Все выпуски

Рассматривается эволюция CASE-систем, критериями повышения идеальности которых являются полезность и затратность. На основе оценки реальных систем по критериям выявляются наименее проработанные функции и определяются перспективные направления эволюции, одним из которых является оптимизация. Рассматриваются практические и теоретические методики проведения оптимизации бизнес-процессов. Обсуждается возможное решение при помощи CASE-систем проблемы формирования оптимальных регламентов бизнес-процессов оказания услуг электронным правительством.

We consider the issues of evolution for CASE-systems, the criteria for approaching the ideality of which were practicality and investment. Having estimated a number of real CASE-systems, we reveal the least studied functions and determine perspective evolutionary trends, one of which is optimization. We propose practical and theoretical methods for business processes to be optimized, and discuss the possible means to form optimal regulations for business processes on rendering of services by e-government.

Формирование клиентских групп и извлечение информации для этих групп являются важными задачами онлайн-бизнеса, так как это позволяет наиболее полно применить методики маркетинга. Частные лица могут быть лично обслужены группами, в соответствии с выявленными интересами и предпочтениями. В данной статье мы предлагаем способ определения и создания пользовательских групп путем обработки данных использования сайтов. Используя данные журнала веб-сервера, мы заходим на выбранный сайт, просматриваем и обрабатываем текстовый контент страниц сайта. Данный подход базируется на технологии обработки естественного языка и использует методы кластеризации текстовых документов. Экспериментальное тестирование данного метода было проведено с помощью программного продукта RapidMiner и данных посещения сайта болгарского Интернет-магазина.

Customer grouping and knowledge extraction for these groups are important to online businesses because it allows purposeful application of marketing techniques. Individuals can be personally served with the groups, depending on the identified interests and preferences. In this article, we suggest a way to identify and create user groups by processing website usage data. We use the logs stored in the server log data for the visit to a selected website and then retrieve and process the text content of the visited web pages. The approach is based on the technology for natural language processing and uses the methods for clustering of text documents. The experimental testing of this method is done with the software product RapidMiner and data from visits to a Bulgarian e-shop.