Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Модель информационного пространства на основе концепции семантического веба

Работа №160449

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информационные системы

Объем работы79
Год сдачи2020
Стоимость4965 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
41
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
1 Принципы организации знаний 7
1.1 Понятие искусственного интеллекта. Направления и подходы
искусственного интеллекта 7
1.2 Интеллектуальный анализ данных 12
1.3 Технологические подходы к обработке знаний 14
1.4 Концепция Semantic Web, уровни представления Semantic Web 16
2 Математические модели формализации знаний 23
2.1 Методы представления и извлечений знаний 23
2.2 Методы представления и хранения семантической информации 29
2.3 Веб-технологии поиска и обработки семантической информации 39
3 Разработка программной реализации 51
3.1 Выбор языка и технологии программирования 51
3.2 Описание основных компонентов приложения 55
3.3 Порядок запуска и работы приложения 57
Заключение 63
Список использованных источников 64
Приложение А

Развитие технологии World Wide Web является одним из ключевых направлений компьютерных и сетевых технологий. Можно говорить о существенно определяющем характере влияния технологии Web на состояние информационного общества.
Развитие информационной инфраструктуры связано с ростом масштаба компьютерных сетей и объема передаваемых в них данных. В этих условиях механическое увеличение мощности инфраструктуры сообразно решаемым задачам может дать эффект не во всех случаях. В этой связи на первый план выходят вопросы, связанные как с поиском новых типов сетевых решений, так и с возможностью изменения качественной структуры распространяемого в них контента. Так, введение интеллектуальных механизмов распространения, хранения и обмена данными во многом повысит эффективность применения уже существующих решений.
Так, среди них можно выделить нейросетевые алгоритмы маршрутизации.
Целью работы является анализ существующих методов формализации информации, применяемых в условиях сети Интернет. Для ее реализации необходимо решить следующие задачи:
- получить представление о интеллектуальном анализе данных;
- проанализировать методы представления данных и знаний;
- проанализировать методику представления семантической информации и запросов к ней в условиях сети Интернет;
- выполнить программную реализацию семантического анализа информации с возможностью ввода данных и просмотра результатов.
Актуальность темы. Для современного общества характерно увеличение темпов развития технологий и масштабная компьютеризация, и, как следствие, стремительно возрастающая роль информации. Данное явление, ученные описывают термином «информационное общество», характеризуя его как новый социальный порядок, для которого характерно преобладание во многих сферах общественной жизни процессов, связанных с производством, распространением и переработкой информации. Неотъемлемой частью информационного общества является развитие телекоммуникационной инфраструктуры, облегчающей обмен информацией, а также создание обширного информационного пространства.
В настоящее время подобным пространством является Интернет, или, как его еще называют, Всемирная сеть. Согласно докладу Организации объединенных наций «The State оГ Broadband 2017: Broadband Catalyzing Sustainable Development», по состоянию на 2017 г. 52% населения Земли не имеет возможности взаимодействовать с Интернетом. Однако, исходя из приведенных данных следует, что примерно половина населения земли (а это миллиарды пользователей) объединена единым информационным пространством.
В настоящее время, Интернет «проник» во все сферы общественной жизни - политическую, экономическую, духовную, социальную. Интернет оказывает влияние на здравоохранение, образование, искусство. Пользователи сети осуществляют поиск необходимой информации для учебы, работы, досуга, обмениваются новостями, размещают объявления, совершают сделки и многое другое. Другими словами, непрерывно осуществляют производство, распространение и переработку информации.
И одна из самых актуальных проблем при современных объемах информации, содержащейся в Интернете - это проблема поиска. При взаимодействии со всемирной сетью, большинство людей пользуются поисковыми системами, предлагающими пользователю перечень сайтов, содержащих информацию согласно запросу. Однако при современном уровне развития и доступности технологий, количество сайтов (в зависимости от запроса) может измеряться тысячами, сотнями тысяч и миллионами. Именно эту проблему - соответствия полученной информации потребностям пользователя, призван решить Semantic Web.
Целью данной работы является исследование процессов обработки данных при помощи методов Semantic Web, такие как семантический анализ текста и выделение ключевых слов.
В соответствии с целью исследования решены задачи:
- анализ работы искусственного интеллекта, всемирной паутины в целом и Semantic Web в частности;
- исследование механизмов представления данных как их формализация в виде теоретико-графовых структур;
- разработка программной реализации приложения, обеспечивающего семантический анализ сайтов на базе библиотеки PyQt.
Объектом исследования является Semantic Web, увеличение релевантности запросов в интернете.
Предметом исследования являются процессы сбора и обработки во всемирной сети интернет, а также способы «понимания» машиной человеческого текста.
Методы исследования основаны на теории информационных систем, применяется метод семантического анализа текстовой информации, метод математической логики, метод интеллектуального анализа данных .
Научная новизна работы заключается в следующем: в данной работе был разработан программный код на языке Python, который выполняет следующие задачи:
- задание ссылки на подлежащий анализу ресурс;
- поддержка семантического анализа текстовой информации ;
- поддержка лемматизации текстовой информации, а также удаление стоп-слов;
- визуализация текстовой информации в виде семантического облака;
выделение ключевых слов в тексте на базе методов скрытого семантического анализа;
- вывод результатов.
Практическая значимость исследований. Полученные в данной работе теоретические и практические результаты позволяют проработать теги для своего сайта, что повысит релевантность сайта.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы данной программы могут быть использованы при продвижении сайтов в дальнейшем.
Достоверность полученных результатов основана на использовании современных математических методов и технологий анализа данных и компьютерного моделирования.
Результаты, выносимые на защиту:
- различные принципы и подходы организации знаний;
- модели формализации знаний, методы их представления и извлечения, методы хранения и обработки семантической информации;
- разработка программной реализации.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 32 наименований и 1 приложения. Объем работы: 127 страниц основного текста, включающего 24 рисунка, 3 таблицы и 12 страниц приложений.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В работе был проведен анализ структуры Semantic Web как одной из наиболее актуальных концепций развитий технологии World Wide Web. Ее ключевыми особенностями является семантический характер представления информации и процессов, связанных информационным обменом. При этом для полноценного внедрения Semantic Web необходимо привлекать методы, связанные и интеллектуальным анализом данных.
В процессе выполнения работы были получены следующие результаты:
1. произведен анализ работы искусственного интеллекта, всемирной паутины в целом и Semantic Web в частности;
2. выполнено исследование механизмов представления данных как их формализация в виде теоретико-графовых структур;
3. проведена разработка программной реализации приложения, обеспечивающего семантический анализ сайтов на базе библиотеки PyQt.
Корректность и верность работы программы подтверждена продемонстрированным примером, качественно отвечающим наблюдаемым в практической деятельности процессам .



