Интеллектуальный анализ коротких сообщений для управления дорожно-транспортной инфраструктурой

Ляпин Артур Мансурович

в статье анализируются проблемы использования методов интеллектуального анализа данных специалистами, не имеющими высокой квалификации в сфере информационных технологий. Данный аспект создаёт трудности в обучении классификаторов, подборе обучаемых наборов данных и последующем их использовании, поэтому разработка самообучаемых методов является актуальной задачей. Целью работы является разработка ансамбля алгоритмов интеллектуальной обработки данных, позволяющих классифицировать текстовые сообщения без предварительного обучения классификатора Новизна: модель предполагает глубокую интеграцию дорожно-транспортных и информационных технологий на базе единой сетевой платформы, которая включает систему управления дорожным движением, систему оповещения о внештатных ситуациях, интеллектуальную систему анализа геотегированных сообщений пользователей, Web интерфейс и т.д. Практическая значимость: интеллектуальная система представляет механизм классификации коротких текстовых сообщений для своевременного оповещения участников дорожного движения о внештатных ситуациях и поддержки принятия решения операторов обслуживающих служб

Ключевые слова:интеллектуальная обработка данных, Smart city, метод k-ближайших соседей, нештатная дорожная ситуация