Приложение цепей Маркова к задачам прогнозирования в социоценозах
https://doi.org/10.54596/2958-0048-2024-3-165-171
Аннотация
Профессиональное развитие является важным процессом, который влияет на жизненный путь людей. Поддержка студентов в моменты выбора вуза, в процессе обучения может помочь им принимать важные решения в отношении карьеры и повысить их трудоустройство. В работе предложен подход к моделированию поведения абитуриента с использованием цепей Маркова, приводятся некоторые интерпретации. Цепь Маркова широко используется для моделирования и анализа стохастических систем в разных областях науки и техники. Результаты исследования могут быть полезными для администрации вуза, консультантов по карьере при планировании профориентационных мероприятий.
Об авторах
Л. Б. КурмашеваКазахстан
Курмашева Лилия Борисовна – преподаватель, кафедра ИКТ.
Петропавловск
Ю. В. Нерадовская
Россия
Нерадовская Юлия Викторовна - кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и эконометрики.
Санкт-Петербург
И. Г. Курмашев
Казахстан
Курмашев Ильдар Гусманович – кандидат технических наук, заведующий кафедрой "Информационно-коммуникационные технологии".
Петропавловск
Список литературы
1. Anne-Kathrin Kleine, Antje Schmitt, Barbara Wisse. Students' career exploration: A meta-analysis//Journal of Vocational Behavior. - 2021, Volume 131 https://doi.org/10.1016/i.ivb.2021.103645
2. Ryan R.M., & Deci E.L. Self-determination theory: Basic psychological needs in motivation, development, and wellness//The Guilford Press. - 2017 https://doi.org/10.1521/978.14625/28806
3. Mélanie Bourret, Catherine F. Ratelle, André Plamondon, Geneviève Boisclair Chateauvert Dynamics of parent-adolescent interactions during a discussion on career choice: The role of parental behaviors and emotions//Journal of Vocational Behavior. - 2023, Volume 141 https://doi.org/10.1016/i.ivb.2022.103837
4. Kurmasheva L.B., Kulikov V.P., Kulikova V.P., Serbin V.V. Modeling of a system for assessing the quality of career guidance of applicants upon admission to a university// vestnik Almatinskogo universiteta energetiki i svyazi, No 4(63) 2023, P.119-130. https://doi.org/10.51775/2790-0886_2023_63_4_119
5. M.V. Bochenina, V. Neradovskaya, L.B. Kurmasheva, V.P. Kulikova. Uspeshnost' obucheniya v vuze: statistiko-ekonometricheskij analiz//Vestnik Altajskoj akademii ekonomiki i prava. - 2022, № 8, P.32-36.
6. Qi Zhen, Anxiao Zhang, Regina Bokel, Yue Zheng, Jing Li, Yiming Du, Qi Zhang. A Markov chainbased approach for assessing respiratory infection risk in a multi-zone office building//Journal of Building Engineering. - 2024, Volume 90 https://doi.org/10.1016/i.iobe.2024.109328
7. Sapphire Yu Han, Aart C. Liefbroer, Cees H. Elzinga. Mechanisms of family formation: an application of Hidden Markov Models to a life course process// Advances in Life Course Research. - 2020, Volume 43 https://doi.org/10.1016/i.alcr.2019.03.001
8. S. Onggo, M. Pidd, D. Soopramanien, D.J. Worthington. Behavioural modelling of career progression in the European Commission//European Journal of Operational Research. - 2012, Volume 222, Issue 3, P.632-641 https://doi.org/10.1016/i.eior.2012.05.027
9. Qian Ning, Guiping Tao, Bingcai Chen, Yinjie Lei, Hua Yan, Chengping Zhao. Multi-UAVs trajectory and mission cooperative planning based on the Markov model // Physical Communication. - 2019, Volume 35 https://doi.org/10.1016/i.phvcom.2019.100717
10. Pankaj Chauhan, Muhammed Emur Akiner, Rajib Shaw, Kalachand Sain. Forecast future disasters using hydro-meteorological datasets in the Yamuna river basin, Western Himalaya: Using Markov Chain and LSTM approaches // Artificial Intelligence in Geosciences. - 2024, Volume 5 https://doi.org/10.1016/i.aiig.2024.100069
11. Sapphire Yu Han, Aart C. Liefbroer, Cees H. Elzinga. Mechanisms of family formation: an application of Hidden Markov Models to a life course process // Advances in Life Course Research. - 2020, Volume 43 https://doi.org/10.1016/i.alcr.2019.03.001
12. Michael A. Kouritzin. Sampling and filtering with Markov chains // Signal Processing. - 2024, Volume 225 https://doi.org/10.1016/i.sigpro.2024.109613
13. Xiaoxiao Ding, Haotian Zhang, Weirong Zhang, Yingli Xuan. Non-uniform state-based Markov chain model to improve the accuracy of transient contaminant transport prediction//Building and Environment, Volume 245, 2023 https://doi.org/10.1016/i.buildenv.2023.110977
14. Vichugova A. Markovskie cepi dlya analiza dannyh i NLP: teoriya i praktika // Shkola bol'shih dannyh. - 2022 https://bigdataschool.ru/blog/what-is-markov-chain-and-how-to-use-it-in-nlp-and-graphanalysis.html
15. Abderrahim Kerkouch, Aziz Bensbahou, Intissar Seyagh, Jamal Agouram. Dynamic analysis of income disparities in Africa: Spatial Markov chains approach // Scientific African, Volume 24,2024, https://doi.org/10.1016/i.sciaf.2024.e02236.
16. Kelbert M.Ya., Suhov Yu.M. Veroyatnost' i statistika v primerah i zadachah. - M.: MCNMO. - 2017. T. 2. - P.560
Рецензия
Для цитирования:
Курмашева Л.Б., Нерадовская Ю.В., Курмашев И.Г. Приложение цепей Маркова к задачам прогнозирования в социоценозах. Вестник Северо-Казахстанского Университета им. М. Козыбаева. 2024;(3 (63)):165-171. https://doi.org/10.54596/2958-0048-2024-3-165-171
For citation:
Kurmasheva L.B., Neradovskaya Y.W., Kurmashev I.G. Application of Markov chains to forecasting tasks in sociocenose. Vestnik of M. Kozybayev North Kazakhstan University. 2024;(3 (63)):165-171. https://doi.org/10.54596/2958-0048-2024-3-165-171