Применение теории вероятности в области экономики

В данной статье приводится практический пример применения теории вероятности в деятельности экономического субъекта в условиях имеющихся ресурсных ограничений.
Author image
Denis
Тип
Статья
Дата загрузки
27.03.2024
Объем файла
45 Кб
Количество страниц
12
Уникальность
Неизвестно
Стоимость работы:
520 руб.
650 руб.
Заказать написание работы может стоить дешевле

Аннотация. Деятельность многих государственных учреждений и ведомств как субъектов экономической системы сопряжена с определенными рисками, связанными с учетом влияния реализуемых программ и проектов на окружающую среду, расчетом антропогенной нагрузки производственных предприятий на внешнюю среду. В этой связи, деятельность Министерства по чрезвычайным ситуациям сопряжена именно с анализом подобных рисков вероятностного развития негативных явлений природного и технологического характера. Инструментарий вероятностного  моделирования в этих условиях призван методом анализа параметров развития негативной ситуации предсказать дальнейшее ее распространение и предпринять все необходимые меры по недопущению перехода негативной ситуации на уровень бедствия.

Содержание не найдено

Список литературы
1. Уродовских В. Н. Управление рисками предприятия: Учеб. пособие. — М.: ВЗФЭИ, 2019. — 130 с.
2. Слабинский С. В. Особенности оценки рисков в производственной деятельности промышленных предприятий [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://science-bsea.narod.ru (Дата обращения: 28.11.2022)

В 2018 году Zhang и др. предложили подход CFKG (Collaborative Filtering with Knowledge Graph) [2], в котором строится граф user-item, позволяя явно моделировать разные типы отношений и сущностей. На этом графе поведение пользователя (покупка, лайк, положительный рейтинг) рассматривается как тип отношения между сущностями (relation), а также в граф включены несколько типов дополнительной информации об объектах (обзор, бренд, категория, покупка сопутствующего товара и т. д.). Модель нацелена на измерение расстояния между двумя сущностями в соответствии с заданным отношением – рекомендации ранжируются по расстоянию между эмбеддингами пользователя и элементов рекомендации. Несмотря на то, что CFKG позволяет учесть больше разнородных знаний при формировании рекомендаций, качество рекоменд

Похожие работы