Прикладная информатика, 2009, №2 (20)
Покупка
Основная коллекция
Издательство:
Синергия ПРЕСС
Наименование: Прикладная информатика
Год издания: 2009
Кол-во страниц: 144
Дополнительно
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
адная
ИНФОРМАТИК®
• научно-практический журнал
№2(20) 2009
Уважаемые коллеги!
В этом номере содержится 15 статей и два репортажа: со всероссийской научно-практической конференции «Развитие конкуренции на рынке информационных технологий» и научно-практической конференции «Информационная система инновационного вуза». Материалы распределены по рубрикам: IT-бизнес, IT и образование, Software, Вопросы теории, Лаборатория.
Итак, в Москве прошли два значимых события, напрямую связанные с развитием в России рынка информационно-коммуникационных технологий, ИКТ.
1. Состоялась масштабная Всероссийская научно-практическая конференция «Развитие конкуренции на рынке информационных технологий». Организаторами конференции были Московская финансово-промышленная академия и журнал «Прикладная информатика» при активном участии Ассоциации предприятий компьютерных и информационных технологий, АП КИТ. В работе конференции приняли участие представители Москвы, Санкт-Петербурга, Нижнего Новгорода, Смоленска и Иркутска.
2. Создан Мультивендорный и академический консорциум в области информационно-комму-никационныхтехнологий для осуществления совместной деятельности по развитию инновационной системы образования и науки в области ИКТ. В консорциум вошли вендоры — производители ИКТ, образовательные учреждения различного уровня, органы государственного управления, научно-исследовательские организации в сфере ИКТ и образования, поставщики ИКТ, системные интеграторы, потребители ИКТ, работодатели и иные заинтересованные участники, в том числе АП КИТ и журнал «Прикладная информатика». Деятельность консорциума мы планируем отражать на страницах журнала.
Главный редактор
А. А. Емельянов
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
IT-БИЗНЕС
АНАЛИЗ БИЗНЕСА
А. А. Андреев Исследование активности рынка интернет-ссылок в Рунете.....3
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ БИЗНЕСА
C. А. Потемкин
Техника и технология учетного процесса в кредитных организациях.10
КОНСАЛТИНГ
Н. Г. Ярушкина,И. В. Семушин,А. Ю. Нуруллин, Н. Н. Ястребова
Структура компонентно-ориентированной системы для анализа экономического состояния предприятия..........18
ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО
Репортаж
Всероссийская научно-практическая конференция «Развитие конкуренции на рынке информационных технологий».25
IT И ОБРАЗОВАНИЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ПРОСТРАНСТВО
Репортаж
Научно-практическая конференция «Информационная система инновационного вуза»..............34
ПОДГОТОВКА IT-СПЕЦИАЛИСТОВ
А. А. Русаков Компьютерное моделирование и творчество юных математиков..39
ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ
Е. А. Быкова ИКТ на уроке немецкого языка..............................43
В. Н. Неизвестных Шахматы как предметная область школьной информатики.......51
SOFTWARE
МОДЕЛИРУЮЩИЕ СИСТЕМЫ
В. А. Немтинов,П. И. Пахомов, К. В. Немтинов
Трехмерная визуализация территории муниципального образования для управления коммунальными системами....................55
Е. А. Сатюков,К. А. Сатюков
Использование трехмерного моделирования при расследовании дорожно-транспортных происшествий.........63
ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
А. В. Гриф Стратегия выбора виртуального пространства музея............69
ВОПРОСЫ ТЕОРИИ
МОДЕЛИ МЕНЕДЖМЕНТА
М. В. Андреева
Модели управления финансовыми и производственными ресурсами предприятия .. 78 СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
А. И. Сеславин, Е. А. Сеславина
Принципы равномерности взадачахуправления потоками пассажирского транспорта..................................................91
ЛАБОРАТОРИЯ
ИСПЫТАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ
Г. В. Лапинская
Биоалгоритмы как основа автоматизации составления психологического портреталичности по почерку................96
А. А. Островский Реализация параллельного выполнения алгоритма FCM-кластеризации.101
М. В. Телегина
Визуализацияданныхсистемы производственногоэкологическогомониторинга ...107 НЕЙРОННЫЕ СИСТЕМЫ
В. В. Андреев, М. С. Журавлев
Распознавание рукописных символов с применением нейросетевой технологии ..115 СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В. Н. Бугорский, В. А. Тасин
Информационные системы поддержки планирования на предприятиях связи.. 122
СВЕДЕНИЯОБАВТОРАХ..........................................131
АННОТИРОВАННЫЙ СПИСОКСТАТЕЙ................................135
ПРАВИЛА ОФОРМЛЕНИЯ РУКОПИСЕЙ ДЛЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ В РЕДАКЦИЮ ЖУРНАЛА «ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА» ...............139
Редакционная коллегия
Главный редактор Павловский Ю. Н. докт. физ.-мат. наук, Бугорский В. Н. канд. экон. наук, проф.
