Панкова, Людмила Александровна (кандидат технических наук; старший научный сотрудник). Онтологические модели поиска экспертов в системах управления знаниями научных организаций [Текст] / Л. А. Панкова, В. А. Пронина, К. В. Крюков ; ст. представлена к публ. О. П. Кузнецовым // Проблемы управления. - 2011. - N 6. - С. 52-60 : рис. - Библиогр.: с. 59-60 (29 назв.) . - ISSN 1819-3161
Рубрики: Информатика Информационные системы с базами знаний Наука. Науковедение Общие вопросы науки Кл.слова (ненормированные): управление знаниями -- научные организации -- система управления знаниями -- модели поиска -- профиль специалистов -- тематическая близость документу -- семантическая близость понятиям -- текстовый поиск по образцу -- автоматическая обработка текстов -- триплеты -- пользователи -- предпочтения пользователей -- текстовый поиск Аннотация: Предложены и исследованы онтологические модели поиска экспертов по математической близости к запросу, представленному текстовым документом, на основе моделей текстового поиска по образцу. Исследованы модели поиска в целях выбора наиболее адекватных из них с точки зрения эксперта. Доп.точки доступа: Пронина, Валерия Александровна (кандидат технических наук; старший научный сотрудник); Крюков, Кирилл Васильевич (старший математик); Кузнецов, О. П. (член редколлегии) \.\ Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Шполянская, Ирина Юрьевна (доктор экономических наук; доцент). Модели и методы обучения с подкреплением в архитектуре адаптивных веб-ориентированных информационных систем [Текст] / И. Ю. Шполянская // Прикладная информатика. - 2021. - Т. 16, № 3. - С. 79-92. - Библиогр. в конце ст. (21 назв.) . - ISSN 1993-8314
Рубрики: Информатика Информационные системы с базами знаний Кл.слова (ненормированные): веб-ориентированные системы -- веб-ресурсы -- интеллектуальный анализ данных -- информационные ресурсы -- информационные системы -- классификация веб-ресурсов -- машинное обучение -- предпочтения пользователей Аннотация: Широкое распространение веб-ориентированных систем в сфере бизнеса, маркетинга, электронного обучения вызывает необходимость учета и анализа информационных потребностей пользователя в целях оптимизации взаимодействия с ним. Одной из основных проблем создания адаптивных веб-ориентированных систем является задача классификации информационных ресурсов (страниц) портала, описывающих предлагаемый товар или услугу, для последующего формирования профилей пользователей и персонализации предоставления услуг. Для ее решения могут быть использованы методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В статье представлен новый подход к созданию адаптивных веб-ориентированных информационных систем, основанный на использовании алгоритмов обучения с подкреплением в целях классификации информационных ресурсов и выдачи персонализированных рекомендаций пользователям с учетом их предпочтений. Предложен и обоснован адаптивный подход, основанный на использовании алгоритмов обучения с подкреплением, позволяющий автоматически находить в процессе работы системы наиболее эффективные стратегии, необходимые для правильной классификации веб- ресурсов сайта и формирования групп пользователей с однотипными запросами и предпочтениями. Предложенная схема позволяет создать процедуры для оценки и ранжирования информационных ресурсов системы на основе анализа поведения пользователей на сайте в режиме онлайн. Используемые алгоритмы обучения с подкреплением дают возможность оценить релевантность каждой страницы сайта запросам и предпочтениям пользователей из разных категорий, с тем чтобы оптимизировать структуру и контент сайта, а также построить эффективную систему рекомендаций в соответствии с интересами пользователя для возможности выбора наиболее подходящих товаров или услуг. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |