 세트 대안 Q의 집합은 Q의 대안이 다수 관계에 의해 Q 외부의 대안을 지배하는 경우에만 지배적입니다. 지배적인 집합은 자신의 하위 집합 중 어느 것도 지배적이지 않으면 최소입니다. 집단적 선택은 최소 지배 세트(하나인 경우), 해당 조합(여러 개인 경우)입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 13. 최소 비지배 세트 대안 집합 Q는 집합 Q의 대안을 지배하는 Q 외부 대안이 없는 경우에만 비지배적입니다. 비지배 집합은 진부분집합 중 어느 것도 비지배 집합이 아닌 경우 최소입니다. 집단적 선택은 하나인 경우 비지배적 최소 집합이고, 여러 개 있는 경우 해당 집합입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 14. 최소한의 약하게 안정한 집합 Q의 대안 x를 지배하는 Q 외부의 대안 y의 존재가 z가 Y를 지배하는 Q의 대안 z의 존재를 암시하는 경우에만 대안 Q의 집합은 약하게 안정적입니다. 약하게 안정한 집합은 진부분집합 중 어느 것도 약하게 안정하지 않은 경우 최소입니다. 집단적 선택은 그러한 집합이 하나인 경우 최소한의 약하게 안정적인 집합이고, 여러 개가 있는 경우 해당 집합입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 75. 피시번의 법칙 대체 x의 상위 윤곽이 대체 y의 상위 윤곽의 진부분집합인 경우에만 x가 y를 지배하는 새로운 이진 관계 y를 구성해 보겠습니다. 집단 선택은 y에 대해 지배되지 않는 일련의 대안이 될 것입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 16. 공개된 세트 I. 대체 y의 하위 윤곽이 대체 x의 하위 윤곽의 진부분집합인 경우에만 x가 y를 지배하는 새로운 이진 관계 5를 구성해 보겠습니다. 집단 선택은 관계 8에 의해 지배되지 않는 일련의 대안이 될 것입니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 17. 공개 세트 II 대안 x B - x가 다수 관계에 의해 y를 지배하고 대안 x의 상위 윤곽이 대안 y의 상위 윤곽의 하위 집합인 경우 대안 y를 지배합니다. 집합적 선택에는 관계 B에 의해 지배되지 않는 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡성을 갖습니다. 18. 리첼슨의 법칙 x가 y를 지배하는 새로운 이진 관계 σ가 구성됩니다. 아래쪽 경로 y는 아래쪽 경로 x의 하위 집합입니다. 최상위 경로 x는 최상위 경로 y의 하위 집합입니다. 위의 두 가지 경우 중 하나에서 발생은 "자체 하위 집합"으로 발생합니다. 집단 선택에는 비지배적 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 19. 코플랜드의 첫 번째 규칙 집단 선택에는 하위 회로와 상위 회로의 전력 차이가 최대인 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 20. 코플랜드의 두 번째 법칙 집단 선택에는 하위 회로의 최대 전력을 갖는 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 21. 코플랜드의 세 번째 규칙 집단적 선택에는 최소 상부 회로 전력을 갖춘 대안이 포함됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 22. 2단계 상대 다수결 법칙 먼저 단순다수결 원칙(즉, 투표자 순위에서 50% 이상 득표(1위)한 옵션을 선택)을 사용한다. 그러한 옵션이 발견되면 절차가 중지됩니다. 그러한 옵션이 없는 경우 다른 옵션보다 더 많은 표를 얻은 두 가지 옵션이 선택됩니다(2개 이상인 경우 가장 낮은 숫자의 두 가지가 선택됩니다). 그런 다음 이러한 옵션에 대한 유권자의 의견(다른 옵션을 지운 경우)이 변경되지 않는다고 가정하고 이번에는 두 요소 집합에 대해 간단한 다수결/투표 규칙을 다시 적용합니다. 개인의 의견은 선형 순서로 표현되므로 항상 (홀수의 유권자와 함께) 단일 승리 옵션이 있습니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형적인 계산 복잡성을 갖습니다. 첫째, 단순다수결 원칙(즉, 50% 이상의 표를 얻은 옵션이 선택됨)이 사용됩니다. 그러한 옵션이 발견되면 절차가 중지됩니다. 해당 옵션이 없으면 최소 득표수를 얻은 옵션 x가 목록에서 삭제됩니다. 그런 다음 절차는 X=A\(x 및 프로필 /X 세트에 다시 적용됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 선형 계산 복잡성을 갖습니다. 24. 영의 시술 프로필에 Condorcet 승자가 있으면 해당 승자가 선택되고 절차는 거기서 중지됩니다. 그러한 옵션이 없는 경우 부분적인 콩도르세 승자가 있는 모든 가능한 연합이 고려됩니다. 다음으로, 함수 u(x)는 x가 콩도르세의 승자인 최대 연합의 힘으로 정의됩니다. 그런 다음 최대 ux 값을 가진 옵션이 선택됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 25. 심슨 절차(최대 절차) ∀이 되도록 행렬 S +를 구성해 보겠습니다. ㅏ, b∈X, S + =(n(a,b)), 여기서 n(a, b)=카드(i∈N|aP i b), n(a,a)=+ . 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 26. 미니맥스 절차 다음과 같은 행렬 S를 구성해 보겠습니다. ㅏ,b∈X, S + =(n(a,b)), n(a,a)=-무한대. 집단 선택은 다음과 같이 정의됩니다. 선택 및 순위 지정에 대한 이 규칙은 최소한 2차의 계산 복잡도를 갖습니다. 27. 강력한 q-파레토 단순다수결 원칙 f(P → ;i;q)=(X∈A-||card(D ↓ i(x))≤q)는 선형 순서 Pi 에서 최대값과 그 이하의 q+1 옵션을 정의합니다. ℑ=(I⊂N-||card(I)=)(여기서 함수 [χ]는 x보다 크거나 같은 최소 정수를 나타냄)를 단순 다수 연합의 계열로 둡니다. 최소한 하나의 단순 다수 연합에서 각 유권자의 상위 옵션 중 하나를 선택하는 함수를 도입하고 q=0부터 시작하겠습니다. q=0에 그러한 옵션이 없으면 선택이 비어 있을 때까지 q를 1씩 증가시켜(즉, 가중치 q=1) 등으로 단순 다수 연합의 선택을 다시 검토합니다. 비어 있지 않은 이 세트에서 가장 낮은 숫자를 가진 옵션이 선택되어 집단 선택으로 승인됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 계산이 기하급수적으로 복잡합니다. 28. 강력한 q-파레토 상대다수 법칙 이 규칙은 규칙 26과 유사하며, 여러 옵션을 선택한 경우 각 옵션에 대해 해당 옵션을 선택한 연합의 수가 계산됩니다. 그런 다음 이 표시기의 최대값을 가진 옵션이 선택됩니다. 이 표시기의 최대값을 갖는 옵션이 선택됩니다. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 계산이 기하급수적으로 복잡합니다. 29. 가장 강력한 q-파레토 단순다수결 원칙 기능을 소개하자면 C (A) = ∩ I ∈ ℑ f (P → ; I ; q) 여기서 f (P → ; I ; q) = ( χ ∈ A - | 모든 단순 다수 연합에서 최적이며 q=0으로 시작합니다. 그러한 요소가 없으면 선택이 비어 있지 않을 때까지 q=1, q=2 등의 경우가 고려됩니다. 이 비어 있지 않은 세트에서 가장 작은 숫자를 가진 옵션이 선택됩니다. 집단적 선택. 이 선택 및 순위 지정 규칙은 계산이 기하급수적으로 복잡합니다. 30. 