Comments
Да потому что цели не указаны…

>Речь в статье пойдет о некоторых нюансах операции выборки данных.

И что нюансы? Кому и зачем это нужно, какую проблему это призвано решать? Ведь не зря советуют начинать именно с этого. В крайнем случае, прочитав первые пару абзацев можно будет сразу пройти мимо, поняв, что эта тема тебя не касается. А тут до конца остаешься в сомнении, о чем же был этот текст )
И что нюансы? Кому и зачем это нужно, какую проблему это призвано решать?

А почему нельзя писать статьи о «некоторых нюансах приготовления яичницы» или «как правильно приготовить борщ»? Проблемы вроде как нет, но нюансы есть. Кому интересно, — прочтут, остальные пройдут мимо, и автор не в обиде ).
Так я вроде не жалуюсь? Это было пожелание, если хотите. В таком виде, как есть, оно читается сложно. даже если понимаешь вроде, о чем речь — все равно такое впечатление, что мысль того… пытается сбежать.

Если проблемы совсем нет никакой — то цель-то должна быть? Было бы неплохо ее как-то попроще сформулировать в одном месте.
Да, я понял пожелание, спасибо.

Термину «регистры правил» уже почти 15 лет (первая статья — 2003 год). Не так давно я переосмыслил (до меня наконец-то дошло )) математику, которая лежит в их основе, и отчего зависят алгоритмы выборки. Именно это понимание я и решил зафиксировать в статьях.

Не знаю, понятнее или нет стало с решаемой проблемой, но с мотивацией автора вроде как должно стать яснее ).
Пожалуй только в том, что таблицы (регистры) правил тоже являются представлением неких знаний.

На мой взгляд регистры правил принадлежат более низкому уровню абстракции — поскольку фактически представляют собой лишь определенный класс функций. Никакой (прикладной) специфики сами по себе регистры правил не несут.
Неплохая компиляция знаний теории множеств, теории информации и информационного поиска.

Бросается в глаза неотточенность терминологии. Так, например, термин «детерминант» — алгебраический, а «регистр» — юридический. Поэтому уровень абстракции исследования весьма туманен.

Вцелом исследование требует вектора направленности. Что можно отсюда почерпнуть? Какое новое знание получено в результате исследования?
О терминологии. Согласен в том, что слова важны, так как позволяют удобно и кратко выражать мысль (при ее наличии).

Термин «Регистр» вроде бы впервые использован компанией 1С в своих продуктах/ платформах. Вполне себе устоявшийся за 20 лет. Заменяет более громоздкие «Функциональная зависимость», «Функциональное отношение» или «Табличная функция».

«Регистры правил» в данном контексте лишь уточняют вид области определения функций (допустимость универсумов и пр.).

«Детерминант», он же «Определитель», он же «Область определения». На мой взгляд название отражает суть — то, что определяет значения функции.

«Корень» — то, что извлекаем из табличной функции. Намного лучше и короче, чем, например, «зависимая часть».

Если есть более удобные (или принятые) термины — пожалуйста, можно обсудить.

Что касается «направленности исследования». Я бы не сказал, что было какое-то особое исследование.
Это фиксация понимания, которое накапливалось по мере использования регистров правил (в наших продуктах их десятки, если не сотни).

Про путь к этому пониманию — отдельная история. Я не сразу понял, например, то, что релевантность выборки определяется размером (мощностью) значения детерминанта. То есть не зависит от значений входного вектора. Вначале же я считал, что релевантность считается через некие «Степени соответствия (похожести)», которые вычисляются при соединении входного вектора со значениями детерминанта (что-то типа коэффициента Танимото).

Для меня — это «новое знание», безусловно. Именно это понимание позволило выразить релевантность конкретными формулами. Но, как часто бывает, после осознания чего-либо осознанное становится банальным.
Я бы поспорил насчет терминологии, если было бы время, но вцелом если терминология не выровнена, то теряется точность описания и у читателя формируется ложное представление о контексте.

Если у исследования нет вектора направленности и оригинальных результатов, то у читателя не будет мотивации его читать. Возможно поэтому у статьи так мало комментариев.
Возможно поэтому у статьи так мало комментариев.

Для такой статьи это нормально и ожидаемо. Эта и последующая статьи не претендуют на популярность. Пишутся для «закрепления материала».
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.