Информационно-лингвистического обеспечения распределенных систем поддержки принятия решений
⇐ ПредыдущаяСтр 22 из 22
Основное назначение подсистемы поиска информации в корпоративной сети с возможностью использования информационных ресурсов глобальной сети Интернет состоит в формировании информационно-лингвисти-ческого обеспечения распределенных систем поддержки принятия решений. Главное окно данной подсистемы (рис. 6.7) предназначено для задания начальных параметров поисковой системы: - выбора типа поиска (по умолчанию – поиск по файловым ресурсам сети Интернет); - задания предметной области; - задания мультилингвистичности поиска, т. е. выбор языков поиска (по умолчанию – поиск только на русском языке); - задания поисковой строки; - задания информационных ресурсов (по умолчанию – расширенный поиск как в корпоративной сети, так и в Интернете). Это окно также инициализирует начало поисковой процедуры. Для удобства пользователя основные функции в данном окне продублированы как кнопками, так и пунктами главного меню.
Рис. 6.7. Главное окно подсистемы поиска информационно-лингвистического обеспечения распределенных СППР
Рассмотрим работу каждой функции главного окна. Первая функция – задание типа поиска (рис. 6.8). Как уже отмечалось в п. 6.1, поиск может производиться в шести вариантах: - поиск по заданному информационному ресурсу корпоративной сети; - поиск по информационному ресурсу в сети Интернет; - метапоиск по заданным информационным ресурсам корпоративной сети, либо по всем ресурсам этой сети; - метапоиск по заданным информационным ресурсам Интернета; - метапоиск по заданным поисковым ресурсам сети Интернет; - смешанный метапоисковый алгоритм как по ресурсам корпоративной сети так и в сети Интернет.
Необходимо отметить, что первые пять вариантов требуют указания ресурсов, по которым будет производиться поиск (метапоиск). При нажатии кнопки «Отменить» происходит закрытие окна без учета изменений. При нажатии кнопки «Продолжить» все изменения будут приняты.
Рис. 6.8. Задание типа поиска
Следующая функция главного окна – задание предметной облас-ти (рис. 6.9).
Рис. 6.9. Задание предметной области
В левой части окна расположено поле с раскрывающимся списком, в котором необходимо выбирать интересующие ЛПР предметные области. Далее нажатием кнопки > выбранная предметная область отобразится в правой части окна и будет задана для поиска. Для отмены этой области следует нажать кнопку <, для выбора и/или отмены всех предметных областей – кнопки >> и << соответственно. Следующие функции: задание языков поиска и выбор информационных ресурсов – выполняются аналогично функции задания предметной области. Рассмотрим последнюю функцию определения начальных параметров поисковой процедуры – задание поисковой строки (рис. 6.10).
Рис. 6.10. Задание поисковой строки
В левой части окна производится работа с терминами из тезаурусов. По умолчанию автоматически подключаются тезаурусы, относящиеся к предметным областям. Для расширения охвата поиска можно добавить еще некоторые тезаурусы из смежных предметных областей и термины, не содержащиеся в тезаурусе. После задания начальных параметров система переходит к автоматическому поиску документов (рис. 6.11).
Рис. 6.11. Результат поиска информации В результате выполнение поисковой процедуры появляется возможность просмотра информации как в одноязычном, так и в многоязычном варианте. Система также позволяет просматривать найденные документы по принадлежности к собственным ресурсам компании или к внешним ресурсам (например, ресурсам сети Интернет). Выбранные документы можно сохранить на локальном рабочем месте ЛПР.
* * *
Резюмируя вышесказанное, можно отметить следующее: - в монографии представлена функциональная структура системы формирования и обработки информационно-лингвистического базиса распределенных СППР, состоящая из двух подсистем: информационно-лингви-стической поисковой подсистемы и подсистемы анализа/синтеза структуры; - приведена программная реализация предложенных решений. Основное внимание при этом уделено поисковым решениям в корпоративной сети и сети Интернет. Показана возможность проведения поисковой процедуры без использования тезаурусов вообще, с использованием простого тезауруса и с использованием частотного тезауруса, а также продемонстрирована возможность проведения мультилингвистического поиска и обработки информации в рамках разработанных алгоритмов и решений.