역치상 선택의 규칙 기준 ψ(x), ψ:A→R 1이 세트 A에 주어지고, 임계 함수 V: 2 A →R 1이 세트 2 A에 주어지며, 이는 각 세트 Xe2A를 임계 레벨과 연관시킵니다. 브이(엑스). 역치상 선택 규칙은 다음과 같은 표현으로 제시됩니다. n ̅ s t: y ∈ C (X) ⇔ (y ∈ X & ф (y) ≥ V (X)) . 이 선택 규칙은 선형 계산 복잡도를 가지며, 순위 지정의 경우 계산 복잡도는 입력 데이터에 따라 달라지며 최악의 경우 2차보다 높지 않습니다. 1. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고 유한한 수의 검색 결과 옵션 또는 선택 및 순위 지정을 위한 일련의 절차를 지정하는 것으로 구성된 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법입니다. 검색 결과 옵션의 순위 및 결과 옵션 선택을 위한 구현 순서 가장 효과적인 것으로 평가된 검색 결과, 검색 결과 옵션의 순위를 결정하는 기준에 따라 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 검색 결과 옵션을 평가합니다. 기준을 가장 많이 충족하는 조건으로 내림차순으로 순위를 부여하며, 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션의 개수가 선택을 위한 미리 정해진 검색 결과 옵션의 개수에 해당하거나 지정된 선택 절차가 모두 일치하는 경우 적어도 2단계에 걸쳐 중첩 방법을 사용하여 검색 결과 옵션을 순차적으로 선택하고 순위를 지정하는 단계를 포함합니다. 사용된 경우, 검색 결과 옵션의 나머지 그룹에 있는 검색 결과 옵션의 개수가 미리 결정된 최종 개수와 일치하지 않는 경우 검색 결과 옵션의 선택 및 해당 순위가 중지되고 선택한 그룹의 검색 결과 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 선택을 위한 검색 결과 옵션, 검색 결과 옵션 선택 및 해당 순위는 계속되는 반면, 검색 결과 옵션 선택, 해당 순위 및 제외는 지정된 검색 결과 옵션 수에 도달하거나 지정된 모든 선택 절차가 완료될 때까지 수행됩니다. 사용되며 선택한 옵션 그룹이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 제1항에 있어서, 첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 이용한 중첩 방법을 사용하여 검색 결과 옵션이 많을 경우 선택하고, 순위가 가장 낮은 검색결과 옵션 그룹은 제외됩니다. 제1항에 있어서, 두 번째 이후 단계에서는 검색 질의 평가 기준이 형성되고, 이에 기초하여 검색 결과 옵션의 순위가 결정되고 검색 결과 옵션이 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 선택되는 것을 특징으로 하는 방법. 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않고 순위가 낮은 검색 결과 옵션의 다음 그룹을 제외하는 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하는 단계. 4. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고 선택을 위해 유한한 수의 검색 결과 옵션을 지정하여 가장 효과적인 것으로 평가되는 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법 상기 각 검색결과 옵션을 관련성 검색어 기준에 따라 평가하고, 이를 바탕으로 기준을 가장 많이 만족하는 조건부터 내림차순으로 순위를 부여하여 순위를 매기는 단계; 검색 결과 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 중첩 방법을 사용하여 2단계 이상 수행되며, 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션의 