проф., чл.-корр. РАН Буянова Л. Н. докт. экон. наук, проф.
ПузанковД. В. докт. техн. наук, проф. Волкова В. Н. докт. экон. наук, проф.
Емельянов А. А. докт. экон. наук, проф. Росс Г. В. докт. техн. наук, Диго С. М. канд. экон. наук, проф.
Заместители главного редактора докт. экон. наук, проф. Дик В. В. докт. экон. наук, проф.
Рубин Ю. Б. докт. экон. наук, проф., Дли М. И. докт. техн. наук, проф.
Артюхин В. В. канд. экон. наук, доц. Саркисов П. Д. чл.-корр. РАО Емельянов С. А. докт. техн. наук, проф.
Власова Е. А. докт. техн. наук, проф., Иванов Л. Н. канд.экон. наук
Редакционный совет акад. РАН, Литвинова О. А. докт. техн. наук, проф.
Багриновский К. А. докт. экон. наук, проф. сопредседатель Малышев Н. Г. докт. техн. наук, проф.
Звонова А. Н. канд.экон. наук Сухомлин В. А. докт. физ.-мат. наук, Попов И. И. докт. техн. наук, проф.
Козлов В. Н. докт. техн. наук, проф. проф. Потемкин А. И. докт. экон. наук, проф.
Коршунов С. В. канд. техн. наук, проф. Титарев Л. Г. докт. техн. наук, проф. Салмин С. П. канд. физ.-мат. наук,
Мешалкин В. П. докт. техн. наук, проф., Члены редколлегии Халин В. Г. проф.
чл.-корр. РАН, Хубаев Г. Н. докт. экон. наук, проф.
сопредседатель Амбросов Н. В. докт. экон. наук, проф. Чистов Д. В. докт. экон. наук, проф.
Мэйпл К. Ph. D., проф. Бендиков М. А. докт. экон. наук, проф. ШориковА. Ф. докт. физ.-мат. наук, проф.
2
Читайте в номере Ф
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
А. А. Андреев
Исследование активности рынка интернет-ссылок в Рунете
В работе проведено исследование рынка ссылок в русскоязычном сегменте Интернета, а также предложены математические модели для планирования прибыли web-мастера. Здесь приводятся графики роста бирж, доходов типичного сайта и других его параметров. Математическая модель строится на основе метода наименьших квадратов.
Краткая история зарождения рынка интернет-ссылок
Интернет — уникальное явление в истории человечества. Появившись сравнительно недавно, он стремительно становится массовым и продолжает свое развитие (табл.). Дав возможность практически мгновенного обмена информацией между людьми и представляя собой широчайшую базу данных, Интернет породил целый ряд новых социальных явлений, в числе которых флешмобы (разновидность смартмоба [1]), форумы и дискуссии различных тематик и огромной вместимости, причем практически любой желающий может принять участие в интересующей его дискуссии на высокой скорости распространения новостных сообщений с возможностью свободного и быстрого поиска любой интересующей информации.
Таблица
Время достижения аудитории в 50 млн человек [3]
Информационная среда Время, лет
Радио 38
Телевидение 13
Кабельное телевидение 10
Интернет 5
Интернет, представив множество возможностей, также послужил причиной возникновения многих новых бизнес-схем и бизнес-мо-делей, что привело к беспрецедентному росту, а затем и падению рынка ценных бумаг высокотехнологичных компаний [2]. Тем не менее, пережив обвальное падение рынка, некоторые компании не только смогли выжить, но и показали активный рост. Как правило, это были поисковые системы (Google, Yahoo, MSN), интернет-магазины и аукционы (eBay).