Заключение
В настоящее время недостаточно внимания уделяется проблемам мультилингвистичности представления информации в корпоративных информационных системах и оптимизации структуры информационного обеспечения систем поддержки принятия решений корпоративного типа. Проведенный анализ типовых структур и возможностей СППР показал, что существующие модели поиска и обработки информации в корпоративных информационно-управляющих системах часто не дают эффективного решения задач формирования многоязычного информационно-лингвисти-ческого обеспечения распределенных систем поддержки принятия решений. Представленная в монографии поисковая система в полной мере охватывает технологию работы с мультилингвистическими корпоративными базами данных и информационными хранилищами. Эта система позволяет перейти на новый уровень развития корпоративных информационных систем, ориентированный на всестороннюю поддержку лица, принимающего решение. Реализация подобной системы основывается на предложенных авторами методике организации моделей запросов ЛПР в ИУС и новых алгоритмах формирования и непрерывной корректировки модели пользователя с учетом новой информации, получаемой при взаимодействии ЛПР с системой в рамках конкретных производственных ситуации.
В монографии также рассмотрены новые модели представления и обработки мультилингвистической информации в информационных системах, эффективно формирующие информационно-лингвистическое обеспечение распределенных систем поддержки принятия решений. В частности, модифицированная модель, основанная на мультилингвистических тезаурусах, позволит не только ускорить работу метапоисковых систем, но и совершенствовать процесс разработки новых информационных коллекций. Работа поисковой системы распределенной СППР основана на мультилингвистических частотных тезаурусах и использует несколько режимов: поиск как с частотными, так и без частотных характеристик, метапоиск с использованием тезаурусов для проверки релевантности и ранжирования, а так-же проведение поисковой процедуры без использования тезаурусов вообще. Таким образом, в данной монографии решена задача повышения эффективности формирования информационного обеспечения распределенных СППР на базе частотных мультилингвистических тезаурусов с использованием как ресурсов корпоративной сети, так и сети Интернет, что имеет существенное значение для развития теории и практики решения задач анализа и обработки мультилингвистической информации.
Библиографические ссылки
1. Атанов Г. А., Пустынникова И. Н. Структурирование понятий предметной области с помощью методов представления знаний // Искусств. интеллект.– 1997. – № 2. – С. 29–40. 2. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Структура данных и алгоритмы. – М.: Вильямс, 2000. 3. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Технология и инструментальные средства проектирования тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. В 2 ч. Ч. 2 // Информ. технологии. – 1999. ‑ № 7. – С. 39–45. 4. Бовтенко М. А. Компьютерная лингводидактика: учеб. пособие. – Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. техн. ун-та, 2000. 5. Брусиловский П. Л. Интеллектуальные обучающие системы // Инфор-матика. Информ. технологии. Средства и системы. – 1990. – № 2. – С. 3–22.