개수가 선택을 위한 미리 정해진 유한 개수의 검색 결과 옵션에 해당하는 경우, 검색 결과 옵션의 나머지 그룹에 있는 검색 결과 옵션의 개수가 사전에 결정된 최종 옵션 개수와 일치하지 않는 경우 검색 결과 옵션 선택 및 해당 순위가 중지되고 선택한 그룹의 옵션 검색 결과가 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 선택을 위한 검색 결과 옵션, 검색 결과 옵션 선택 및 해당 순위는 계속되는 반면, 검색 결과 옵션 선택, 해당 순위 및 제외는 지정된 수의 검색 결과 옵션에 도달할 때까지 수행됩니다. 선택한 검색 결과 옵션 그룹 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 제4항에 있어서, 첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 검색 결과에 대한 옵션이 많을 경우 선택하고, 순위가 가장 낮은 검색결과 옵션 그룹은 제외됩니다. 제4항에 있어서, 두 번째 및 후속 단계에서는 검색 결과 옵션의 순위를 매기고 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 검색 결과 옵션을 선택하는 검색 질의 평가 기준이 형성되는 것을 특징으로 하는 방법. 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않고 순위가 낮은 검색 결과 옵션의 다음 그룹을 제외하는 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하는 단계. 제4항에 있어서, 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기기 위한 일련의 절차와 그 실행 순서가 추가로 지정되는 것을 특징으로 하는 방법. 8. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고, 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기기 위한 일련의 절차와 순서를 지정하는 것으로 구성된 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 매기는 방법. 가장 효과적인 것으로 평가된 검색 결과 옵션을 선택하기 위한 구현, 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 검색 결과 옵션을 평가하고, 이를 기반으로 검색 결과 옵션의 순위를 매깁니다. 내림차순으로 가장 많은 수의 기준을 충족하는 조건; 검색 결과 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 적어도 두 단계의 중첩 방법을 사용하여 수행됩니다. 검색 결과 옵션 선택, 지정된 모든 선택 절차가 사용되고 선택된 검색 결과 옵션 그룹이 사용될 때까지 해당 순위 및 제외가 수행됩니다. 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 제8항에 있어서, 첫 번째 단계에서는 선형 계산 복잡도 O(n)을 특징으로 하는 선택 및 순위 지정 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하여 검색 결과에 대한 옵션이 많을 경우 선택하고, 순위가 가장 낮은 검색결과 옵션 그룹은 제외됩니다. 제8항에 있어서, 두 번째 및 후속 단계에서는 검색 결과 옵션의 순위를 매기고 이전 단계에서 처리된 나머지 배열에서 검색 결과 옵션을 선택하는 검색 질의 평가 기준이 형성되는 것을 특징으로 하는 방법. 계산 복잡도가 2차 O(n 2)보다 낮지 않고 순위가 낮은 검색 결과 옵션의 다음 그룹을 제외하는 방법을 사용하는 중첩 방법을 사용하는 단계. 제8항에 있어서, 가장 효과적인 것으로 평가된 선택을 위한 한정된 수의 검색 결과 옵션이 추가로 지정되는 것을 특징으로 하는 방법. 