Поисковые системы как связующее звено среди множества сайтов позволяют выбрать наиболее подходящий интересам посетителя. Не случайно поиск информации начинается именно с сайта какой-либо поисковой системы.
Основой работы поисковых систем является ссылочное ранжирование — метод определения авторитетности страницы. Классическим алгоритмом определения «веса» страницы является расчет Page Rank (PR) [4], который основан на подсчете количества ссылок на тот или иной сайт (документ).
Популярность поисковиков и их приверженность ссылочному ранжированию способствовала распространению среди web-масте-ров¹ мнения о том, что для «попадания» в топ выдачи поисковика, необходимо получить на свой сайт как можно больше ссылок. Вебмастера старались любыми способами получить наибольшее количество ссылок на свой ресурс (тем самым делая его популярным и помещая его на первую страницу выдачи
¹ Web-мастер — лицо, которое делает сайт, с коммерческой или некоммерческой целью.
3
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
Исследование активности рынка интернет-ссылок в Рунете
в поисковой системе). Исчерпав естественные методы наращивания ссылочной массы, web-мастера стали покупать ссылки у других web-мастеров. Так появился рынок интернет-ссылок².
При зарождении этого рынка web-мастера ставили ссылки вручную и оплачивали размещение ссылок вручную, что было крайне неудобно. Поэтому появились дополнительные игроки этого рынка — ссылочные биржи, позволяющие в автоматическом режиме продавать и покупать большие объемы ссылок.
Первая автоматизированная ссылочная биржа (http:Zwww.text-link-ads.com) появилась за рубежом, в 2003 году [5]. В это же время специализированная биржа www.clx.ru первой в Рунете предложила услуги по размещению ссылок «за сутки» [6].
Графики роста ссылочных бирж
Автором данной статьи был написан инструментарий, позволяющий отслеживать изменения основных показателей ссылочных бирж.
Каждая биржа имеет три основных показателя в системе. Это число:
• пользователей;
• сайтов;
• страниц.
Эти показатели свойственны любой ссылочной бирже. Число пользователей — это совокупное число как продавцов, так и покупателей на бирже. Число сайтов указывает, сколько из них в системе готово продавать ссылки. Число страниц в системе означает количество страниц, на которых возможно размещение ссылки. В среднем каждый сайт приносит в систему 273 годных для продажи страницы (не все страницы сайта одинаково годны для размещения ссылок).
Приведем графики роста для некоторых бирж [7] (см. рис. 1-18).
Анализ графиков
Методом наименьших квадратов находим экспериментальную зависимость дохода от времени:
у = 3090 +1914x + 30x² -2831x³, где x — время в формате unix timestamp³, поделенном на понижающий коэффициент 10⁹, т. е.
x=—.
10⁹
Понижающий коэффициент введен для удобства вычислений.
График изменения дохода с применением этой формулы представлен на рис. 16.
Совместные графики реального изменения дохода и на основе найденной функции — рис. 17.
Как можно заметить, метод наименьших квадратов помог справиться с обнаружением долговременного тренда снижения дохода и практически никак не отреагировал на краткосрочную впадину, произошедшую из-за аварии на сервере.
Выводы
Исходя из приведенных графиков для бирж ссылок можно сделать следующие выводы.
• Мировой финансовый кризис не затронул или почти не затронул этот сектор экономики. По своей сути он является сектором рекламных услуг. Из этого следует вывод о том, что мировой финансовый кризис в России слабо отражается на рекламномбизнесе.
• Доход конкретно взятого сайта в виде числа проданных ссылок— в слабой зависимости от общего состояния рынка. На графиках видно снижение дохода, но можно с высокой вероятностью утверждать, что оно имеет сезонный характер: январь в России — конец финан
² Интернет-ссылка, также web-ссылка, линк, URL — конструкция вязыкеНМБ., позволяющая сослаться на другой документ или сайт.
³ Время в формате unix timestamp — общепринятый в unix-подобных системах формат хранения времени. Представляет из себя количество секунд, прошедшее с момента 00 :00 :00 01.01.1970 (GMT + 0).
