Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Показатели эффективности документальной ипс.

Читайте также:
  1. CTR иногда называется «откликом» или коэф­фициентом проходимости. Обычно выражается в процентах и является од­ним из самых популярных способов измерения эффективности рекламы.
  2. CTR — показатель эффективности интернет-рекламы, измеряемый как отношение числа нажатий на рекламное объявление (кликов) к числу показов этого объявления.
  3. D) эффективности и фискальной, и монетарной политики.
  4. I. Абсолютные и средние показатели вариации и способы их расчета
  5. I.1.2. Показатели качества
  6. II группа - показатели движения персонала фирмы.
  7. II. Оценка эффективности использования основных средств
  8. II. Показатели уровня цен
  9. III группа - показатели обеспеченности работниками.
  10. III. Показатели структуры цен

В заключение общей характеристики документальных ИПС приведем основные показатели эффективности их функционирования. Такими показателями являются полнота и точность информационного поиска.

Полнота информационного поиска R определяется отношением числа найденных пертинентных документов А к общему числу пертинентных документов С, имеющихся в системе или в исследуемой совокупности документов:

R=A/C.

Точность информационного поиска Р определяется отношением числа найденных пертинентных документов А к общему числу документов L, выданных на запрос пользователя:

P=A/L

Наличие среди отобранных на запрос пользователя нерелевантных документов называется информационным шумом системы. Коэффициент информационного шума , соответственно, определяется отношением числа нерелевантных документов (L–A), выданных в ответе пользователю к общему числу документов L, выданных на запрос пользователя:

 =

В идеале полнота информационного поиска и точность информационного поиска должны приближаться к единице, хотя на практике их значения колеблются в пределах от 60 до 90%.

 

19. Какие основные показатели эффективности обычно используются на практике (не связанные с релевантностью и выдачей)?

На ряду с перечисленными показателями, основанных на сопряженности релевантности и выдачи …, целесообразно использовать и другие показатели, не связанных с релевантностью и выдачей:

1) Быстродействие документальной системы; т.е. интервал между моментом формулирования запроса и получения ответа на запрос.

2) Пропускная способность – оценивается количеством вводимых документов и количеством ответов во времени, при заданных коэффициентах полноты и точности.

3) Производительность – оценивается количеством пользователей системы и частотой обращений с их стороны.

4) Надежность работы – оценивается вероятностью того, что система будет выполнять свои функции при заданных условиях в течении определенного времени.

5) Тип запросов обслуживаемых системой. Система Управления Базами(СУБД).

 

 

20. Фактографические системы. Что такое предметная область? Модели данных.

 

Предметная область. Моделирование БД.

Фактографические системы работают фактическими сведениями представленными виде специальным образом организованных совокупностей формальных записей данных.

Центральной функцией систем является СУБД. Любая ИС оперирует той или иной частью реального мира , которая называется предметная область.

Предметная область рассмотрения как некоторая совокупность реальных объектов (сущности) и связи между ними. Любой объект так же обладает определенным набор свойств (сущности . связей , атрибутов). Между сущностью может существовать связи разного рода (сотрудник ЮФУ – кафедра)

Предметная область и семантика предметной области.

 

Понятие предметная область является базисным понятием в теории БД. Возникает два понятие объект и предмет.

Объект – то что существует вне нас , не зависимо от нашего сознания , явление внешнего мира материальной действительности.

Объекты потенциально обладают огромным количеством свойств и находятся с потенциально бесконечном числе взаимосвязей.

Однако среди всего множества свойств и взаимосвязей между объектами имеет смысл выделять лишь существенно важные с точки зрения потребителя информации.

Предмет – объект , ставший носителем определенной совокупностей свойств и входящей в различные взаимоотношения , который представляет интерес для потребителя информации , то есть предмет – модель реального объекта. Один и тот же объект может восприниматься системами как разные предметы.

Совокупность объектов . информации которая интерес для пользователя образует объектная ядро предметной области.

Понятие предметная область соответствует точки зрения потребителя информации на объектное ядро при котором выделяются только те свойства объекта и взаимодействия между ними которые представляют практическую ценность и должны фиксироваться в БД. То есть предметная область представляет собой абстрактную картину реальной действительности , определенная часть которой фиксируется в качестве модели фрагмента действительности.

Предметная область ИС материализируется в форме хранимой в памяти ЭВМ структуры совокупности данных которые характеризуют состав объекта предметной области , их свойства и взаимосвязей. Такое отражение предметной области называется БД.

Концептуальное средство описания предметной области.

Так как объектное ядро произвольной предметной области потенциально содержит бесконечно число объектов которые находятся потенциально бесконечном множестве взаимосвязей , то прямой подход к описанию предметной области через описание всех объектов и взаимосвязей обречен на провал.