제8항에 있어서, 가장 효과적인 검색 결과 옵션 그룹을 선택하기 위해 추가적인 선택 및 순위 지정 방법과 그 구현 순서를 지정하고 선택 및 순위 지정을 반복하는 것을 특징으로 하는 방법. 유사한 특허: 본 발명은 객체를 식별하고 분류하는 방법에 관한 것이다. 기술적 결과는 N차원 벡터 V에 의해 정렬된 N 기본 클래스의 예비 사양으로 인해 객체의 더 빠른 식별 및 분류를 구현하는 것입니다. 본 발명은 데이터 세트 처리 분야의 솔루션, 특히 자연어로 된 텍스트를 포함하는 구조화된 데이터 세트 처리 분야의 솔루션에 관한 것입니다. 기술적 결과는 논리적, 문법적, 철자법적으로 올바른 데이터 구조를 형성하여 구조 요소를 통해 빠르고 편리한 탐색을 제공하는 것입니다. 자연어 텍스트를 포함하는 구조화된 데이터 어레이를 변환하는 방법에서, 구조화된 데이터 어레이의 제1 데이터 구조는 구조화된 데이터 어레이의 최종 데이터 구조로부터 형성된다(101). 제1 데이터 구조 요소의 논리적 섹션의 논리적 연결 데이터베이스가 형성된다(102). 구조화된 데이터 어레이의 제2 데이터 구조가 형성된다(103). 제2 데이터 구조의 요소의 논리적 섹션의 의미 부분의 데이터베이스가 형성된다(104). 양식(105)은 언급된 의미 부분에 대한 언어 변환을 통해 두 번째 데이터 구조 요소의 논리 섹션의 의미 부분을 문법적으로 및 철자법적으로 수정합니다. 구조화된 데이터 어레이의 최종 데이터 구조가 형성된다(106). 4엔. 그리고 월급 13 파일, 병 15개, 테이블 3개. 본 발명은 컴퓨터 기술, 즉 소셜 네트워크로부터 수신된 정보를 처리하는 시스템에 관한 것입니다. 기술적 결과는 특정 사용자 매개변수 세트에 따라 소셜 네트워크에서 수신된 데이터에 대한 향상된 필터링을 제공하는 것입니다. 해당 사용자 디바이스와 함께 지도 이미지를 표시하는 방법을 제안한다. 이 방법에는 관심 있는 지리적 영역을 식별하는 단계가 포함됩니다. 다음으로, 본 방법에 따르면, 복수의 사용자 각각과 연관된 복수의 사용자 장치의 위치에 기초하여 복수의 사용자의 위치 정보에 접근한다. 그들은 또한 복수의 사용자로부터 각 사용자에 해당하는 메타데이터가 포함된 소셜 네트워크 정보에 액세스할 수 있습니다. 또한, 메타데이터를 필터링하여 복수의 사용자의 하위 집합을 구분하고, 관심 지리적 영역에 해당하는 영역의 지도 이미지를 표시한다. 3엔. 그리고 월급 6 f-ly, 7병. 본 발명은 데이터 관리 도구에 관한 것이다. 기술적 결과는 데이터 요소의 처리 시간을 줄이는 것입니다. 데이터 요소를 찾습니다. 데이터 요소는 연관된 분류 속성 세트를 형성하기 위해 데이터 요소와 연관된 하나 이상의 속성을 사용하여 분류되며, 여기서 하나 이상의 속성은 데이터 요소와 연관된 기존 분류 속성을 포함하고, 데이터 요소는 하나 이상의 분류 속성에 의해 분류됩니다. 분류의 구성 요소. 데이터 요소가 둘 이상의 분류 구성 요소로 분류될 때 분류 속성 집합을 집계합니다. 분류 속성 집합과 집계된 분류 속성 집합 중 하나 이상을 기반으로 데이터 요소에 정책이 적용됩니다. 3엔. 그리고 월급 17 f-ly, 6병, 테이블 1개. 본 발명은 사용자 동작 및/또는 사용자 연결과 같은 사용자 데이터를 기반으로 위치에 대한 의미를 결정하는 것에 관한 것입니다. 기술적 결과는 특정 사용자에 대해 동일한 위치에 적용되는 다양한 컨텍스트를 식별하고 구별하는 능력입니다. 이를 위해 사용자 데이터를 캡처하고 분석하여 위치를 포함한 키워드를 식별합니다. 위치를 설명하는 위치 데이터가 검색되어 사용자 및 키워드와 연결됩니다. 연관은 위치에 대한 사용자 컨텍스트를 나타냅니다. 연결은 사용자가 특정 위치에 접근하거나 들어갈 때와 같이 다양한 시간에 사용자에게 서비스 및/또는 제품을 제공하는 데 사용됩니다. 2엔. 그리고 월급 13 f-ly, 5 병. 