Простите за вопрос на уровне "чайника", но что за "диаграмма влияния"? Не могли бы вы выложить какой-нибудь пример? Просто впервые слышу о такой...

Графическое представление ситуаций, отображающее взаимные влияния, временные связи и другие отношения между составными сущностями объекта исследования. Это если в статике. А если в динамике - тоже самое плюс изменение во времени в зависимости от вероятности каждой силы влиять на ситуацию.

Графическое представление ситуаций, отображающее взаимные влияния, временные связи и другие отношения между составными сущностями объекта исследования. Это если в статике. А если в динамике - тоже самое плюс изменение во времени в зависимости от вероятности каждой силы влиять на ситуацию.

 

С влиянием задача решается, есть системки, моделирующие распространение, скажем так, идей (или слухов) и денег -) Анализируется метрика сети, веса связей. Для больших сетей, разумеется, моделируется вероятностно. Проблема, если структура сети существенно меняется во времени.

Временные связи по объектам-событиям кое как проследить можно, в Sentinele такую возможность нашел, но реализовано достаточно убого. Просто ряды временных меток для выбранных объектов, корреляции надо искать в ручную (если я ничего не упустил).

 

Похоже, что одной универсальной системы не найти. Нужна связка из датамайнинга, единой базы, и пристыкованных к ней коннекторами специализированных систем. И какой-то брокер, позволяющий с одной консоли работать со всеми этими системами.

 

Достаточно много наработок на эту тему оказалось в Social Network Analysis, а я как-то этим термином брезговал последнее время, теперь наверстываю. Приходится заодно вспоминать теорию структур и теорию графов. Которых никогда не знал -) Вспоминать расчеты радиуса поражения агитационной бомбы в условиях сетевого мира. С листовками оно проще, наверное, было -)

 

Но, похоже, если скрестить некоторые наработки, получится весьма мощный э... инструмент.

Графическое представление ситуаций, отображающее взаимные влияния, временные связи и другие отношения между составными сущностями объекта исследования. Это если в статике. А если в динамике - тоже самое плюс изменение во времени в зависимости от вероятности каждой силы влиять на ситуацию.

 

Вот теперь понятно. Спасибо.

Вот теперь понятно. Спасибо.

:smile3:

 

Диаграмма влияния (одна из разновидностей Байесовых сетей) — это графический язык представления знаний, служащий для обоснования принимаемых решений.

Диаграмма влияния представляет собой ациклический направленный граф, состоящий из вершин (суждения, альтернативы, состояния) и стрелок (взаимосвязи между узлами). Вершины связаны с множеством взаимно исключающих друг друга исчерпывающих значений, являющихся альтернативными возможными состояниями. Существуют вершины решений, вершины состояний и вершины предпочтений. Стрелки представляют детерминированные, вероятностные или информационные зависимости.

С помощью диаграмм влияния можно решить вопрос, связанный с поиском лучшего, оптимального решения или стратегии, которая наиболее выгодна в условиях предоставленной информации.

Метод диаграмм влияния позволяет:

— графически создавать и представлять качественную структуру модели с использованием интуитивных диаграмм влияния;

— визуально представить сложную модель в виде иерархии простых и понятных модулей;

— быстро выразить и проанализировать неопределенность, путем использования вероятностных распределений и эффективного вероятностного моделирования;

— легко и эффективно моделировать неопределенность с использованием метода Монте Карло или Латинского гиперкуба;

— представлять результаты в виде функции плотности вероятности, функции кумулятивной вероятности, гистограммы вероятностей;

— рассчитывать статистические коэффициенты.

За последние годы разработано несколько программных продуктов, позволяющих строить модели на основе Байесовых сетей и диаграмм влияния. Наиболее известны такие программные продукты, как «GeNIe» (www2.sis.pitt.edu/~genie/), «Hugin» (www.hugin.com), «Netica» (www.norsys.com). Одним из наиболее интересных и мощных среди данного класса программных продуктов является пакет «Analytica» (www.lumina.com).

Диаграммы влияния являются инструментом, позволяющим выбирать нужные факторы для включения в модель и определять отношения между ними на основе как количественной, так и качественной информации. Аналитик может использовать диаграммы влияния, когда он работает один, или вместе с лицом, принимающим решение (ЛПР), или даже с целой группой заинтересованных лиц. Диаграммы влияния понятныдаже тем людям, которые не являются специалистами в области количественных методов. Это позволяет уже на начальном этапе конструирования модели привлекать ЛПР

высокого уровня, что может в дальнейшем обеспечить лучшее понимание и принятие данной модели.

 

 

А как теперь? :smile3:

Н-да, век живи, век учись. Всегда у меня плохо с теорией графов было... Про Байсовские сети слышал, что то читал, но не более того.

Я понимал под "влиянием" степень воздействия одного узла сети на другой (другие узлы, кластеры). Каюсь, был неправ.

Т.е. у меня одна из задач - понять, насколько некоторое событие, связанное с одним из узлов, повлияет на другие. На какие именно. И какова будет цена вопроса -) В частности, для задач анализа рисков. Но не только.

 

Хотя Байесовские сети оказались штукой весьма интересной, спасибо за информацию.