Hasonlóságelemzés

A Miau Wiki wikiből

Hasonlóságelemzés

Forrás

https://hu.wikipedia.org/w/index.php?title=Hasonl%C3%B3s%C3%A1gelemz%C3%A9s&oldid=14580009

Bevezetés

A hasonlóságelemzés (similarity analysis) az emberi gondolkodás egyik legősibb, legtriviálisabb rétege. Erre utal a nyelv számos jelensége is:

  • közmondások:
    • olcsó húsnak, híg a leve?
    • ...
  • szófordulatok:
    • ...ahhoz képest, hogy...
    • ...figyelembe véve, hogy...
    • ...tekintettel arra, hogy...
    • ...annak fényében, hogy...

Az emberi intuíció (Konrad Lorenz nyomán: minden élőlény intuíciója, heurisztikája) felfogható hasonlóságelemzésként, vagyis a keretfeltételek függvényében értékelt valóságértelmezésként. A hasonlóságelemzés operacionalizálható...



Definíció

  • A hasonlóságelemzés lényege a lépcsős függvény,
  • mely az összehasonlítandó objektumok
  • összehasonlítást lehetővé tévő attribútumainak
  • attribútumonkénti rangsorszámait
  • optimalizálás keretében
  • olyan csereértékekkel tölti fel,
  • mely csereértékek aggregációja
  • a lépcsős függvény által kialakított modell célját
  • a lehető legjobban közelíti
  • a megadott hibadefiníció keretében.

Története, történeti beágyazottsága

Bibliai megközelítés

  • Az ember megmérettetése érdemei szerint történik (vö. http://www.kereszteny.hu/biblia/showtrans.php?reftrans=1)
  • Zsolt 62,13 – „Istené a hatalom és tiéd, ó Uram, a kegyelem. Te megfizetsz mindenkinek tettei szerint.”
  • Sir 17,23 – „Egy nap majd fölkel és megfizet nekik, fejenként kiosztja, amit érdemelnek.”
  • Iz 59,18 – „Megfizet mindenkinek érdeme szerint: haraggal ellenségeinek, s megtorlással ellenfeleinek.”
  • Jer 32,19 – „Nagy vagy terveidben, és diadalmas megvalósításukban; szemed jól látja az emberek minden útját, s így megfizetsz kinek-kinek, útjai és tetteinek gyümölcse szerint.”

Buddhisztikus megközelítés

Iszlamisztikus megközelítés

Kommunisztikus megközelítés

Oktatás-didaktikai megközelítés

  • mindenkitől saját képességei szerint lehet csak elvárni tanulmányi teljesítményt (vö. http://www.bocskai11.hu/index.php?id=leendo_elsosoknek: „A tanítás- tanulás rendszere: Az iskola dolgozói elvárják a bocskais diákoktól a rendet, fegyelmet, tisztaságot és mindenkitől a képessége szerinti tanulást, teljesítést.”)

Jog- és igazság-szolgáltatás

Közteherviselés

  • mindenki lehetőségei szerint vegye ki részét a társadalmi terhek viseléséből

Közbeszerzés

  • az elvárt termékeke/szolgáltatások beszerzése a legjobb ár/teljesítmény viszonyok mellett

Aranymetszés elve

  • avagy a szépség matematikája

Utópisztikus megközelítés

A szoftveres változat fejlesztéstörténete

  • A hasonlóságelemzés alapjait a 1993-ig egy, a mesterséges intelligenciákat döntéstámogatási céllal vizsgáló kutató munka rakta le: Automatisierte Generierung problemspezifischer Prognosefunktionen zur Entscheidungsunterstützung, Pitlik L., Diessertation, JLU-Giessen, 1993, Wissenschaftlicher Fachverlag, ISBN 3-928563-60-2, O.1-194.)
  • 1993-2003 között egyedi szoftverfejlesztések része volt a hasonlóságelemzés gondolatvilága (pl. StockNet: http://miau.gau.hu/miau/08/snbook.doc)
  • 2003-tól az alkotó munkára serkentő, kreatív és innovatív gondolkodást támogatni akaró, problémamegoldást középpontba állító gazdasági informatika oktatás módszertani burkát jelentette a SZIE-n (http://miau.gau.hu)
  • 2006-2009 között INNOCSEKK támogatással ingyenes online szolgáltatásként áll rendelkezésére minden érdeklődőnek (MyX_Free)
  • 2012-ben a hasonlóságelemzésre alapozó SeaLog szoftver innovációs díjat nyert az ITBN 2012 konferencián. (http://www.seacon.hu/itbn-2012)
  • Érdekességek a hasonlóságelemzés világából: http://miau.gau.hu/miau2009/index_tki.php3?_filterText0=*hasonl%C3%B3s%C3%A1g

Kapcsolódó szakterületek/szakkifejezések

A hasonlóságelemzés definíciója számos közismert elemzési módszer/eljárás felől közelíthető meg.

  • ökonometria: a közismert y=a*x+b függvényben a paraméterek konstans értékét a bemeneti jel ismert értelmezési intervallumban kialakított rangsorához kötött csereértékek (lépcsők) váltják fel...
  • mesterséges neurális hálózatok: a lépcsős függvények tekinthetők egy fajta aktivációs függvénynek, míg az attribútumonkénti hatások aggregálását tetszőleges additív, multiplikatív vagy hibrid összefüggések adják...
  • szimuláció: a hasonlóságelemzési modellek valós következmény-változóra alapozó egyedei egyben képesek a mi lenne, ha kérdések megválaszolására is...
  • genetikai potenciál, ill. outlier detection: a szimulációk speciális esete az ismert értelmezési intervallumokból levezethető rendszer-szélsőértékek feltárni tudása
  • szakértői rendszerek: a hasonlóságelemzési modellek egyben szakértői rendszerek, melyek az optimalizáció keretében ismerik fel azt a kombinatorikai teret, melyben a feldolgozott esetek alapján a modell képes az inputvariációkhoz racionálisnak vélt outputot rendelni

Nem hasonlóság-alapú gondolatvilágok

Nem hasonlóság-alapú (nem arányosság-alapú) megközelítések a világban:

  • a szeretet nem fogy el, minél többet adnak belőle annál több lesz belőle
  • ha megosztod a tudásod másokkal, akkor te nem leszel kevesebb, csak a világ lesz tartalmasabb körülötted..
  • „füstszűrős sapka” effektus: mindegy mit teszel, csak pórul járhatsz
  • Pygmalion-effektus: az ok és okozat keveredése

Az arányosság fontosságának elméleti felismerésén túl azonban a szellemtörténet lényegében csak naiv népművészeti megoldásokat mutat fel az n-dimenziós arányosság közkeletű értelmezésére:

Szinonimái

Az alábbi kifejezések szakterületfüggően egy fajta szinonimaként is értelmezhetők a hasonlóságelemzés kapcsán:

  • gyanúgenerálás
  • intuíciógenerálás
  • stresszteszt
  • eset-alapú következtetés
  • benchmarking
  • general problem solving
  • automatizált SWOT elemzés

Fajtái

A hasonlóságelemzés szoftveres megvalósulása (COCO = component based object comparison for objectivity) egy eljáráscsaládot alapoz meg:

  • COCO STD: termelési függvények felismerésére
  • COCO Y0: n-dimenziós értékfogalmak operacionalizálására
  • COCO MCM: exploratív modellezésre
  • COCO STEP: konzisztencia-vezérelt (speciális modellezési kockázatmenedzsmentet felkínáló) n-rétegű modellezés támogatására

Alkalmazási területek

  • ár/teljesítmény arányok feltárása (COCO STD)
    • közbeszerzési döntések automatizálása
    • új termék egyensúlyi árának levezetése
  • objektív értékelési skálák levezetése (COCO Y0)
    • "prima primissima" díjak odaítélése
    • kockázatok, gyanúk operacionalizálása (nem mérhető emberi fogalmak gépi megfelelőjének megalkotása)
  • hatásmechanizmusok feltárása (COCO MCM)
    • pl. hogyan hathat a sóbevitel a várható élettartamra?
    • pl. hogyan hatnak a piros és/vagy a sárga lapok a labdarúgó csapatok góltermelő képességére?
  • hatástanulmányok, szimulációk
    • pl. hol/milyen feltételek mellett érdemes turisztikai kártyát bevezetni?
    • pl. milyen mértékű K+F kiadás növelés hogyan hathat a GDP-re?
  • előrejelzések
  • buborékhatások feltárása
  • a minden(ki) másként egyforma, azaz az antidiszkriminációs elv operacionalizálása
  • sok-rétegű függvényszimmetria-vizsgálatok az elemzési eredmények hitelesítésére

További fontos aspektusok

Optimalizálás

  • az lépcsős függvény paramétereit levezető optimalizálás elvégezhető az MS Office keretében a Solver bővítménnyel korlátozott objektum-attribútum-mátrixokra
  • az optimalizálás elvégezhető online lineáris programozási modulokra támaszkodva
  • az optimalizálás kombinatorikai, monte-carlo alapú, genetikai algoritmust feltételező (egyedi) módon is elvégezhető

Célfüggvény

  • négyzetes hiba: mely esetében az esetenkénti nagy tény-becslés(norma) eltérések minimalizálása erősebben hat az optimum kialakítására, mint a kisebb mértékű hibák eliminálási lehetősége
  • abszolút hiba: minden egyes hibaegység egyforma mértékben hat az optimum kialakítására
  • egyedi hibadefiníciók: speciális célok elérése érdekében megengedettek saját programfejlesztés keretében (kísérletileg pl. Excel környezetben)

Aggregációk

  • additív modellek: ahol az egyes attribútumok hatásai (lépcsőértékei) összeadódva képzik a becslést (normaértéket)
  • multiplikatív modellek: ahol egyes attribútumok hatásai (lépcsőértékei) összeszorozva képzik a becslést (normaértéket)
  • hibrid megoldások: tetszőleges összevonási eljárások képezhetők eddig quasi ismeretlen modellvilágok kialakítása érdekében (pl. csak az attribútumok lépcsőértékeinek maximuma legyen a becslés maga)

Források

Kapcsolódó szócikkek