본 발명은 데이터베이스 관리 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 데이터베이스와 관련된 특정 기능을 수행하기 위한 데이터베이스 애플리케이션에 관한 것이다. 기술적 결과는 사용자가 데이터베이스 클라이언트 응용 프로그램의 사본 없이도 월드 와이드 웹(“웹”) 브라우저와 로컬 또는 글로벌 네트워크를 통해 데이터베이스 응용 프로그램에 액세스하고 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 기술적 결과는 데이터베이스 서비스의 URL(Uniform Resource Locator)을 통해 데이터베이스 애플리케이션에 프로그래밍 가능한 인터페이스를 제공하도록 구성된 데이터베이스 서버 애플리케이션에 의해 달성됩니다. 데이터베이스 애플리케이션에서 사용하는 데이터베이스 서비스 URL은 데이터베이스 서버 애플리케이션 내에서 또는 데이터베이스 서버 애플리케이션의 제어 하에 프로그램 코드를 실행하여 프로그래밍 방식으로 업데이트할 수 있습니다. 또한 웹 브라우저에서 로컬로 폼이나 보고서와 같은 데이터베이스 개체를 표시하는 기능을 제공하는 데이터베이스 서버 응용 프로그램과 함께 사용하기 위한 매크로 동작에 대해서도 설명합니다. 2엔. 그리고 월급 17 f-ly, 8 병. 본 발명은 컴퓨터 기술, 즉 지능형 자동화 보조 시스템에 관한 것입니다. 기술적 결과는 사용자와는 별도로 문자열과 보낸 사람 이름을 기반으로 사용자의 의도를 파악함으로써 사용자에게 관련 정보를 제시하는 정확도를 높이는 것입니다. 지능형 자동화 비서의 기능을 위한 방법이 제안됩니다. 이 방법은 프로세서와 프로세서에 의해 실행되는 명령이 저장되는 메모리를 포함하는 전자 장치에서 수행됩니다. 프로세서는 사용자로부터 수신된 음성 입력을 포함하는 사용자 요청을 수신하는 명령을 실행합니다. 발신자 이름에 대한 정보는 음성 입력을 수신하기 전에 전자 장치에서 수신된 전송에서 추출됩니다. 이 경우 해당 전송은 언급된 사용자와 별개의 발신자로부터 수신되었습니다. 사용자의 의도는 해당 문자열과 보낸 사람의 이름을 기반으로 결정됩니다. 3엔. 그리고 월급 12 파일, 병 50개, 테이블 5개. 본 발명은 컴퓨터 기술에 관한 것이다. 기술적인 결과는 데이터베이스에서 품질이 낮은 보고서를 줄이는 것입니다. 보고서 버전 저장 시스템에는 보고서를 저장하고 제공하도록 구성된 보고 데이터베이스가 포함되어 있습니다. 보고 데이터베이스에 저장되지 않은 보고서를 생성하고 편집하도록 구성된 컴퓨터 상의 사용자 입력 수단; 질의를 저장하고 제공하도록 구성된 질의 데이터베이스 - 상기 질의는 보고 데이터베이스에서 검색 가능함 -; 질의 데이터베이스로부터 하나 이상의 질의를 검색하도록 구성된 하드웨어 검색 장치; 사용자 입력 기능에서 보고서 변형을 검색합니다. 보고서 변형의 관련성을 결정하기 위해 보고서 변형에 대해 하나 이상의 쿼리를 실행하는 단계(관련성은 하나 이상의 쿼리가 실행될 때 보고서 변형이 보고 데이터베이스로부터 검색될지 여부를 특징으로 함); 보고 데이터베이스에 포함시키기 위해 미리 결정된 임계값과 관련성을 비교하는 단계; 관련성이 보고 데이터베이스에 포함하기 위해 미리 정의된 임계값을 초과하는 경우 보고 데이터베이스에 보고서 변형을 추가하는 단계; 및 관련성이 미리 결정된 값을 초과하는 경우 보고 데이터베이스에 보고 변종을 저장하는 단계를 포함한다. 4엔. 그리고 월급 11 f-ly, 3 병. 본 발명은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 분야에 관한 것이다. 기술적 결과는 명령 구문의 메타 설명을 기반으로 명령 구문의 관계 설명을 자동으로 생성하는 것입니다. 명령 구문의 메타 기술을 기반으로 명령 구문의 관계형 기술을 생성하는 방법에 있어서, 명령 구문의 메타 기술을 식별한다(110). 