Графова нейронна мережа для темпорально упорядкованих даних в задачі побудови пояснень в інтелектуальній системі - Чалий , Сергій Федорович; Кравченко , Ростислав Вікторович (Автоматизовані системи управління та прилади автоматики, 2025)
Об'єктом дослідження є процес побудови пояснень в інтелектуальних інформаційних системах. Предметом дослідження є моделі та методи формування пояснень в інтелектуальних інформаційних системах. Метою роботи є розробка моделі графової нейронної мережі, яка використовує темпоральний порядок у вхідних даних для побудови пояснень щодо процесу формування рішення в інтелектуальній системі. Завданнями дослідження є розробка моделі графової нейронної мережі для темпорально упорядкованих даних; експериментальна перевірка графової мережі в задачі побудови пояснень для системи електронної комерції. Запропоновано модель графової нейронної мережі, яка включає функціональні блоки побудови векторних представлень, виявлення темпоральних патернів з використанням мережі LSTM, формування графа мережі на заданому інтервалі часу, підготовки пояснень, прогнозування, генерації пояснень щодо прогнозних рішень з використанням механізму уваги. Механізм уваги комбінує темпоральні патерни для окремих вершин графової мережі та для взаємопов'язаних вершин графа. Розроблена модель забезпечує циклічне формування графової мережі для визначених часових інтервалів з використанням загальних правил навчання, що дозволяє виявляти темпоральні патерни та порівнювати ці патерни на різних інтервалах часу. Експериментальна перевірка підтвердила здатність мережі враховувати як статичні властивості вхідних об'єктів, так і динамічні зміни цих властивостей у часі. Додаткова перевага розробленої мережі полягає у можливості послідовної деталізації факторів, що пояснюють вплив вхідних даних на прогнозні результати роботи моделюючої системи.