Альтернативой является подход к описанию предметной области , фиксирующий только то общее , что является низменным и характеризует предметную область в любой момент времени , иначе говоря , который отражает семантику предметной области.

 

21. Информационно-логическая модель данных.

Проектирование базы данных состоит в построении комплекса

взаимосвязанных моделей данных.

Важнейшим этапом проектирования базы данных является разработка

информационно-логической (инфологической) модели предметной области, не

ориентированной на СУБД. В инфологической модели средствами структур данных

в интегрированном виде отражают состав и структуру данных, а также

информационные потребности приложение (задач и запросов).

Информационно-логическая модель предметной области отражает предметную

область в виде совокупности информационных объектов и их структурных

связей.

Инфологическая модель является исходной для построения даталогической

модели БД и служит промежуточной моделью для специалистов предметной

области (для которой создается БнД) и администратора БД в процессе

проектирования и разработки конкретной БнД.

 

Под даталогической понимается модель, отражающая логические

взаимосвязи между элементами данных безотносительно их содержания и

физической организации. При этом даталогическая модель разрабатывается с

учетом конкретной реализации СУБД, также с учетом специфики конкретной

предметной области на основе ее инфологической модели.

Инфологическая модель предметной области строится первой.

Предварительная инфологическая модель строится еще на пред проектной стадии

и затем уточняется на более поздних стадиях проектирования баз данных.

Затем на ее основе строятся концептуальная (логическая), внутренняя

(физическая) и внешняя модели.

 

Концептуальный уровень соответствует логическому аспекту представления

данных предметной области в интегрированном виде. Концептуальная модель

состоит из множества экземпляров различных типов данных, структурированных

в соответствии с требованиями СУБД к логической структуре базы данных.

Внутренний уровень отображает требуемую организацию данных в среде

хранения и соответствует физическому аспекту представления данных.

Внутренняя модель состоит из отдельных экземпляров записей, физически

хранимых во внешних носителях.

Внешний уровень поддерживает частные представления данных, требуемые

конкретным пользователям. Внешняя модель является подмножеством

концептуальной модели. Возможно пересечение внешних моделей по данным.

Частная логическая структура данных для отдельного приложения (задачи) или

пользователя соответствует внешней модели или подсхеме БД. С помощью

внешних моделей поддерживается санкционированный доступ к данным БД

приложений (ограничен состав и структура данных концептуальной модели БД

доступных в приложении, а также заданы допустимые режимы обработки этих

данных: ввод, редактирование, удаление, поиск).

Появление новых или изменение информационных потребностей существующих

приложений требуют определения для них корректных внешних моделей, при этом

на уровне концептуальной и внутренней модели данных изменений не

происходит. Изменения в концептуальной модели, вызванные появлением новых

видов данных или изменением и структур, могут затрагивать не все

приложения, т.е. обеспечивается определенная независимость программ от

данных. Изменения в концептуальной модели должны отражаться и внутренней

модели, и при неизменной концептуальной модели возможна самостоятельна

модификация внутренней модели БД с целью улучшения ее характеристик (время

доступа данным, расхода памяти внешних устройств и др.). Таким образом, БД

реализует принцип относительной независимости логической и физической

организации данных.

 

Основные понятия ER-модули. Сущность. Связь. Атрибут

FOR TRAN (формулотранслятор – программ)

1) ER – модель один из подходов

2) Объективный подход (BP- win , ER – win) ER – повышение производительности

ER – модель предложена Питеро Ченом в 1976 году.

Модель Сущность-Связь (ER-модель) (англ. entity-relationship model (ERM) или англ. entity-relationship diagram (ERD)) — модель данных, позволяющая описывать концептуальные схемы. Представляет собой графическую нотацию, основанную на блоках и соединяющих их линиях, с помощью которых можно описывать объекты и отношения между ними какой-либо другой модели данных. В этом смысле ER-модель является мета-моделью данных, то есть средством описания моделей данных.

 

ER-модель удобна при прототипировании (проектировании) информационных систем, баз данных, архитектур компьютерных приложений, и других систем (далее, моделей). С её помощью можно выделить ключевые сущности, присутствующие в модели, и обозначить отношения, которые могут устанавливаться между этими сущностями.

 

ER-модель является одной из самых простых визуальных моделей данных (графических нотаций). Она позволяет обозначить структуру «крупными мазками», в общих чертах. Это общее описание структуры называется ER-диаграммой или онтологией выбранной предметной области (area of interest).


Дата добавления: 2015-01-05; просмотров: 25 | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2020 год. (0.019 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав