private UserToEducationLineAnalysis()
{
//Получаем полный список доступных кластеров
using (var context = new RecomendationSystemModelContainer())
{
totalArrayClusters = context.Clusters.ToArray();
}
}
/// <summary>
/// Ищет в бд информацию о направлениях, из которой строит "таблицу": направления/кластеры.
/// </summary>
private EducationLineToClusterCell[,] AnalyseAllEducationLineCluster()
{
using (var context = new RecomendationSystemModelContainer())
{
var allEducationLines = (from user in context.DepartmentEducationLines
select user).ToArray();
var allEducationLinesClusterMatrix = new EducationLineToClusterCell[allEducationLines.Length, totalArrayClusters.Length];
//пробешамеся по всем направлениям
for (int i = 0; i < allEducationLines.Length; i++)
{
Dictionary <Cluster, double> clusterResult = new Dictionary <Cluster, double>();
foreach (var item in totalArrayClusters)
{
clusterResult.Add(item, 0);
}
//заполняем оценками и кластерами
foreach (var requipment in allEducationLines[i].DepartmentLinesRequirement)
{
//Получаем текущую дисциплину и ее весовые коэффициенты. Запонляем : Дисциплина/кластер
int mark = requipment.Requirement;
foreach (var weight in requipment.Discipline.Weight)
{
var t = weight.Cluster;
var cluster = (from item in totalArrayClusters
where item.Name == weight.Cluster.Name
select item).SingleOrDefault();
//Прибавляет заданному кластуру значение. Именно прибавляет.
//Т.е. если у нас есть к примеру есть значение по математике,
//и мы смотрим информатику,которая в свою очередь имеет вклад и в Информатику, и в Математику(меньший).
//Соответсвенно начальное значение математики увеличится
clusterResult[cluster] += mark * weight.Coefficient;
}
}
for (int j = 0; j < totalArrayClusters.Length; j++)
{
//Результат
allEducationLinesClusterMatrix[i, j] = new EducationLineToClusterCell
{
EducationLineId = allEducationLines[i].Id,
EducationLineName = allEducationLines[i].Name + ", " + allEducationLines[i].EducationForm,
ClusterId = clusterResult.ElementAtOrDefault(j).Key.Id,
ClusterName = clusterResult.ElementAtOrDefault(j).Key.Name,
Value = clusterResult.ElementAtOrDefault(j).Value
};
}
}
return(allEducationLinesClusterMatrix);
}
}
/// <summary>
/// Ищет в бд информацию о пользователях, из которой строит "таблицу": пользователи/кластеры.
/// </summary>
/// <returns>Таблица с значениеями и описанием ячейки </returns>
private UserToClusterCell[,] AnalyseAllUserCluster()
{
using (var context = new RecomendationSystemModelContainer())
{
var allUsers = (from user in context.Users
select user).ToArray();
var allUserClusterMatrix = new UserToClusterCell[allUsers.Length, totalArrayClusters.Length];
//берем всех пользователей
for (int i = 0; i < allUsers.Length; i++)
{
Dictionary <Cluster, double> clusterResult = new Dictionary <Cluster, double>();
foreach (var item in totalArrayClusters)
{
clusterResult.Add(item, 0);
}
//заполняем оценками и кластерами
foreach (var stateExam in allUsers[i].UnitedStateExam)
{
//Получаем текущую дисциплину и ее весовые коэффициенты. Запонляем : Дисциплина/кластер
int mark = stateExam.Result;
foreach (var weight in stateExam.Discipline.Weight)
{
var t = weight.Cluster;
var cluster = (from item in totalArrayClusters
where item.Name == weight.Cluster.Name
select item).SingleOrDefault();
//Прибавляет заданному кластуру значение. Именно прибавляет.
//Т.е. если у нас есть к примеру есть значение по математике,
//и мы смотрим информатику,которая в свою очередь имеет вклад и в Информатику, и в Математику(меньший).
//Соответсвенно начальное значение математики увеличится
clusterResult[cluster] += mark * weight.Coefficient;
}
}
for (int j = 0; j < totalArrayClusters.Length; j++)
{
//Результат
allUserClusterMatrix[i, j] = new UserToClusterCell
{
UserId = allUsers[i].Id,
UserName = allUsers[i].FirstName,
ClusterId = clusterResult.ElementAtOrDefault(j).Key.Id,
ClusterName = clusterResult.ElementAtOrDefault(j).Key.Name,
Value = clusterResult.ElementAtOrDefault(j).Value
};
}
}
return(allUserClusterMatrix);
}
}
/// <summary>
/// Получает иноформацию из бд и приводит ее к матричному виду для дальнейшей обработки алгоритмом построения мн-ва Парето.