6. Брюхов Д. О., Задорожный В. И., Калиниченко Л. А. Интероперабельные информационные системы: архитектуры и технологии // Системы упр. базами данных. – 1995. – № 4. – С. 29–32. 7. Ван Лоун Ч. Матричные вычисления. – М.: Мир, 1999. 8. Вендров А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. – М.: Финансы и статистика, 1998. 9. Вендров А. М. Один их подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений // Системы упр. базами данных. – 1995. – № 3. – С. 75–86. 10. Власов Е. А., Юдина Т. Ф. Компьютеры в обучении языку: проблемы и решения. – М., 1990. 11. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001. 12. Гаврилова Т. А.. Зудилова Е. В. Адаптивный диалог и модель пользователя // Диалог-95: материалы Междунар. семинара по компьютер. лингвистике и ее прил. – Казань, 1995. – С. 88–97. 13. Гринберг И., Гарбер Л. Разработка новых технологий информационного поиска // Открытые системы. – 1999. – № 10. – С. 47–51. 14. Даконта М., Саганич А. XML и Java 2. – СПб.: Питер, 2001. 15. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. – М.: Мир, 1991. 16. Емеличев В. А., Мельников О. И., Сарванов В. И. Лекции по теории графов. – М.: Наука, 1990. 17. Зеленков П. В., Карцан И. Н., Лохмаков П. М. Инструментарий поисковых систем сети Интернет // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 103–118. 18. Зеленков П. В., Карасева М. В., Карцан И. Н. Метапоисковая мультилингвистическая система // Вестник СибГАУ. – 2007. – Вып. 3 (16). – С. 130–131. 19. Зеленков П. В., Карцан И. Н., Кожевников В. В. Современные поисковые системы в сети Интернет: анализ принципов работы и классификация // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 221–227. 20. Зеленков П. В., Ковалев И. В. Автоматизация формирования информационно-терминологического базиса мультилингвистических обучаю-щих технологий // Телекоммуникации и информатизация образования. – 2005. – № 3 (28). – С. 68–82. 21. Зеленков П. В. Автоматизация формирования мультилингвистического информационного базиса систем адаптивного обучения терминологической лексике: дис.... канд. тех. наук. – Красноярск, 2003. 22. Зеленков П. В., Ковалева Т. А. Алгоритм формирования информационного базиса мультилингвистической адаптивно-обучающей технологии // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Васи-ленко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 11. – Красноярск, 2003. – С. 185–190.
23. Зеленков, П. В., Ковалев И. В., Ступина А. А. Мультилингвистическая адаптивно-обучающая технология для обеспечения доступности информационных ресурсов // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: сб. тр. по результатам IX Междунар. открытой науч. конф. / Воронеж. гос. техн. ун-т. – Воронеж, 2004. – С. 234–235. 24. Зеленков П. В., Ковалев И. В., Джиоева Н. Н. Мультилингвистическая среда информационно-образовательного взаимодействия // Интеграция методической работы и системы повышения квалификации кадров: материалы V Всерос. оч.-заоч. науч.-практ. конф. / Юж.-Урал. гос. ун-т. – Челябинск, 2003. – С. 99–101. 25. Зеленков П. В., Ковалева Т. А. Проблема развития метапоисковых технологий // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 14. – Красноярск, 2004. – С. 95–103. 26. Зеленков, П. В., Ковалев И. В., Огнерубов С. С. Программная система Multi-BasisOptimization v1.0 // Компьютер. учеб. прогр. и инновации. – 2005. – № 7. – С. 20–21. 27. Калянов Г. Н. CASE-структурный и системный анализ. Автоматизация и применение. – М.: ЛОРИ, 1996. 28. Калянов Г. Н. Консалтинг при автоматизации предприятий. Подходы, методы, средства. – М.: СИНТЕГ, 1997. 29. Калянов Г. Н., Козлинский А. В., Лебедев В. Н. Сравнение и проблема выбора методов структурного системного анализа // PC WEEK/RE. – 1996. – № 34. – С. 69–74. 30. Калянов Г. Н., Козлинский А. В., Лебедев В. Н. Сравнительный анализ структурных методологий // Системы упр. базами данных. – 1997. – № 5. – С. 75–78. 31. Камер Д. Э. Компьютерные сети и Internet. Разработка приложений для Internet: пер. с англ. – М.: Вильямс, 2002. 