👩‍❤️‍👨 🦎 🤘🏽 गणना स्कोरिंग डे ला फेर या किसी के क्षितिज को चौड़ा करने के हिस्से के रूप में क्रेडिट स्कोरिंग पर एक अध्ययन। भाग ३ 🛂 ↪️ 👩🏼‍🏫

भाग तीन, जिसमें एथोस अवक्षेपित है, और गणना डी ला फेर एल्गोरिदम के साथ बुद्धिमान है।

UPD पार्ट वन यहाँ है
यूपीडी भाग दो यहां

लेखकों से परिचय:

शुभ दोपहर आज हम स्कोरिंग के लिए समर्पित लेखों की श्रृंखला जारी रखते हैं और इसमें ग्राफ सिद्धांत का उपयोग करते हैं। आप पहले और दूसरे लेख से क्रमशः और यहाँ से परिचित हो सकते हैं। हम दृढ़ता से अनुशंसा करते हैं, अन्यथा, यह लेख एल्गोरिदम के साथ एक अर्थहीन प्रयोग की तरह लग सकता है।

सभी हास्य आरोपों, आवेषण, आदि को कथा को थोड़ा राहत देने के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे एक उबाऊ व्याख्यान में नहीं आने दिया जाता है। हम उन सभी से क्षमा चाहते हैं जो हमारे हास्य में नहीं आते हैं

इस लेख का उद्देश्य: 30 मिनट से अधिक नहीं, ग्राफ़ निर्माण एल्गोरिदम का वर्णन करना और एनपीओ "वन फॉर ऑल" के स्कोरिंग स्कोर की गणना करना।

नियम और परिभाषाएं:

गहराई-पहली खोज एल्गोरिथ्म - गहराई-पहली खोज रणनीति - जैसा कि नाम से पता चलता है, संभव के रूप में ग्राफ में "गहरा" जाना है। खोज एल्गोरिदम का पुनरावर्ती वर्णन किया गया है: हम प्रश्न में शीर्ष से आने वाले सभी किनारों के माध्यम से सॉर्ट करते हैं। यदि किनारे एक शीर्ष पर ले जाता है जिसे पहले नहीं माना गया था, तो हम इस अपरिचित वर्टेक्स से एल्गोरिथ्म चलाते हैं, और उसके बाद हम वापस लौटते हैं और किनारों के माध्यम से सॉर्ट करना जारी रखते हैं। रिटर्न तब होता है जब विचाराधीन किनारे में कोई किनारे नहीं होते हैं जो कि अपरिवर्तित शीर्ष पर ले जाते हैं। यदि एल्गोरिथ्म के पूरा होने के बाद, सभी लंबों पर विचार नहीं किया गया था, तो एल्गोरिथ्म को एक अस्पष्टीकृत कोने से चलाना आवश्यक है
पुनरावृत्ति - इसे स्वयं से एक फ़ंक्शन (प्रक्रिया), सीधे (सरल पुनरावर्तन) या अन्य कार्यों (जटिल या अप्रत्यक्ष रूप से) के माध्यम से कॉल करना

हमारे पहले लेख ( यहां ) में, हमने ग्राफ मॉडल निर्धारित किया जिसके साथ हम प्रयोग करेंगे, और इसे एक संक्षिप्त विवरण दिया।

हमारे दूसरे लेख ( यहां ) में, हमने उन बुनियादी डेटा संरचनाओं का वर्णन किया, जिनका उपयोग किसी ग्राफ़ को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है और ग्राफ़ मॉडल और इसके साथ काम करने के तरीके के बारे में अधिक विस्तार से वर्णन किया जा सकता है।

यह तलवार को अपनी पपड़ी से बाहर निकालने का समय है और सभी को छुरा भोंकना शुरू कर सकता है या यों कहें कि एनपीओ "वन फॉर ऑल" के स्कोरिंग स्कोर की गणना के लिए एक एल्गोरिथ्म बनाएं।

चलो चलते हैं!

एल्गोरिथ्म को पायथन में निष्पादित किया जाएगा। जैसा कि वे कहते हैं, सांप को तलवार पर खींचो!