4
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
160000“
140000“
120000“
100000“
80000“
60000“
40000“
А. А. Андреев
20000“
01.2008 02.2008 04.2008 06.2008 08.2008 09.2008 11.2008 01.2009
180000“
160000“
140000“
120000“
100000“
80000“
60000“
Рис. 1. Рост числа пользователей биржи SAPE.RU (январь 2008 — январь 2009)
40000“
20000“
01.2008 02.2008 04.2008 06.2008 08.2008 09.2008 11.2008 01.2009
Рис. 2. Рост числа сайтов биржи SAPE.RU (январь 2008 — январь 2009)
55000000“ 50000000“ 45000000“ 40000000“ 35000000“ 30000000“ 25000000“ 20000000“ 15000000
10000000“
5000000“ 0
01.2008 02.2008 04.2008 06.2008 08.2008 09.2008 11.2008 01.2009
22500“
20000“
17500“
15000“
Рис. 3. Рост числа страниц биржи SAPE.RU (январь 2008 — январь 2009)
12500“
10000“
7500“
5000“
2500“
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 4. Рост числа пользователей биржи LinkFeed.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
5
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
27 SOO-25 000“
22 500
20000 17500“
15000“
12500“
10000“
7500“
5000“
2500“
0
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 5. Рост числа сайтов биржи LinkFeed.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
10000000“ 9000000“ 8000000“ 7000000“ 6000000“
5000000"
4000000"
3000000"
2000000"
1000000" о
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 6. Рост числа страниц биржи LinkFeed.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
Исследование активности рынка интернет-ссылок в Рунете
35 000" -
30000"
25000"
20000"
15000"
10000"
5000" о --------------1-----------1------------1------------1------------1------------1------------1------------1—
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 7. Рост числа пользователей биржи SetLinks.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
20000“
18000"
16000"
14000“
12000“
10000"
8000“
6000“
4000“
2000“
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 8. Рост числа сайтов биржи SetLinks.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
6
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
7000000“
6000000“
5000000
4000000“
3000000“
2000000“
1000000“
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
А. А. Андреев
Рис. 9. Рост числа страниц биржи SetLinks.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
25000"
20000"
15000"
10000"
5000" 0 ---------------1------------1------------1-------------1------------1------------1-------------1------------1-- 11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 10. Рост числа пользователей биржи MainLink.RU (ноябрь 2008 — январь 2009)
80000“
70000“
60000"
50000“
40 000“
30000"
20000“
10000“ о ---------------1-----------1------------1------------1-------------1-----------1-------------1------------1—
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 11. Рост числа сайтов биржи MainLink.RU (ноябрь 2008 — январь2009)
35000000“
30000000“
25000000“
20000000“
15000000“
10000000“
5000000“
0 1 1 1 1 1 1 1 1
11.2008 11.2008 11.2008 12.2008 12.2008 01.2009 01.2009 01.2009
Рис. 12. Рост числа пользователей биржи MainLink.RU (ноябрь 2008 --- январь 2009)
7
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА №2(20)2009 Рис. 14. Число страниц сайта ID = 60 506, проиндексированных в ПС Яндекс (декабрь 2008 — январь 2009) Исследование активности рынка интернет-ссылок в Рунете Рис. 15. Снижение PR сайта ID = 60 506 (декабрь 2008 — январь 2009) Рис. 16. График изменения дохода сайта ID = 60 506 (полученная функция) (декабрь 2008 — январь 2009) ⁴ Вместо адреса сайта указывается его ID в одной из систем. 8 IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
Рис. 17. Измение дохода сайта ID = 60 506: экпериментальные данные и модель (декабрь 2008— январь 2009)
А. А. Андреев
Рис. 18. Распределение пользователей по биржам ссылок
• Метод наименьших квадратов на данном промежутке времени хорошо зарекомендовал себя для определения долговременного тренда и плохо — для построения моделей случайных флуктуаций. В целом метод наименьших квадратов вполне годится для предсказания следующих значений дохода, что позволяет планировать свой бюджет.
сового года; 15 января — сдача предприятиями годовых отчетов в Налоговую инспекцию, следовательно, это время закрытия старого года, старых долгов, подведения итогов и планирования на будущее, планирования будущих рекламных кампаний. В связи с этим спрос на рынке в этот период падает, падают и объемы продаж.