32. Карберри С. Модели пользователя: проблема неадекватности // Новое в зарубеж. лингвистике. – Вып. 24. – М., 1989. – С. 259–291. 33. Карташева Е. А. Интеллектуальные поисковые системы Excalibur // Сети. – 1997. – № 6. – С. 38–40. 34. Карцан И. Н., Кустов Д. В., Яркова С. А. Активная модель мультиязычных запросов пользователя в информационно-управляющих системах // Вестник СибГАУ. – 2007. – Вып. 3 (16). – С. 131–135. 35. Карцан И. Н. Алгоритмическое обеспечение тематико-ориенти-рованного мониторинга и персонификации информационных ресурсов // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 24. – Красноярск, 2006. – С. 10–15. 36. Карцан И. Н., Лохмаков П. М., Цветков Ю. Д. Интеллектуализация поиска информации в корпоративных системах // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 141–156. 37. Карцан И. Н. Многоагентная система компьютерной обработки узкоспециализированной информации / И. Н. Карцан // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 24. – Красноярск, 2006. – С. 3–9. 38. Карцан И. Н., Кустов Д. В. Мультиагентные технологии поиска информации в распределенных источниках // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 14. – Красноярск, 2003. – С. 22–30. 39. Карцан И. Н. Применение вейвлетов при компьютерном анализе специальных функций и сигналов в сети // Информационные технологии моделирования и управления: междунар. сб. науч. тр. / под ред. проф. О. Я. Кравца. – М.; Воронеж: Науч. кн., 2005. – Ч. 1. – С. 107–114. 40. Кириллов В. П. SSADM – передовая технология разработки автоматизированных систем // Компьютеры + программы. – 1994. – № 2. – С. 8–17. 41. Кривошеев А. О., Голомидов Г. С., Таран А. Н. Перспективные internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Информ. технологии. – 1998. – № 7. – С. 38–44. 42. Кустов Д. В., Ковалев И. В. PLSA-адаптация модели пользователя в открытой информационно-образовательной среде // Телекоммуникации и информатизация образования. – 2004. – № 6 (25). – С. 41–51. 43. Кустов Д. В. Агентные технологии для поиска и сбора информации // Наука. Технологии. Инновации: материалы Всерос. науч. конф. молодых ученых. – Ч. 1. – Новосибирск, 2003. – С. 187–189. 44. Кустов Д. В. Адаптивная корректировка модели пользователя на основе методологии PLSA // Вестник университетского комплекса: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Красноярск, 2004. – Вып. 1 (15). – С. 45–54. 45. Кустов Д. В. Активная модель пользователя в среде распределенных информационных ресурсов // Решетневские чтения: материалы IX Междунар. науч. конф. / Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. – Красноярск, 2005. – С. 217–218. 46. Кустов Д. В. Мультиагентные технологии поиска информации в распределенных источниках // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 14. – Красноярск, 2003. – С. 22–30. 47. Кустов Д. В. Об одном подходе к формированию мультиагентной системы поиска информации в распределенных источниках // Молодежь и современные информационные технологии: материалы II Всерос. науч.-практ. конф. – Томск, 2004. – С. 34–36. 48. Кустов Д. В., Слободин М. Ю., Огнерубов С. С. Адаптивная метапоисковая система: прогр. для ЭВМ. Инв. № ФАП: 5955; код программы по ЕСПД:.03524577.01366-01. 49. Лохмаков, П. М., Ковалев И. В., Полянский К. В. Мультилингвистический переводчик по системному анализу // Инновации в науке и образовании. – 2007. – № 3 (26). – С. 19. 50. Лохмаков, П. М., Смолин В. В., Третьяков В. Г. Анализ производственных функций в задачах управления проектами информационных систем // Вестник университетского комплекса: сб. науч. тр. / под ред. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 119–122. 51. Лохмаков, П. М. Инструментарий поисковых систем сети Интернет // Вестник университетского комплекса: сб. науч. тр. / под ред. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 113–118. 52. Лохмаков П. М., Кустов Д. В., Цветков Ю. Д. Интеллектуализация поиска информации в корпоративных системах // Вестник университетского комплекса: сб. науч. тр. / под ред. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 141–156. 