Аннотация доклада.

Теория LP-структур предоставляет эффективный аппарат для исследования процессов управления знаниями и оптимизации логического вывода в различных разделах информатики. Стратегия релевантного обратного LP-вывода направлена на минимизацию числа обращений к внешним источникам информации. Исследования и эксперименты показывают, что при использовании данного подхода, по сравнению с обычным обратным выводом, снижение числа внешних запросов составляет в среднем 15–20%.

В докладе рассматривается новый класс алгебраических систем – нечёткие LP-структуры. Вводится основанный на этих структурах метод релевантного обратного вывода – стохастический нечёткий LP-вывод. Исследуются возможности его эффективной реализации и особенности вычисления весовых коэффициентов. Рассматриваются связанные вопросы вычислительной сложности. Представляется прототип основанной на стохастическом нечётком LP-выводе экспертной системы, выполняющей классификацию объектов по неполному и минимизированному нечёткому признаковому описанию. Исследуется способ генерации нечёткого бинарного отношения по модели базового классификатора. Обсуждается архитектура системы машинного обучения, использующая представленный подход для формирования целевой аудитории в таргетинговой рекламе.