ग्राफ़ को निम्नानुसार शब्दकोश में संग्रहीत किया जाएगा:

graph = { 'Odin_za_vseh' : {'goody': 10, 'rank': 4, 'fund':4, 'relations':{'Bonasye':3, 'Trevi': 1, 'Gusak':2,'Suchka':5, 'Roshfor':1, 'Cardi':1}}, 'Cardi' : {'goody': -8, 'rank': 9, 'fund':8, 'relations':{'Korol':2,'Odin_za_vseh':3,'Gvardia':5, 'Roshfor':5 }}, 'Roshfor' : {'goody': -7, 'rank': 7, 'fund':5,'relations':{'Cardi':1, 'Suchka': 3,'Odin_za_vseh':2, 'Bonasye':5 }}, 'Suchka' : {'goody': -10, 'rank': 4, 'fund':4, 'relations':{'Odin_za_vseh':5,'Roshfor':3 }}, 'Gvardia' : {'goody': -5, 'rank': 3, 'fund':4, 'relations':{'Cardi':1,'Gusak':1 }}, 'Gusak' : {'goody': -7, 'rank': 4, 'fund':4, 'relations':{'Gvardia':5,'Odin_za_vseh':2 }}, 'Trevi' : {'goody': 7, 'rank': 5, 'fund':5, 'relations':{'Odin_za_vseh':4,'Mushketery':5 }}, 'Bonasye': {'goody': -2, 'rank': 2, 'fund':3, 'relations':{'Odin_za_vseh':1,'Roshfor':1,'Konsta':2 }}, 'Konsta' : {'goody': 10, 'rank': 5, 'fund':3, 'relations':{'Koroleva':2,'Bonasye':1 }}, 'Mushketery' : {'goody': 7, 'rank': 5, 'fund':4, 'relations':{'Korol':1, 'Trevi':1}}, 'Koroleva' : {'goody': 6, 'rank': 8, 'fund':7, 'relations':{'Korol':2,'Konsta':5, 'EnglishMan':3 }}, 'Korol' : {'goody': 5, 'rank': 10, 'fund':10, 'relations':{'Cardi':3, 'Koroleva':5,'Mushketery':5 }}, 'EnglishMan' : {'goody': 5, 'rank': 8, 'fund':10, 'relations':{'Koroleva':2}} }

'गुडी' - नोड रेटिंग - अच्छा या बुरा और नोड की "प्राथमिकता" की डिग्री। उदाहरण के लिए, कार्डिनल फिल्म का नकारात्मक नायक है, इसलिए उसकी रेटिंग नकारात्मक है। कार्डिनल हमारे नायकों के प्रमुख दुश्मनों में से एक है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण नहीं (हमने ऐसा तय किया)
'रैंक' - रैंकिंग तालिका में नोड का स्कोर
'फंड' - नोड व्यवहार्यता
'संबंध' - किसके साथ जुड़ा हुआ है और इससे जुड़े नोड को कितना प्रभावित कर सकता है

अब तक, सब कुछ सरल है, लेकिन एक चौकस पाठक पहले से ही कुछ विशेषताओं को नोटिस कर सकता है, हां, पहले से ही सामग्री के सवाल उठते हैं। आइए उनका अनुमान लगाने और उत्तर देने का प्रयास करें। पहला इंजेक्शन का अधिकार हमारा है!