/// В данной версии считается, что порядок названий в бд меняться на протяжении работы не будет(так по идее и должно быть)
/// </summary>
private void CalculateInfoForParretoSet()
{
List <EducationLineAndRequirementRow> educationLinesAndRequirementTable;
using (var context = new RecomendationSystemModelContainer())
{
//TODO: Направлению обучения не хватает названия(одного когда не достаточно)
//Получаем списки всех нарпавлений обучения + информация о требованиях
educationLinesAndRequirementTable =
(from edLines in context.DepartmentEducationLines
where edLines.DepartmentLinesRequirement.Count == 3//пока захардкодим(Должно быть обязательно указано 3 экзамена егэ (мин.баллы)
select new EducationLineAndRequirementRow()
{
Id = edLines.Id,
Code = edLines.Code,
Requirements = (from requirement in edLines.DepartmentLinesRequirement
select requirement.Requirement).ToList()
}).ToList();
//Получаем остальные списки: оценки, увлечения, предпочтения
}
if (educationLinesAndRequirementTable.Count > 0)
{
//Дальше алгоритм построения множества Паретто
MulticriterialAnalysis multicriterialAnalysis = new MulticriterialAnalysis();
var parretoSet = multicriterialAnalysis.ParretoSetCreate(educationLinesAndRequirementTable);
//Теперь необходимо сузить наше множество:
#region 1. Выявлении информации об относительной важности критериев
//Опрос ЛПР
//TODO: Подумать над возможностью циклического уточнения, с опросом уточяющей информации на каждом шаге
//+ проверке непротиворечивости нескольких утверждений
#endregion
#region 2. Замена менее важных криетриев новыми
//Пока сделал 1 шаг с фиксированными коэффициентами(нужно обдумать что они правильные). ЛПР в данном случае -мы(я)
//Пусть у нас 3 критерия - минимальные баллы по предметам
//На сколько мы готовы пожертвовать русским ради математикик и профильного предмета(информатика)
//когда один критерий важнее второго, а он, в свою очередь,
//важнее третьего (здесь можно дважды применить теорему 2.5 —
//сначала пересчитывается третий критерий, а затем второй; см.
//п. 1 разд. 4.1)
//Пусть русский<математика<информатика
// 80 70
// 30 60
// 60 30
//Пересчитываем сначала русский, потом математику
// 72
// 72
// 72
//...
double tetaMath_Rus = multicriterialAnalysis.GetTeta(20, 10);
double tetaProf_Math = multicriterialAnalysis.GetTeta(20, 5);
//Определить на каких позициях стоит какой предмет и пересчить поп формуле. Пусть для начала считаем что на 0 - русский, на 1 - математика, на 3-информатика
foreach (var row in parretoSet)
{
//teta*болееВажный + (1-teta)* менееВажный
//Пересчитываем русский 70 80 -> 72 80
//Пересчитываем информатику 80 90-> .. ..
//...
for (int i = 0; i < row.Requirements.Count - 1; i++)
{
row.Requirements[i] = RecalculateElementsRow(row.Requirements[i + 1], row.Requirements[i], tetaMath_Rus);
}
}
//или
//когда два критерия по отдельности важнее третьего (тогда для формирования
//нового векторного критерия следует использовать формулу (4.7)
//или еще варианты...
//TODO: Решить как распределять коэффициенты и какой у нас случай. По идее мы можем сгруппировать наши требования в группы: ЕГЭ, Оценки, Увлечения и пр.
//В каждой из них - есть свои требования(балы по математике, русскому, информтатике) которые так же сравнимы... как быть. Счить все как 1 кучу и выявять нужные или по группам.
//Есть идея сделать рекурсивно:
//Сначала считаем на вершинах дерева - сравниваем Егэ по русскому, математике и информатике. Получим равнозначные критерии в итоге.
//Потом сравниваем полученную группу из 3-х критериев с остальными.
//Самый простой вариант на мой взгялд - заранее определить важность в виде a1<a2<a3<a4<...<an
//После этого упорядочить наш список критериев(в бд или в коде)
#endregion
#region Нахождение нового мноежства паретто
var parretoSetNew = multicriterialAnalysis.ParretoSetCreate(parretoSet);
#endregion
#region 3. Анализ ЛПР-ом получившихся значений
#endregion
}
else
{
throw new Exception("Не удалось получить списко информации об направлениях обучения и требованиях");
}
}
