Онтология методов машинного обучения при управлении проектами
Автор: Мурзагалеев Т.М., Жукова Н.А.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Инжиниринг онтологий
Статья в выпуске: 2 (60) т.16, 2026 года.
Бесплатный доступ
Применение методов машинного обучения в области управления проектами потенциально обеспечивает ряд преимуществ, которые могут позволить улучшить управление. Для эффективного применения методов машинного обучения используются наиболее показательные метрики с учѐтом разнообразия наборов данных, для которых требуется структурирование и систематизация элементов управления проектами. Целью данного исследования является разработка онтологии, позволяющей обеспечить необходимую информацию о применении методов машинного обучения в управлении проектами для прогнозирования трудозатрат и сроков выполнения проектов. Выполнен обзор методов машинного обучения, их метрик и наборов данных из научных публикаций, разработана и описана структура онтологии в области применения методов машинного обучения в управлении проектами для прогнозирования трудозатрат и сроков проектов, описана схема информационного взаимодействия пользователя с онтологией. Результаты проведѐнного исследования могут позволить упростить процесс поиска необходимых методов машинного обучения для их использования при управлении проектами на основе новых или общедоступных наборов данных.
Онтология, управление проектами, прогнозирование срока проекта, трудозатраты проекта, методы машинного обучения, набор данных
Короткий адрес: https://sciup.org/170213152
IDR: 170213152 | УДК: 004.82 | DOI: 10.18287/2223-9537-2026-16-2-300-313
Ontology of machine learning methods in project management
The application of machine learning methods in project management offers a number of potential advantages that can contribute to improving project management processes. Effective use of machine learning methods requires the identification of the most informative performance metrics while taking into account the diversity of available datasets, which in turn necessitates the structuring and systematization of project management elements. The aim of this study is to develop an ontology that provides the information necessary for the application of machine learning methods in project management, particularly for forecasting project effort and completion time. A review of machine learning methods, evaluation metrics, and datasets reported in scientific publications was conducted. Based on the results of this review, an ontology structure was developed and described for the application of machine learning methods in project management for effort estimation and project schedule forecasting. In addition, a scheme of user interaction with the ontology is presented. The results of the study may facilitate the process of identifying appropriate machine learning methods for project management tasks using new or publicly available datasets.
