ISSN 2071-8594

Российская академия наук

Главный редактор

Академик С. В. Емельянов

А.В. Смирнов, А.В. Пономарев, Т.В. Левашова, Н.Н. Тесля "Поддержка принятия решений в туризме на основе человеко-машинного облака"

Аннотация.

Современные системы поддержки принятия решений (СППР) используют широкий спектр технологий, основанных на обработке информации, как с помощью людей, так и компьютеров. Статья описывает новый архитектурный подход к построению СППР на основе концепции человеко-машинного облака. Такая концепция позволяет объединить два различных взгляда на поддержку решений в туристической отрасли: видение туриста и видение администрации туристического региона. В статье выделяются типовые задачи поддержки принятия решений в области туризма, которые затем отображаются на многоуровневую концептуальную архитектуру облачных сервисов. Предлагаемый подход иллюстрируется на примерах трех сценариев взаимодействия сервисов (ресурсов) при решении практических задач.

Ключевые слова:

поддержка принятия решений, человеко-машинное облако, архитектура облачных сервисов, туризм.

Стр. 90-102.

REFERENCES

1. World Tourism Organization: UNWTO Tourism Highlights 2016 Edition. Available at:
http://cf.cdn.unwto.org/sites/all/files/pdf/unwto_highlights16_en_hr.pdf (accessed December 7, 2016).
2. Berka T., Plößnig M. Designing recommender systems for tourism // ENTER, Cairo. 2004. Available at:
http://195.130.87.21:8080/dspace/handle/123456789/583 (accessed December 7, 2016).
3. Gretzel U. Intelligent systems in tourism: A social science perspective // Annals of Tourism Research. 2011. Vol. 38, no. 3. P. 757–779.
4. Buhalis D. e-Tourism: information technology for strategic tourism management. London: Prentice Hall, 2003.
5. Gretzel U., Reino S., Kopera S., Koo C. Smart Tourism Challenges // Journal of Tourism. 2015. Vol. 16, is. 1, P. 41–47.
6. Azhmukhamedov I.M., Protalinskij O.M. Metodologiya modelirovaniya slaboformalizuemyh sociotekhnicheskih sistem [Methodology for modelling  of weekly formalized socio-technical systems] // Iskusstvennyj intellekt i prinyatie reshenij [Artificial Intelligence and Decision Making]. 2014. No. 3. P.
85–91.
7. Merlino G. et al. Mobile Crowdsensing as a Service: A Platform for Applications on Top of Sensing Clouds // Future Generation Computer Systems.  2016. Vol. 56. P. 623–639.
8. Dustdar S., Bhattacharya K. The social compute unit // IEEE Internet Computing. 2011. Vol. 15, no. 3. P. 64–69.
9. Bhat M.A., Ahmad B., Shah R.M., Bhat I.R. Cloud Computing: A Solution to Information Support Systems // International Journal of Computer  Applications. 2010. Vol. 11, no. 5. P. 5–9.
10. Keenan P.B. Cloud computing and DSS: the case of spatial DSS // International Journal of Information and Decision Sciences. 2013. Vol. 5, no. 3.  P. 283–294.
11. Ritchie J.R., Crouch G.I. The Competitive Destination: Sustainable Tourism Perspective. Oxon, UK: CABI Publishing, 2003.
12. Masron T., Ismail N., Marzuki A. The Conceptual Design and Application of Web-Based Tourism Decision Support Systems // Theoretical and  Empirical Researches in Urban Management. 2016. Vol. 11, no. 2. P. 64–75.
13. Smirnov A.V., Shilov N.G., Ponomarev A.V., Kashevnik A.M. Gruppovye kontekstno-upravlyaemye rekomenduyushchie sistemy na osnove  kollaborativnoj fil'tracii [Group context-aware recommending systems based on collaborative filtering] // Iskusstvennyj intellekt i prinyatie reshenij  [Artificial Intelligence and Decision Making]. 2013. No. 4. P. 14–26.
14. Baggio R., Caporarello L. Decision Support Systems in a Tourism Destination: Literature Survey and Model Building // Proceedings of the 2nd  Conference of the Italian Chapter of AIS (Association of Information Systems). 2005. Available at:
http://www.iby.it/turismo/papers/baggio-dss-tourism.pdf (accessed December 7, 2016).
15. Ritchie R.J.B., Ritchie J.R.B. A framework for an industry supported destination marketing information system // Tourism Management. 2002. Vol.  23. P. 439–454.
16. Zhang H. Computational Environment Design. PhD thesis. Harvard University. 2012.
17. Mell P., Grance T. The NIST Definition of Cloud Computing. Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. NIST  Special Publication. 2011. P. 80–145.
18. Formisano C. et al. The Advantages of IoT and Cloud Applied to Smart Cities // 3rd International Conference Future Internet of Things and Cloud.  2015. P. 325–332.
19. Ahmad S. et al. The jabberwocky programming environment for structured social computing // Proceedings of the 24th annual ACM symposium on  user interface software and technology – UIST’11. 2011. P. 53–64.
20. Phuttharak J., Loke S.W. LogicСrowd: A declarative programming platform for mobile crowdsourcing // Proceedings of the 12th IEEE  International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications, TrustCom 2013. P. 1323–1330.
21. Scekic O., Truong H.-L. Dustdar S. Incentives and rewarding in social computing // Communications of the ACM. 2013. Vol. 56, no. 6. P. 72–82.
22. Maione I. Crowdsourcing Applications for Online Tourism Portals. 2014. Available at:
http://www.crowdsourcing.org/editorial/crowdsourcing-applications-for-online-tourism-portals/31290 (accessed June 10, 2016).

 

 

Журнал