RAQAMLI IQTISODIYOT SHAROITIDA QAROR QABUL QILISHDA GIBRID ONTOLOGIK-GENERATIV MODEL (HOG-M) ASOSIDAGI INTELLEKTUAL TAHLIL TIZIMI

Авторы

  • Absalamova Diyora Toshkent Davlat Iqtisodiyot Universiteti, sun'iy intellekt kafedrasi PhD tadqiqotchisi Автор
  • Mamatqulov Mavlon Toshkent Amaliy Fanlar Universiteti, kompyuter injiniringi kafedrasi o‘qituvchisi Автор

DOI:

https://doi.org/10.65164/xyah1e96

Ключевые слова:

sun'iy intellekt, iqtisodiyot, gibrid model, ontologiya, generativ AI, prognozlash, qaror qabul qilish, HOG-M, RAG, moliyaviy tahlil, raqamli iqtisodiyot.

Аннотация

Ushbu tezisda iqtisodiy tahlil va qaror qabul qilish jarayonlarini intellektuallashtirish uchun mo'ljallangan HOG-M (Hybrid Ontological-Generative Model) tizimining arxitekturasi va miqdoriy baholash natijalari taqdim etiladi. HOG-M iqtisodiyot domen ontologiyasini (OWL 2 DL), vektorli semantik qidiruv mexanizmini (FAISS HNSW) va generativ til modelini (fine-tuned LLM) Reciprocal Rank Fusion (RRF) algoritmi asosida integratsiya qiladi. Tizim O'zbekiston moliya, savdo, ishlab chiqarish va qishloq xo'jaligi sohalariga ixtisoslashtirilgan bo'lib, 2023–2024 yillar ma’lumotlari asosida baholangan. Tajriba natijalari ko'rsatadiki, HOG-M iqtisodiy prognozlashda RMSE ko'rsatkichini 42,3% ga yaxshiladi, ROI ni o'rtacha 26,8% oshirdi va moliyaviy tahlil ish vaqtini 89,2% ga qisqartirdi.

Библиографические ссылки

1. PricewaterhouseCoopers. Sizing the Prize: What's the Real Value of AI for Your Business? London: PwC Global; 2024. 30 p.

2. Davenport TH, Ronanki R. Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review. 2018, 96(1): 108–116.

3. Salinas D, Flunkert V, Gasthaus J, Januschowski T. DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks. International Journal of Forecasting. 2020, 36(3): 1181–1191.

4. Lewis P, Perez E, Piktus A, et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. NeurIPS. 2020, 33: 9459–9474.

5. Grau BC, Horrocks I, Motik B, et al. OWL 2: The Next Step for OWL. Journal of Web Semantics. 2008, 6(4): 309–322.

6. Pan J, Sheng S, Xu Y, et al. Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap. IEEE TKDE. 2024, 36(7): 3580–3599.

7. Cormack GV, Clarke CLA, Buettcher S. Reciprocal Rank Fusion Outperforms Condorcet. ACM SIGIR 2009; pp. 758–759.

8. O'zbekiston Respublikasi Prezidenti. PF-6079 – "Raqamli O'zbekiston – 2030" strategiyasini tasdiqlash to'g'risida. 2020-yil 5-oktabr.

9. McKinsey Global Institute. The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier. McKinsey & Company; 2023. 68 p.

10. Es S, James J, Espinosa-Anke L, Schockaert S. RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation. EACL 2024; pp. 150–163.

Опубликован

2026-05-15