СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО ОТСЛЕЖИВАНИЯ ГРУЗА И ГРУЗОПЕРЕВОЗЧИКОВ ТРАНСПОРТНОЙ СФЕРЫ В РФ С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМА ПОИСКА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ПРИ ПОМОЩИ ГРАФОВ

A SYSTEM FOR REMOTE TRACKING OF CARGO AND CARGO CARRIERS IN THE TRANSPORT SECTOR IN THE RUSSIAN FEDERATION USING AN ALGORITHM FOR SEARCHING RECOMMENDATION SYSTEMS USING GRAPHS

Zilya Hasanova

Postgraduate student of the Department of Computer Engineering and Engineering Cybernetics, Ufa State Petroleum Technical University, Russia, Ufa

Ilnur Khasanov

Associate Professor of the Department of Information Technology, Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia, Moscow

Аннотация. В статье рассматривается использование рекомендательных систем, основанных на графовых моделях, в сфере транспортной логистики. Подчеркивается значимость таких систем для оптимизации маршрутов доставки, управления складскими запасами и прогнозирования спроса. Особое внимание уделено алгоритму PageRank, его особенностям и применению для решения задач логистики. Раскрыты основные принципы работы алгоритма, включая ранжирование объектов на основе связей между ними. Также приведены примеры применения графовых моделей для повышения эффективности логистических процессов, снижения затрат и улучшения конкурентоспособности компаний.

Abstract. The article discusses the use of recommendation systems based on graph models in the field of transport logistics. The importance of such systems for optimizing delivery routes, inventory management and demand forecasting is emphasized. Special attention is paid to the PageRank algorithm, its features and application for solving logistics problems. The basic principles of the algorithm are revealed, including the ranking of objects based on the relationships between them. Examples of the use of graph models to improve the efficiency of logistics processes, reduce costs and improve the competitiveness of companies are also given.

Ключевые слова: транспортная логистика, рекомендательные системы, графовые модели, оптимизация маршрутов, алгоритм PageRank, управление складскими запасами, прогнозирование спроса, эффективность логистики.

Keywords: transport logistics, recommendation systems, graph models, route optimization, PageRank algorithm, inventory management, demand forecasting, logistics efficiency.

Система дистанционного отслеживания груза и грузоперевозчиков транспортной сферы в РФ с применением алгоритма поиска рекомендательных систем при помощи графов

В современном мире, где скорость и эффективность играют ключевые роли в различных отраслях, транспортная логистика становится неотъемлемым элементом успешного бизнеса. Оптимизация процессов перевозки грузов, управление складскими запасами и выбор наиболее эффективных маршрутов - все это требует продуманных стратегий и инновационных подходов. В этом контексте рекомендательные системы, основанные на графовых моделях, выходят на передний план как мощный инструмент для оптимизации процессов и повышения производительности.

Рекомендательные системы, использующие графовые модели, представляют собой интеллектуальные системы, способные анализировать сложные сетевые структуры и предлагать оптимальные решения на основе полученных данных. В контексте транспортной логистики, эти системы могут быть применены для ряда задач, таких как оптимизация маршрутов доставки, управление складскими запасами, прогнозирование спроса и даже рекомендация стратегий управления транспортным флотом.

Одним из ключевых преимуществ рекомендательных систем на основе графовых моделей является их способность учитывать сложные зависимости между различными элементами логистической сети. Графовые модели позволяют представить сеть в виде графа, где узлы представляют собой различные локации или ресурсы, а ребра - связи и зависимости между ними. Это позволяет системе анализировать не только отдельные компоненты, но и взаимодействия между ними, что важно для принятия комплексных решений.

Рассмотрим рекомендательную систему на примере алгоритма PageRank.  Алгоритм PageRank является одним из важнейших и применяемых в сфере интернет-технологий. Разработанный Ларри Пейджем и Сергеем Брином, основателями Google*, он стал фундаментальной составляющей поисковой системы и продолжает успешно применяться и совершенствоваться до сегодняшнего дня.