53. Лохмаков, П. М., Ковалев И. В., Огнерубов С. С. Мультилингвистический терминологический базис информационного обеспечения корпоративных систем // ВТТВ-Омск-2007: докл. IV Междунар. технол. конгр. / Ом. танковый инж. ин-т. – Омск, 2007. – С. 191–194. 54. Лохмаков, П. М. Особенности разработки локальных информационных систем // Вестник университетского комплекса: сб. науч. тр. / под ред. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 23. – Красноярск, 2006. – С. 136–140. 55. Лохмаков, П. М., Царев Р. Ю., Волков В. А. Программно-информационные технологии повышения надежности систем управления // Инновационные недра Кузбасса. IT-технологии: тр. VI Всерос. науч.-практ. конф. – Кемерово, 2007. – С. 219–220. 56. Мазурина С. М. Разработка моделей представления и обработки знаний в продукционных экспертно-обучающих системах / Моск. гос. ин-т экономики и математики. – М., 1995. 57. Мамиконов А. Г. Принятие решений и информация. – М.: Наука, 1983. 58. Манако В., Манако А., Синица К. Коллекции интерактивных словарей для непрерывного обучения индивидуала // Educational Technology & Society. – 2001. – № 4 (1). – С. 64–68. 59. Марка Д. А. Методология структурного системного анализа и проектирования SADT. – М.: Метатехнология, 1993. 60. Некрестьянов И. С. Тематико-ориентированные методы информационного поиска: дис. … канд. физ.-мат. наук. – СПб., 2000. 61. Норенков Ю. И. Исследование и разработка принципов построения адаптивных обучающих систем: автореф. дис. … канд. техн. наук. – М., 1993. 62. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Основы системного анализа. – Томск, 1997. 63. Позин Б. А. Современные средства программной инженерии для создания открытых прикладных информационных систем // Системы упр. базами данных. – 1995. – № 1. – С. 139–144. 64. Прено Х. Представление и использование знаний: пер. с яп. – М.: Мир, 1989. 65. Проект SESP (Search Engine Standards Project). Стандарты работы поисковых служб [Электронный ресурс]. – URL: http://www.searchengine watch.com/standards/990204.html. 66. Растригин Л. А. Вычислительные машины, системы, сети. – М.: Наука, 1982. 67. Результат исследования поведения более 20 млн пользователей сети [Электронный ресурс]. – URL: http://www.searchenginewatch.com/reports/ netratings.html. 68. Романов В. П. Эволюция образовательных технологий в свете интеллектуализации информационных систем (об одном подходе к формированию информационного образовательного ресурса) // Информ. технологии в образовании. – 1999. – № 4. – С. 79–82. 69. Ростунов Т. И. Сущность программированного метода обучения // Программированное обучение и кибернетические обучающие машины / под ред. А. И. Шестакова. – М.: Сов. радио, 1963. – С. 10–23. 70. Русский морфологический анализ [Электронный ресурс]. – URL: http://company.yandex.ru/articles/article1.html. 71. Сайт проекта RussNet [Электронный ресурс]. – URL: http://www.phil. pu.ru/depts/12/RN/index_ru.shtml. 72. Сайт толкового словаря [Электронный ресурс]. – URL: www.glossary.ru. 73. Серия опросов, посвященных Internet-активности [Электронный ресурс]. – URL: http://www.yandex.ru.polling/index.html. 74. Словари, энциклопедии, справочники [Электронный ресурс]. – URL: http://www.slovarik.ru/. 75. Степанов В. К. Русскоязычные поисковые механизмы в Интер-нете // ComputerWorld Россия. – 1997. – № 11. – С. 69–72. 76. Усачев А. В. Мнемотехника мультилингвистического подхода // Студент и научно-технический прогресс. Информационные технологии: тр. ХL Междунар. науч. студ. конф. / Новосиб. гос. ун-т.– Новосибирск, 2002. – С. 97–103. 77. Усачев А. В. Нейросетевая кластеризация множественных значений терминологии с учетом лингвистической избыточности // Вестник НИИ СУВПТ: сб. науч. тр. / под общ. ред. проф. Н. В. Василенко; НИИ систем упр., волновых процессов и технологий. – Вып. 12. – Красноярск, 2003. – С. 140–150. 78. Усачев А. В. Проблемы информационно-алгоритмической поддержки мультилингвистической образовательной технологии // Красноярский край: освоение, развитие, перспективы: материалы Всерос. науч. студ. конф. / Краснояр. гос. аграр. ун-т. – Красноярск, 2001. – С. 56–57. 