Алексей Николаевич Кисляков, доктор экономических наук, кандидат технических наук, доцент, профессор
кафедра информационных технологий
Владимир
Alexey N. Kislyakov, Doctor of Economic Sciences, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Professor
Department of Information Technologies
Vladimir
В статье рассматриваются современные актуальные подходы к стратегическому планированию экономического развития территорий с использованием концепции точек роста и возможностей анализа графовых моделей.
Цель исследования заключается в разработке метода пространственной кластеризации социально-экономических единиц на основе анализа графовых моделей для оценки точек роста в системе стратегического планирования территорий.
Кроме того, представлен подход построения обобщенного вторичного графа муниципальной сети промышленных предприятий на основе положения объектов в многомерном пространстве признаков и связей между ними c использованием алгоритма UMAP, позволяющего выполнить равномерную аппроксимацию многообразия вариантов отображения объектов в многомерном пространстве признаков с поправкой на расстояние до ближайшего соседа. Основная гипотеза работы строится на ограничении сложности графа путем удаления ребер между вершинами с низкой степенью сходства и выполнении дальнейшей кластеризации. Предложен метод выделения минимального связующего дерева (MST) для определения точек роста в обобщенном вторичном графе. Разработанные подходы успешно могут быть применены в целях повышения эффективности стратегического планирования территорий, однако требуют совершенствования путем проработки конкретных ключевых показателей и индикаторов, которые позволяют сформировать вторичный граф на основе алгоритма UMAP для оценки взаимосвязей между объектами, а также устранить шумы, снизить переобучение модели и масштабировать решение за счет включения в модель новых показателей, вносящих полезную информацию о предметной области.
The article considers modern topical approaches to strategic planning of economic development of territories using the concept of growth points and possibilities of graph model analysis.
The aim of the study is to develop a method of spatial clustering of socio-economic units based on the analysis of graph models for the assessment of growth points in the system of strategic planning of territories.
In addition, we present an approach to the construction of a generalized secondary graph of the municipal network of industrial enterprises based on the position of objects in the multidimensional feature space and the links between them using the UMAP algorithm, which allows us to perform a uniform approximation of the variety of variants of mapping objects in the multidimensional feature space with a correction for the distance to the nearest neighbor. The main hypothesis of the work is based on the graph complexity limitation by removing edges between vertices with low similarity degree and performing further clustering. We propose a minimum spanning tree (MST) selection method for determining growth points in a generalized secondary graph. The developed approaches can be successfully applied to improve the effectiveness of strategic planning of territories, but they require improvement. For this purpose, it is necessary to specify specific key indicators and indicators that will allow to form a secondary graph based on the UMAP algorithm to assess the interrelationships between the objects, as well as to eliminate noise and reduce overtraining of the model. Inclusion of new indicators that contribute useful information about the subject area into the model will allow scaling of the obtained solutions.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.