Інтелектуалізація даних у режимі цифрового потоку: адаптивні моделі аналізу тексту та контекстно-орієнтоване прийняття рішень

Abstract

У статті здійснено комплексний огляд сучасних технологій інтелектуального аналізу даних у контексті їх застосування до цифрових текстових потоків, характерних для середовищ віддаленої взаємодії, task-менеджменту та інформаційного моніторингу. Розглянуто особливості функціонування систем data mining в умовах високої динаміки інформаційних надходжень, що вимагає адаптивності методів класифікації, кластеризації та контекстно-орієнтованого навчання. Окреслено основні підходи до аналізу текстів у реальному часі, зокрема із залученням CRISP-DM-моделі як базової аналітичної рамки для роботи з потоковими даними. Особливу увагу приділено методам інтелектуального аналізу послідовностей (sequence mining), які дедалі частіше застосовуються в автоматизованому інформаційному пошуку та цифровому менеджменті. Проаналізовано алгоритми, засновані на гібридних підходах, як-от поєднання TF-IDF з методами глибокого навчання (наприклад, BERT) для обробки фрагментованих повідомлень. Зроблено акцент на необхідності інтеграції інструментів інтелектуального аналізу в програмне забезпечення для управління завданнями та прийняття рішень у цифрових середовищах. У процесі дослідження враховано напрацювання таких авторів, як Г. Аллам, який запропонував інноваційні підходи до класифікації текстів у потоковому форматі, а також використано методологію SPMF (Sequential Pattern Mining Framework) як одну з базових для побудови сценаріїв поведінки користувачів у системах реального часу. Підсумовано, що поєднання алгоритмічного аналізу та контекстної адаптації є ключем до підвищення ефективності інформаційного пошуку в умовах цифрового навантаження –– така інтеграція дозволяє не лише підвищити релевантність результатів, а й забезпечити адаптивність систем до змін користувацької поведінки, контексту завдань і змістовної динаміки інформаційного середовища, у результаті чого створюється підґрунтя для розробки нових класів програмних рішень, здатних у реальному часі трансформувати потік необроблених даних у структуровану, значущу та керовану інформацію, що підтримує ефективне прийняття рішень у гнучких цифрових екосистемах.