Основной задачей алгоритма PageRank является определение уровня значимости веб-страницы, исходя из ее связей с другими страницами. Он базируется на идее, что страницы, на которые ссылаются другие веб-ресурсы с высокой значимостью, предположительно являются более релевантными и имеют большую ценность для пользователей. Таким образом, алгоритм направлен на определение авторитетности страницы и ее ранжирование в результатах поиска.

PageRank основывается на том, что каждая страница имеет определенный набор ссылок, которые могут отправлять пользователя на другие страницы. Каждая ссылка рассматривается как голос за страницу, на которую она указывает. Чем больше ссылок указывает на страницу, тем выше ее вес и значимость.

Алгоритм PageRank работает в несколько шагов. Сначала ему необходимо определить начальное значение PageRank для каждой страницы. Обычно это значение равно единице. Затем он начинает анализировать каждую ссылку на странице и распределять вес между ними в зависимости от их значимости. Чем больше ссылок указывают на страницу, тем меньше веса приходится на одну ссылку. Это можно представить как модель перераспределения голосов.

Далее алгоритм рекурсивно применяется к каждой странице, учитывая веса соседних ссылок. Это позволяет распределить значимость между всеми страницами в глобальном масштабе. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута стабильность и установится окончательное значение PageRank для каждой страницы.

Особенностью алгоритма PageRank является его способность избегать манипуляций и искажений результатов. Он не ориентирован на частотность ключевых слов или прочие сомнительные приемы, а сконцентрирован на оценке авторитетности веб-страниц. Это делает его незаменимым в сфере поисковых систем.

Благодаря постоянной оптимизации и развитию алгоритма PageRank, Google* удалось создать высокоэффективную и авторитетную поисковую систему, которая справляется с огромным объемом информации в сети. Безусловно, алгоритм PageRank продолжит играть важную роль в контексте поискового маркетинга и интернет-маркетинга в целом.

PageRank принципиально отличается от алгоритмов поиска, существовавших до него, так как основывается не на содержании страниц, а на ссылках, которые находятся внутри них. То есть rank каждой страницы зависит от количества и качества ссылок, указывающих на нее.

Формула алгоритма:

• PR(P) – rank конкретной страницы

• N – количество страниц

• i – остальные страницы

• O – количество исходящих ссылок

• d – понижающий фактор. Когда пользователь ищет что-то, в определенный момент он останавливается, перестает переходить по ссылкам со страницы на страницу и начинает поиск чего-то другого. Понижающий фактор говорит нам о том моменте, когда произойдет переход к новому поиску. 0 ≤ d ≤ 1 – обычно d равен 0,85.

Архитектура рекомендательной системы, реализованной на платформе google* представлена на рисунке 1.

Рисунок 1. Реализация на платформе google*

Применение рекомендательных систем на основе графовых моделей в транспортной логистике может привести к значительным улучшениям в эффективности и производительности. Например, такие системы могут помочь компаниям оптимизировать маршруты доставки, учитывая не только расстояния и временные ограничения, но и другие факторы, такие как трафик, стоимость топлива и доступность ресурсов. Это позволит сократить затраты на логистику и снизить время доставки, что в конечном итоге повысит конкурентоспособность компании на рынке.

Рисунок 2. Прототип рекомендательной системы на языке программирования Python

Рисунок 3. Представление графа

Рисунок 4. Выполнение алгоритма PageRank

Рисунок 5. Архитектура выполнения рекомендательных систем

Рекомендательные системы на основе графовых моделей представляют собой мощный инструмент для оптимизации процессов в транспортной логистике. Их способность анализировать сложные сетевые структуры и учитывать различные факторы делает их неотъемлемым компонентом современных логистических систем. Применение таких систем может привести к существенным улучшениям в эффективности, производительности и конкурентоспособности компаний в сфере транспортной логистики, а использование алгоритма PageRank решение данной задачи минимизирует.

*По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.