메타 설명 요소(120)가 식별되고 고유 식별자(ID)가 각 요소에 할당되며, ID는 요소가 메타 설명에 나타나는 순서대로 할당됩니다. 모든 요소를 포함하는 테이블(130)이 형성되며, 각 요소는 테이블의 서로 다른 행에 있는 테이블의 한 열에 포함됩니다. 테이블에 포함된 요소들 중 개방형 구조요소와 폐쇄형 구조요소가 식별(140)되고, 해당 개방형 구조요소와 폐쇄형 구조요소 사이에 양방향 링크가 생성된다. 개구부 요소와 이전 중첩 레벨에 위치한 해당 개구부 요소 사이에 150개의 단방향 계층적 링크를 생성하고, 언급된 링크의 생성은 첫 번째 레벨을 제외한 모든 레벨에 위치한 각 개구부 요소에 대해 수행됩니다. 4엔. 그리고 월급 13 f-ly, 15병. 본 발명은 컴퓨터 기술, 즉 인터넷 검색 엔진에 관한 것입니다. 기술적 결과는 연산 내용을 기반으로 제안 쿼리어를 실시간으로 생성함으로써 연산 비용을 최소화하는 것이다. 운영 콘텐츠를 제공하기 위한 컴퓨터 구현 방법이 제안됩니다. 이 방법은 사용자로부터 부분 질의어를 수신하는 단계, 부분 질의어를 포함하는 부분 질의어에 기초하여 제안된 질의어를 생성하는 단계를 포함한다. 또한, 이 방법에 따르면, 제안된 질의어 생성에 응답하여, 제안된 질의어와 관련된 실질적으로 라이브인 콘텐츠를 얻기 위해 제3자 콘텐츠 제공자의 라이브 콘텐츠에 대한 검색이 시작된다. 라이브 콘텐츠 검색에는 검색 엔진이 제안된 쿼리 용어를 생성한 후 라이브 콘텐츠 검색을 수행하는 작업이 포함됩니다. 4엔. 그리고 월급 16 f-ly, 12병. 본 발명은 개인과 개인이 속하거나 속한 기업 조직에 관한 정보 소스를 결합하는 분야에 관한 것입니다. 기술적 결과는 개인의 정확한 전문 프로필을 구성하는 것입니다. 이 방법에는 개인의 개인 정보, 회사 이름, 회사에서 개인의 역할이 포함된 첫 번째 기록을 수신하는 단계가 포함됩니다. 첫 번째 기록을 해당 회사에 대한 고유한 회사 식별자를 제공하는 데이터와 일치시키고, 첫 번째 레코드를 개인에 대한 고유한 개인 식별자를 제공하는 데이터와 일치시키는 단계; 회사의 고유 식별자, 개인의 고유 식별자, 회사 내 개인의 역할에 대한 역할의 고유 식별자를 제1 레코드에 추가하는 단계; 회사의 고유 식별자, 개인의 고유 식별자 및 역할의 고유 식별자를 기반으로 첫 번째 레코드를 두 번째 레코드에 매핑하고 첫 번째와 두 번째 레코드를 결과 레코드로 결합합니다. 3엔. 그리고 월급 9 f-ly, 병 4개, 테이블 1개. 본 발명은 컴퓨터 기술에 관한 것이다. 기술적인 결과는 높은 선택 속도와 검색 결과의 정확성입니다. 검색 질의에 대한 검색 결과 옵션의 관련성을 평가하기 위한 기준을 미리 형성하고 유한한 수의 검색 결과 옵션 또는 검색 선택 및 순위를 지정하는 일련의 절차를 지정하는 것으로 구성된 효과적인 검색 결과 옵션을 선택하고 순위를 지정하는 방법입니다. 가장 효과적인 것으로 평가된 검색 결과 옵션을 선택하기 위한 결과 옵션 및 구현 순서, 검색 쿼리 기준과의 관련성에 따라 각 검색 결과 옵션을 평가하고, 이를 기반으로 검색 결과 옵션의 순위가 지정됩니다. 가장 많은 수의 기준을 충족하는 조건에서 내림차순으로 각 항목의 순위를 매깁니다. 중첩법을 이용한 검색 결과 옵션의 순차적 선택 및 순위 지정은 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션 수가 선택을 위해 미리 결정된 유한 수의 검색 결과 옵션에 해당하거나 전체에 해당하는 경우 최소 2단계로 수행됩니다. 지정된 선택 절차를 사용하고 옵션 선택 검색 결과 및 해당 순위가 중지되고 나머지 검색 결과 옵션 그룹의 검색 결과 옵션 수가 일치하지 않는 경우 선택한 그룹의 검색 결과 옵션이 가장 효과적인 것으로 평가됩니다. 선택을 위한 사전 결정된 최종 수의 검색 결과 옵션, 검색 결과 옵션의 선택 및 해당 순위가 계속됩니다. 3엔. 그리고 월급 9 f-ly, 1 병.