79. Флореску Д., Леви А., Мендельсон А. Технологии баз данных для World-Wide Web: обзор // Системы упр. базами данных. – 1998. – № 4. – С. 64–69. 80. Baeza-Yates R. Modern information retrieval. – London: ACM Press, 1999. 81. Balkova V., Sukhonogov A., Yablonsky S. Russian WordNet. From UML-notation to Internet/Intranet database implementation // Proc. of GWC-2004 / Masaryk Univ. – Brno, 2003. – P. 31–38. 82. Bergmair R. WordNet ERD. – New York, 2002. 83. Cannataro M., Cuzzocrea A., Pugliese A. A probabilistic approach to model adaptive hypermedia systems // Proc. of the Intern. Workshop on Web Dynamics. – Berlin, 2001. – P. 172–176. 84. Cohn D. Learning to probabilistically identify authoritative documents // Proc. of the 17th Intern. Conf. on Machine Learning. – Stanford, 2000. – P. 167–174. 85. Douglas L., Baker D. L., McCallum A. K. Distributional clustering of words for text classification // Proc. of the SIGIR-98. – Melbourne, 1998. – P. 96–103. 86. Fellbaum C. The global WordNet association [Electronic resource]. – URL: http://www.globalwordnet.org/. 87. Foltz P. W. Using latent semantic indexing for information filtering // Proc. of ACM Conf. on Office Inform. Systems (COIS). – Uhlm, 1998. – P. 40–47. 88. Gilbert J. E., Han C. Y. Arthur: adapting instruction to accommodate learning style // Proc. of the World Conf. of the WWW and Internet (WebNet-99). – Honolulu, HI, 1999. – P. 433–438. 89. Goodfellow R. CALL Programs for vocabulary instruction // Computer Assisted Language Learning J. – 1995. – Vol. 8, № 2. – P. 205–226. 90. Henzinger R. M. Improved algorithms for topic distillation in a hyperlinked environment // Proc. Research and Development in Inform. Retrieval. – Lausanne, 1998. – P. 104–111. 91. Hoffman T. Probabilistic latent semantic indexing // Proc. of the 22nd Annual Intern. Conf. on Research and Development in Inform. Retrieval. – Berlin, 1999. – P. 50–57. 92. Hoffman T. Unsupervised learning by probabilistic latent semantic analysis // Machine Learning. – 2001. – Vol. 42. – P. 177–196. 93. Hopfield J. J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proc. National Acad. of Sci., USA. – 1982. – Vol. 79. – P. 2554–2558. 94. Katsumoto M., Fukuda M., Shibata Y. The Kansei link method for multimediadatabase // Proc. of the 10th Intern. Conf. on Inform. Networking (ICOIN-10). – Tokio, 1996. – P. 382–389. 95. Kleinberg J. M. Authoritative sources in a hyperlinked environment // J. of the ACM. –1999. – Vol. 46, № 5. – P. 604–632. 96. Koch T. The building and maintenance of robot based internet search services: A review of current indexing and data collection methods: technical report / Lund Univ. Library. – Lundskrona, 1996. – P. 142–147. 97. Maganti A. An investigation of linguistic features and clustering algorithms for topical document clustering // Proc. of the SIGIR-2000. – Lyon, 2000. – P. 114–118. 98. Magnini B., Gavrilidou M., Crayannis G. Integrating subject field codes into WordNet // Proc. of the 2nd Intern. Conf. on Language Resources and Evaluation (LREC-2000). – Athens, 2000. – P. 1413–1418. 99. Mukherjea S., Foley J. D., Hudson S. Visualizing complex hypermedia networks-through multiple hierarchical views // Proc. of the CHI-95. –Denver, 1995. – P. 331–337. 100. Murtagh F., Tao F. Towards knowledge discovery from WWW log data // Coding and Computing: Proc. of the Intern. Conf. on Inform. Technology. – Dresden, 2000. – P. 124–130. 101. OWL Web Ontology Language: Reference W3C Recommendation [Electronic recourse]. – URL: http://www.w3.org/TR/ 2004/REC-owl-ref-20040210. 102. Vossen P. Building a multilingual database with wordnets for several European languages [Electronic resourse]. – URL: http://www.illc.uva.nl/ EuroWordNet/. 103. Weiss R. HyPursuit: A hierarchical network search engine that exploits content-link hypertext clustering // Proc. of the 7th ACM Conf. on Hypertext. – Tokio, 1996. – P. 62–67. Научное издание
Ковалев Игорь Владимирович Карасева Маргарита Владимировна
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|