Graph analytics for digital economy tasks

В статье рассматриваются теоретические и практические примеры использования графовой аналитики для решения приоритетных задач цифровой экономики, как первой ступени экономики знаний. Во-первых, авторы обрисовывают имитационную модель, которую можно использовать для отслеживания колебаний инфляции. Поскольку рост инфляции может отражать рост цен на товары и услуги, а также то, как потребители теряют свои позиции по мере того, как на свои доходы они покупают меньше товаров, прогнозирование инфляции и ее последствий может иметь большое значение. Представленная модель основана на когнитивном графе. Когнитивный граф имеет 15 вершин, которые являются факторами, влияющими на экономику. Анализируются связи между вершинами и формируется матрица инцидентности. Далее в графе распознаются несбалансированные циклы, длина которых больше 2. Именно эти несбалансированные циклы обычно вызывают инфляцию и наносят ущерб экономике. Эта модель позволяет рассмотреть 5 несбалансированных циклов, а ее использование позволяет правительству (лицам, принимающим решения) контролировать и ограничивать влияние инфляции на экономику. Также представлены теоретические основы применения когнитивных графов для количественной оценки знаний.