Використання семантики і формалізованих знань в інтелектуальній обробці даних

Работа выполнена на 99 страницах, содержит 25 иллюстрации, 22 таблицы. При подготовке использовалась литература с 31 источника. Актуальность. С появлением интернета подход к технологиям кардинально изменился. На сегодняшний день во всемирной сети хранится большое количество информации. Такие массивы данных чрезвычайно трудно обрабатывать ручными способами, а с ростом цены на рабочую силу, это становится практически невозможно. Сейчас набирают большую популярность технологии структурирования информации в интернете для дальнейшей машинной обработки. К таким можно перечислить семантический веб, структуризация с помощью тегов и тому подобное. Такие подходы к хранению информации позволили применять методы классификации и кластеризации данных, смогут помочь человеку во время работы или даже заменить и автоматизировать весь рабочий процесс. Цель. Целью данной работы является исследование современных методов получения информации из сети и последующим использованием этих данных для кластеризации и добычи полезной информации. Это поможет автоматизировать рабочие процессы при нескольких шагов: поиска структурированной информации и ее последующим использованием методами data mining. Задание. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать существующие подходы сбора информации в интернете; подробно разобрать наиболее целесообразные методы сбора; проанализировать успешный опыт реализации программного обеспечения иностранными коллегами в данной сфере; разработать программный продукт, который позволит решить проблемы инженеров во время сбора информации в интернете, а также предоставить инструментарий для анализа и добычи полезной информации; разработать стратегию стартап-проекта, которая позволит реализовать описанную технологию в качестве конкурентоспособного продукта. Объект исследования. Семантика и структурированная информация. Предмет исследования. Взаимодействие с структурированная информации и ее анализ. Научная новизна. Научная новизна работы заключается в исследовании способов сочетания технологий семантической сети и методов интеллектуального анализа данных для получения новых высококачественных процедур анализа данных. Практическая ценность. Практическая ценность работы заключается в анализе методов и средств анализа структурированная информации из интернета, разработка веб-приложения качестве примера использования. Публикации. Бражник М. Р. Использование семантики и формализованных знаний в интеллектуальной обработке данных // Международный научный журнал «Интернаука». – 2020. - No12.Work carried out on 99 pages containing 25 figures, 22 tables. The paper was written with references to 31 different sources. Topicality. With the advent of the Internet, the approach to technology has changed dramatically. Today, a large amount of information is stored on the World Wide Web. Such data sets are extremely difficult to process manually, and with rising labor costs, it becomes virtually impossible. Technologies for structuring information on the Internet for further machining are now gaining in popularity. These include the semantic web, tag structuring, and more. Such approaches to information storage have allowed the use of data classification and clustering methods that can help a person at work or even replace and automate the entire workflow. Purpose. The purpose of this work is to study modern methods of obtaining information from the network and the subsequent use of this data for clustering and extraction of useful information. This will help automate workflows in a few steps: finding structured information and then using it with data mining techniques. Task. To achieve this goal, it is necessary to solve the following tasks: to analyze existing approaches to collecting information on the Internet: analyze existing approaches to collecting information on the Internet; analyze in detail the most appropriate methods of collection; analyze the successful experience of software implementation by foreign colleagues in this field; develop a software product that will solve the problems of engineers when collecting information on the Internet, as well as provide tools for analysis and extraction of useful information; develop a startup project strategy that will implement the described technology as a competitive product. Object of research. Semantics and structured information. Subject of research. Interaction with structured information and its analysis. Scientific novelty. The scientific novelty of the work is to study ways to combine semantic network technologies and methods of data mining to obtain new high-quality data analysis procedures. Practical value of research. The practical value of the work lies in the analysis of methods and tools for analyzing structured information from the Internet, the development of a web application as an example of use. Publications. Brazhnyk M. R. Use of semantics and formalized knowledge in data mining // Internacional scientific journal «Internauka». – 2020. - No12

Federated Semantic Data Management (Dagstuhl Seminar 17262)

This report documents the program and the outcomes of Dagstuhl Seminar 17262 "Federated Semantic Data Management" (FSDM). The purpose of the seminar was to gather experts from the Semantic Web and Database communities, together with experts from application areas, to discuss in-depth open issues that have impeded FSDM approaches to be used on a large scale. The discussions were centered around the following four themes, each of which was the focus of a separate working group: i) graph data models, ii) federated query processing, iii) access control and privacy, and iv) use cases and applications. The main outcome of the seminar is a deeper understanding of the state of the art and of the open challenges of FSDM