Kur galima rasti sprendimą: http://analytica.today/

Kodėl ir kaip?

Išradimo sprendžiama užduotis yra statistinių ryšių aptikimas naujienų, reklamos ar kitų pranešimų sekoje. Pranešimai yra klasifikuojami pagal keletą požymių. Pasirinktinai atliekama pakartotinė pranešimų klasifikacija yra naudojama tam, kad skirtingi įvertinimai būtų įtraukti į analizę. Požymių įvertinimai sudaro pranešimo kodą. Kodų seka formuoja įvertinimų matricą. Matricos fragmentai, kurie eina prieš arba po pranešimu su vienodu įvertinimu pagal vieną ar daugiau požymių, yra sulyginami laiko skaleje. Yra vertinama koreliacija tarp lyginamų matricos fragmentų su vienodu duomenu filtru. Išskiriami du ar daugiau pavyzdžių su aukštu koreliacijos koeficientu. Duomenų filtras daromas siauresniu ir, tuomet identifikuojami pranešimų kodai, kurie užtikrina aukštą koreliacija. Paieškos nustatymai ir aptikti pavyzdžiai yra įrašomi į duomenų baszę kaip „šablonas“. Aptikti šablonų pavyzdžiai gauna reikšmingumo įvertinimą iš žmogaus. Šablono paieškai yra naudojamas duomenų filtras, sudarytas iš dvejų ar daugiau anksčiau aptiktų šablonų. Šablonai, su aukštu reikšmingumo įvertinimu, yra naudojami dažniau. Duomenų filtras yra praplečiamas naudojant atsitiktinai paimtas reikšmes. Kitaip sakant, šablonų pajieškos nustatimai evoliucionoja kombinacijos, mutacijos ir atrankos budu. Šablonas gali būti ieškomas planuojamo pranešimo atžvilgiu.

Kuo išskirtinis?

Pritaikimai (horizontas 2-10 metu): 1. Naujienų analizė. Priežasčių ir pasekmių ryšio aptikimas. 2. Konfliktų atvaizdavimas per paradoksų šablonus. Šablonai atspindi žmoniu grupes su skirtingu požiuriu i vienodus pranešimus. 3. Ryšių rekonstrukcija tarp žmogaus gyvenimo aplinkybių ir jam adresuotos reklamos turinio. 4. Lojalumo aplinkybių tyrimas. 5. Pranešėjo savybių įvertinimas. Marketingo, sofistikos, NLP, Pick Up, Prank ir kitu šablonu aptikimas.