Архитектура прикладных программ

Архитектура прикладных программ включает прикладные программные системы, поддерживающие выполнение бизнес-процессов, интерфейсы взаимодействия прикладных программных систем между собой и с внешними системами, источниками или потребителями данных, средства и методы разработки и сопровождения приложений.

Данная архитектура представлена в виде дерева функций, где показаны основные и системные функции системы, рисунок 16.

Рис. 16 Дерево функций

Служебные функции: вход в систему и помощь. Авторизация при входе на сайт сделана для разграничения доступа к системе, наличие пароля необходимо для того, чтобы ограничить доступ посторонним лицам и идентифицировать сотрудника при входе.

Помощь представляет собой справочную информацию, содержащую краткие сведения по работе с системой.

Основные функции включают: импорт инвойса в систему, обработку данных, кластеризацию, классификацию, экспорт спецификации в импортер.

Категоризация документов заключается в отнесении документов из коллекции к одной или нескольким группам (классам, кластерам) схожих между собой текстов (например, по теме или стилю). Категоризация может происходить при участии человека, так и без него. В первом случае, называемом классификацией документов, система Text Miner должна отнести тексты к уже определённым (удобным для него) классам. В терминах машинного обучения для этого необходимо произвести обучение с учителем, для чего пользователь должен предоставить системе как множество классов, так и образцы документов, принадлежащих этим классам. В компании ООО «САКУРА» будет использоваться обучение с учителем, каждая марка будет иметь свой шаблон, примером классификации может послужить определение товара к группе: одежда, обувь, аксессуар и т.д.

Второй случай категоризации называется кластеризацией документов. При этом система SAS Text Miner должна сама определить множество кластеров, по которым могут быть распределены тексты, в машинном обучении соотвутствующая задача называется обучением без учителя. В этом случае пользователь должен сообщить системе интеллектуального анализа текста (ИАТ) количество кластеров, на которое ему хотелось бы разбить обрабатываемую коллекцию (подразумевается, что в алгоритм программы уже заложена процедура выбора признаков). Примером может послужить отнесение к категории: костюмный ассортимент, плательно-блузочный, галантерея и т.д.