Computation of providing services integral quality index

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorGloba, Larysa S.
dc.contributor.authorSvetsynska, Ievgeniia S.
dc.contributor.authorVolvach, Ievgen A.
dc.date.accessioned2020-11-19T13:03:33Z
dc.date.available2020-11-19T13:03:33Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenBackground. The paper is devoted to review and improvement of existing algorithms for assessing the service provision quality by a telecom operator. Modern approaches to determining the level of service quality in the operator's telecom system require the use of complex mathematical methods and approaches that have significant computational complexity. The proposed approach to assessment of the provided services quality is based on a generalized quality function defined as the geometric average of the individual quality indicators of the operator's telecom monitoring system and allows the formation of fuzzy knowledge base in the form of the structured rules. To obtain the value of the integral indicator the rules of the fuzzy knowledge base are trained using the desirability function and the clustering method. The data set presentation to obtain from the operator's telecom monitoring system at certain time intervals in the form of the fuzzy knowledge base structured rules allows to reduce the making decision time on the service provision quality significantly, as well as to reduce the computational complexity of the service provision quality determining. Objective. Improving the service provision quality to the end user through "soft" condition control of the operator's system performance indicators and reducing computational complexity in determining their quality. Methods. The study was carried out based on a large number of literary sources analysis, the theory of fuzzy logic, clustering methods with using the generalized quality function, the theory of fuzzy knowledge base. Results. An approach is proposed to determining the integral quality indicator of the provided by the telecom operator to the end user services, obtaining the complex non-structured data estimation based on one integral fuzzy indicator and forming on its basis a knowledge system represented as the fuzzy knowledge base. When forming a fuzzy knowledge base, it takes time to learn its rules, but this is compensated by computational load reduction on the system during its operation. Conclusions. The presented research indicates the need to improve the modern telecom operator’s platform for the services provision that realized by an additional block of "soft" services quality management with the help of fuzzy knowledge base. This modification allows instead of processing Big Data from the telecom operator's monitoring system to determine the quality of services based on the rules of the fuzzy knowledge base.uk
dc.description.abstractruПроблематика. Данная статья посвящена рассмотрению и усовершенствованию существующих алгоритмов оценки качества предоставления сервисов телеком оператором. Современные подходы к определению уровня качества услуг в системе телеком оператора требуют использования сложных математических методов и подходов, которые отличаются прежде всего вычислительной сложностью. Предлагаемый подход к оценке качества предоставляемых сервисов базируется на обощенной фукции качества, определяемой как середнее геометрическое индивидуальных показателей качества системы мониторинга телеком оператора и позволяет формировать нечеткую базу знаний в виде четких правил. Для получения значения интегрального показателя проводится обучение системы правил нечеткой базы знаний с применением функции желательности и метода кластеризации. Представление набора данных, полученного в определенные интервалы времени от системы мониторинга телеком оператора в виде структурированных правил нечеткой базы знаний позволяет существенно сократить время принятия решения о качестве предоставления сервисов, а также уменьшить вычислительную сложность определения качества услуг, предоставляемых конечному пользователю. Цель исследований. Повышение качества предоставления услуг конечному пользователю за счет «мягкого» управления состоянием показателей качества системы телеком оператора и уменьшения вычислительной сложности при определении их качества. Методика реализации. Исследование выполнено на основе анализа большого количества литературных источников, теории нечеткой логики, методов кластеризации с применением обобщенной функции качества, теории баз нечетких знаний. Результаты исследований. Предложен подход к определению интегрального показателя качества услуг, предоставляемых конечному пользователю телеком оператором, возможности сведения комплексной оценки значительных объемов плохо структурированных данных к одному интегральному нечеткому показателю и формированию на его основе системы знаний, представленных в виде нечеткой базы знаний. При формировании нечеткой базы знаний теряется время на обучение ее правил, но это компенсируется уменьшением вычислительной нагрузки на систему во время ее функционирования. Выводы. Проведенное исследование указывает на необходимость совершенствования реализаций современной платформы предоставления услуг телеком оператором, которое заключается во введении дополнительного блока «мягкого» управления качеством услуг с помощью нечеткой базы знаний, которая позволит вместо обработки значительных объемов данных, получаемых от системы мониторинга телеком оператора определять качество услуг оперируя правилами нечеткой базы знаний.uk
