Публикации

В данной работе была произведена систематизация релевантных поставленной задаче методов предсказания объема спроса, используемых предыдущими исследователями. Путём анализа и сравнения были получены общие выводы о применимости тех или иных методов в зависимости от особенностей поставленных задач и имеющейся структуры данных.

Языково-ориентированный подход становится все более популярным при разработке информационных систем, однако существующие DSM-платформы, реализующие эту парадигму, имеют существенные ограничения, включающие недостаточные выразительные возможности моделей, используемых для реализации редакторов визуальных моделей для сложных предметных областей, и ограниченные возможности для трансформации визуальных моделей. Визуальные языки обычно основаны на графовых моделях, однако используемые типы графов имеют определенные ограничения, такие как недостаточная выразительность, сложность представления моделей большой размерности, а также трудоёмкость выполнения операций. Для создания инструмента, не имеющего описанных выше ограничений, необходима разработка новой формальной модели. HP-графы могут стать решением данной проблемы. Имеется не только возможность создавать новые визуальные языки для различных предметных областей на их основе, но и разработать эффективные алгоритмы для выполнения различных операций над моделями, построенными с использованием этих языков. В статье дано определение HP-графа, а также приведено обоснование выразительной мощности предложенной модели, описаны основные операции для HP-графов. Выбранный графовый формализм объединяет возможности различных типов графов для представления визуальных моделей и позволяет создать на его основе гибкий редактор моделей для DSM-платформы, реализовать эффективные алгоритмы выполнения операций, в частности, трансформации моделей.

Исследование анализирует модерационный эффект региона на связь между источниками знаний и продуктовыми инновациями. Научный вклад статьи заключается в развитии области управления знаниями и инновациями для малых и средних компаний за счет изучения роли внешних и внутренних источников знания в быстро меняющейся среде на примере российского бизнес контекста, и учитывая региональную неоднородность. Эмпирические оценки проведены на базе данных из более чем 700 российских малых и средних промышленных предприятий (МСП), собранной в 2018 году в рамках проекта «Факторы конкурентоспособности и роста российских промышленных компаний». Внутренние и внешние источники знаний были определены через латентные переменные, а метод иерархического линейного моделирования был применен для учета группировки данных по различным регионам. Полученные результаты показывают, что для российских МСП внутренние и внешние источники знаний имеют положительное влияние на продуктовые инновации, причем внешние источники знаний оказывают большее влияние. При этом регион оказывает влияние на силу эффекта и внутренних, и внешних источников знаний. Это говорит о необходимости разработки специальных программ для МСП на уровне региона, позволяющих улучшить трансформацию знаний в продуктовые инновации компаний.