• Доход одного отдельно взятого сайта практически не коррелирует с ростом проин-дексированности сайта. Это ожидаемый результат: для того чтобы проиндексированность была замечена системой, необходимо заказать перемодерацию сайта в бирже. До тех пор количество новых, годных для продажи страниц не будет задействовано и никак не отразится на объемах продаж.
• Доход отдельно взятого сайта может коррелировать с изменением PR сайта. Это предположение нуждается в дополнительном анализе, так как в результате сезонного падения просмотреть корреляцию не представляется возможным.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Рейнгольд Г. Умные толпы: следующая социальная революция. Perseus Books, 2002.
2. James K. Galbraith and Travis Hale, «Income Distribution and the Information Technology Bubble», LBJ School of Public Affairs The University of Texas at Austin, 14.01.2004.
3. Павлов С. Новое лицо аукциона/Компьютерра. 1999. № 9. 2 марта.
4. Brin Sergey and Page Lawrence. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine Z Proceedings of the seventh international conference on World Wide Web. 1998. 7: 107-117. (Section 2.1.1 Description of PageRankCalculation).
5. Интервью с Патриком Гэвином, президентом компании Text Link Ads [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:/ www.partnerky.net/affiliate/226
6. Тутубалин А. Исследование: «Черный квадрат Рунета» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:Zwww.rukv.ru/analytics-200 703-runet-links.htmls
7. http:Zseo.ruware.com/seotools/markets_stats/
9
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№2(20)2009
C. А. Потемкин
Техника и технология учетного процесса в кредитных организациях
Развитие вычислительной техники и появление новых технологий обработки информации открывает дополнительные возможности для рационализации учетных процессов в банке.
Статья содержит методические подходы к построению комплексной системы банковского учета. Здесь рассматриваются методологические и организационные аспекты автоматизированной (компьютерной) формы организации учета в кредитных организациях.
Среди преимуществ использования вычислительной техники, за счет которых в последнее время произошли значительные изменения в области учета, можно назвать возможность оперативной (текущей) регистрации существенно большего количества информации и дополнительного контроля ее качества, а также облегчение, ускорение поиска интересующей информации, ее извлечения и обработки. Развитие техники учета и технологии учетного процесса в то же время обусловливают повышение требований к квалификации учетных работников, которые сопровождают соответствующий процесс, организуют и контролируют его.
Использование возможностей вычислительной техники оказывает существенное влияние не только на результативность труда учетных работников, но и приводит к изменению существующих учетных процессов и появлению новых. Применение вычислительной техники способствует изменению средств и приемов, с помощью которых осуществляется учетный процесс, а также оказывает существенное влияние на способы преобразования данных, т. е. изменение техники учета и технологии учетного процесса.
Техника учета представляет собой совокупность средств (вычислительных машин, учетных регистров), навыков и приемов при прохождении учетного процесса. Технология учетного процесса охватывает комплекс спо
собов регистрации и преобразования учетной информации, а также алгоритмы решения отдельных учетных задач. Понятия «техники учета» и «технологии учетного процесса» тесно взаимосвязаны и отражают практическую и теоретическую стороны содержания учетного процесса.
Техника учета складывается, во-первых, из множества единиц разнообразного универсального и специального оборудования, применяемого учетными работниками (вычислительная техника, средства связи), во-вторых, из суммы практических знаний о порядке учетной регистрации отдельных фактов финансово-хозяйственной деятельности. Технология учетного процесса базируется на принципах проведения оценки факта финансово-хозяйственной деятельности и выбора учетной схемы, которая позволяет отразить в учете его индивидуальные особенности.
Такой принцип регистрации фактов финансово-хозяйственной деятельности имеет большое значение в условиях освоения новых видов сделок, появления новых банковских услуг. Выдающийся русский ученый А. П. Руда-новский, к примеру, отмечал, что «оставление без внимания при учете какого-либо хозяйства его особенностей сводит сам учет этого хозяйства к пустой формалистике. Еще более печальные и серьезные последствия получаются тогда, когда приемы, выработанные практикой одного хозяйства, прилагаются к учету другого
10
IT-бизнес Ф Информационные системы бизнеса