मुझे लगता है कि यह समझाने लायक नहीं है कि हमने प्रथम-स्तरीय शब्दकोश की कुंजी के नाम के लिए क्या उपयोग किया है। आप पहले से ही पूरी तरह से अनुमान लगा चुके हैं, हालांकि, काम की हमारी धारणा के कारण कुछ नामों में बदलाव आया है।
ये पैरामीटर कहाँ से आए ('गुडी', 'रैंक', आदि), ये क्यों हैं और उनकी रेटिंग कहाँ से आई है?
क्रम में:
- वास्तविक जीवन में, ये पैरामीटर एक विशेष नोड-कंपनी की विशेषता होगी। हर कोई जो मूल्यांकन का संचालन करेगा और इस मूल्यांकन के प्रकार के आधार पर, ये पैरामीटर अलग-अलग होंगे। उदाहरण के लिए, उधारकर्ता के स्कोरिंग के मूल्यांकन के लिए ऐसे पैरामीटर हो सकते हैं - टर्नओवर, भुगतान की राशि / प्राप्य राशि, निष्पादन की रिट, आदि।
- वे वास्तव में क्यों हैं - लेखक इसे इस तरह से देखता है))) ये पैरामीटर हमारे मत में गणना का जो वर्णन करते हैं, उसका सार दर्शाते हैं
- मूल्यांकन है, जैसा कि वे अब कहते हैं, विशेषज्ञ। वास्तविक जीवन में, यह अनुमान खनन के माध्यम से प्राप्त किया जाएगा। हम इसके बारे में अगले लेख में लिखेंगे।
कुछ नोड्स के अलग-अलग पारस्परिक संबंध क्यों हैं (उदाहरण के लिए, Odin_za_vseh - Bonasye = 3, और Bonasye - Odin_za_vseh = 1)? ऐसा इसलिए है क्योंकि इसके विपरीत ओडिन_जा_सेह का बोनासे पर बहुत अधिक प्रभाव है। और यह समझना महत्वपूर्ण है। जब Odin_za_vseh स्कोरिंग करते हैं, तो हमें Odin_za_vseh पर Bonasye के प्रभाव पर विचार करना होगा।
एक बांड स्कोर क्या है और इसकी गणना कैसे की जाती है?
- संचार मूल्यांकन दूसरे पर एक नोड के प्रभाव का एक उपाय है
- हमारे ग्राफ़ में प्रत्येक कनेक्शन दो-तरफ़ा है, लेकिन एक ही समय में, विभिन्न दिशाओं में संचार का आकलन भिन्न हो सकता है
- संचार स्कोर 1 से 5 (उदाहरण के लिए 1 से 5 तक) का मान है। कोई नकारात्मक संबंध नहीं हो सकता है, क्योंकि नोड या तो दूसरे से जुड़ा है, और हम मूल्यांकन करते हैं कि यह इस नोड को कितना प्रभावित करता है, या जुड़ा नहीं है। इस मामले में, निश्चित रूप से, एक अविश्वसनीय नोड के साथ संबंध अंततः उस नोड के लिए नकारात्मक होगा जो हम मूल्यांकन कर रहे हैं, क्योंकि इस अविश्वसनीय नोड में एक नकारात्मक आंतरिक रेटिंग होगी।
- नोड का आंतरिक मूल्यांकन एक एकत्रित मूल्य होता है जिसमें नोड के आंतरिक पैरामीटर होते हैं। हमारे उदाहरण में, यह 'गुडी', 'रैंक', 'फंड' है। आंतरिक रेटिंग नकारात्मक हो सकती है।
स्कोरिंग बॉल कैसे मानी जाएगी?
- प्रत्येक कंपनी जो इस दृष्टिकोण का उपयोग करेगी, वह अपनी आवश्यकताओं और अपने व्यवसाय के अनुभव के आधार पर स्कोरिंग स्कोर की गणना कर सकती है।
- हमारे मामले में, हमने एक सरल और जटिल तरीका चुना:
  - स्कोरिंग स्कोर = जिस नोड का हम मूल्यांकन कर रहे हैं उसका आंतरिक स्कोर + सम (आंतरिक स्तर का १ बच्चे का नोड का मूल्यांकन किया जा रहा है नोड पर इस नोड के प्रभाव का मूल्यांकन )
  - यदि आपको एक नकारात्मक स्कोरिंग स्कोर मिलता है, तो हम ऋण नहीं देते हैं
- नीचे प्रस्तुत एल्गोरिदम बुनियादी है और किसी भी स्कोरिंग स्कोर गणना तकनीक को फिट करने के लिए आसानी से संशोधित किया जा सकता है।
- सभी कठिनाई "सही" खनन में होगी, लेकिन यह अगले लेख में वर्णित किया जाएगा

और यहाँ एल्गोरिथ्म ही है:

 searched=[] #   def search_outer(name,n): return graph[name]['goody']*graph[name]['rank']*graph[name]['fund']+search(name,n) # search_outer()    ,       #,       search() #name –   ,     #n –   –       def search(name, n, z=1): ball=0 #,      global searched #    if z <= n and name not in searched: #        searched.append(name) for x in graph[name]['relations']: #   ball += graph[x]['goody'] * graph[x]['rank'] * graph[x]['fund'] * graph[x]['relations'][name] / z + search(x,n,z+1) #      #   ,     return ball #, ,     def main(): ball = search_outer ('Odin_za_vseh', 2) print(ball) if __name__ == '__main__': main()

संक्षेप में:

मुझे यकीन है कि लेख को पढ़ने में 30 मिनट से ज्यादा नहीं लगे
हमने सभी के लिए एनपीओ वन के स्कोरिंग स्कोर की गणना की। हम क्रेडिट नहीं देते हैं, एनपीओ "वन फॉर ऑल" दुश्मनों के एक समूह के साथ उन साहसी हैं। हम राज्य कर्मचारियों को इसका श्रेय दे सकते हैं, उदाहरण के लिए, 'मुश्तकीरी'
एल्गोरिथ्म सरल और काफी प्रभावी निकला।
कम्प्यूटेशनल जटिलता ओ (एन ** डी + 1) है, जहां डी स्तरों की संख्या है। नेत्रहीन, एल्गोरिथ्म नीचे चित्र में दिखाया गया है।

सोबोलेवन और उनके लेख के लिए धन्यवाद

आप सबसे दिलचस्प और मुश्किल - डेटा खनन पर आगे बढ़ सकते हैं!

PS सिद्धांत के साथ अन्य लेखों के लिंक के बारे में (पिछले लेख में, हमने एक टिप्पणी की है):

गणना स्कोरिंग डे ला फेर या किसी के क्षितिज को चौड़ा करने के हिस्से के रूप में क्रेडिट स्कोरिंग पर एक अध्ययन। भाग ३

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