dc.description.abstractukПроблематика. Дана стаття присвячена розгляду та удосконаленню існуючих алгоритмів оцінки якості надання сервісів телеком оператором. Сучасні підходи щодо визначення рівня якості послуг в системі телеком оператора потребують застосування складних математичних методів та підходів, які відрізняються обчислювальною складністю. У запропонованому підході оцінка якості надання сервісів базується на узагальненій функції якості, яка визначається за допомогою середнього геометричного індивідуальних показників якості системи моніторингу телеком оператора та дозволяє формувати нечітку базу знань у вигляді чітких правил. Для отримання значення інтегрального показника проводиться навчання системи правил нечіткої бази знань із застосуванням функції бажаності та методу кластерізації. Представлення набору даних, отриманого у визначені інтервали часу від системи моніторингу телеком оператора, у вигляді структурованих правил нечіткої бази знань дозволяє суттєво скоротити час прийняття рішення щодо стану якості надання сервісів, а також зменшити обчислювальну складність визначення якості послуг, які надаються кінцевому користувачу. Мета досліджень. Підвищення якості надання послуг кінцевому користувачу за рахунок «м’якого» керування станом показників якості системи телеком оператора та зменшення обчислювальної складності під час визначення їх якості. Методика реалізації. Дослідження виконано на основі аналізу великої кількості літературних джерел, теорії нечіткої логіки, методів кластерізації із застосуванням узагальненої функції якості, теорії баз нечітких знань. Результати досліджень. Запропоновано підхід щодо визначення інтегрального показника якості послуг, які надаються кінцевому користувачу телеком оператором, можливості зведення комплексної оцінки значних обсягів погано структурованих даних до одного інтегрального нечіткого показника та формування на його основі системи знань, поданих у вигляді нечіткої бази знань. Під час формування нечіткої бази знань втрачається час на навчання її правил, але це компенсується зменшенням обчислювального навантаження на систему під час її функціонування. Висновки. Проведене дослідження вказує на необхідність удосконалення реалізацій сучасної платформи надання послуг телеком оператором, яке полягає у введенні додаткового блоку «м’якого» керування їх якістю за допомогою нечіткої бази знань, яка дозволить замість обробки значних обсягів даних, отримуваних від системи моніторингу телеком оператора визначати якість послуг оперуючи правилами нечіткої бази знань.uk
dc.format.pagerangePp. 34-42uk
dc.identifier.citationGloba, L. S. Computation of providing services integral quality index / Globa L. S., Svetsynska I. S., Volvach I. A. // Information and telecommunication sciences : international research journal. – 2018. – Vol. 9, N. 1(16). – Pp. 34–42. – Bibliogr.: 18 ref.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-2976.12018.34-42
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37510
dc.language.isoenuk
dc.publisherNational Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”uk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceInformation and telecommunication sciences : international research journal, 2018, Vol. 9, N. 1(16)uk
dc.subjectBig Datauk
dc.subjectfuzzy knowledge baseuk
dc.subjectfuzzy logicuk
dc.subjectservice qualityuk
dc.subjectintegral quality indexuk
dc.subjectбаза нечітких знаньuk
dc.subjectнечітка логікаuk
dc.subjectякість обслуговуванняuk
dc.subjectінтегральний показник якості надання послугuk
dc.subjectбаза нечетких знанийuk
dc.subjectнечеткая логикаuk
dc.subjectкачество обслуживанияuk
dc.subjectинтегральный показатель качества предоставления услугuk
dc.subject.udc004.56+004.67uk
dc.titleComputation of providing services integral quality indexuk
dc.title.alternativeРозрахунок інтегрального показника якості надаваних сервісівuk
dc.title.alternativeРасчет интегрированного показателя качества предоставляемых сервисовuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ITS2018_9-1_p34-42.pdf
Розмір:
350.39 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information and telecommunication sciences: international research journal, Vol. 9, N. 1(16)