1. Джонс, М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Т. Джонс ; Пер. с англ. Осипов А. И. - М. : ДМК Пресс, 2006. - 312 с.
2. Макконнелл, Дж. Основы современных алгоритмов: Учеб. пособие / Дж. Макконнелл. - М. : Техносфера, 2004. - 366 с.
3. Рассел, С. Искусственный интеллект. Современный подход / С. Рассел. - М. : Вильямс, 2007. - 1410 с.
4. Рутковская, Д., Пилиньский, М., Рутковский, Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М. : Горячая линия-Телеком, 2006. - 452 с.
5. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 431 с.
6. Барсегян, А. А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. - СПб. : БХВ-Петербург, 2007. - 384 с.
7. Барсегян, А. А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. - СПб. : БХВ-Петербург, 2009. - 512 с.
8. Чубукова, И. А. Data Mining : учебное пособие / И. А. Чубукова. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 382 с.
9. Гущин, А. Н., Радченко, И. А. Экспертные системы: учебное пособие / А. Н. Гущин, И. А. Радченко. - Санкт-Петербург : БГТУ, 2007. - 92 с.
10. Поспелов, Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов / Д. А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1989. -184 с.
11. Гольдин, Д. А., Чесноков, А. М. Экспертные системы и продукционные правила в интеллектуальных комплексах распределения ресурсов автономных систем электроснабжения / Д. А. Гольдин, А. М.
Чесноков // УБС. - 2008. - №20. - С. 95-106.
12. Васильев, О. М., Ветров, Д. П., Кропотов, Д. А. Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов / О. М. Васильев, Д. П. Ветров, Д. А. Кропотов // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2007. - №8. - С. 1428-1454.
13. Васильев, В.В. Практикум по Web-технологиям. Гриф УМО вузов России / В.В. Васильев. - М. : Форум, 2015. - 275 с.
14. Дронов, В. PHP, MySQL и Dreamweaver MX 2004. Разработка интерактивных Web-сайтов / В. Дронов. - М. : БХВ-Петербург, 2016. - 448 c.
15. Евсеев, Д. А. Web-дизайн в примерах и задачах / Д.А. Евсеев, В.В. Трофимов. - М. : КноРус, 2015. - 272 c.
16. Якобсон, Й. Концепция разработки Web-сайтов. Как успешно разработать Web-сайт с применением мультимедиа-технологий / Й. Якобсон. - М. : НТ Пресс, 2006. - 496 c.
17. Semantic Web Challenge // International Semantic Web Conference [Электронный ресурс]. URL: http://challenge.semanticweb.org/.
18. Рогушина, Ю. В., Гришанова, I. Ю. Средства интеллектуализации поиска информационных ресурсов в сети Интернет / Ю. В. Рогушина,
I. Ю. Гришанова // Тез. VI Междунар. конф. «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2007», 2007. - С. 322-331.
19. Rogushina, J., Gladun, A. Ontological Approach to Domain Knowledge Representation for Informational Retrieval in Multiagent Systems /
J. Rogushina, A. Gladun // International Jornal «Information Theories & Applications». - 2006. - №4. - С. 354 - 362.
20. Искусственный интеллект. Междисциплинарный подход / под ред. Д. И. Дубровского и В. А. Лекторского. - Москва : ИИнтеЛЛ, 2006. - 446 с.
21. Калиниченко, Л. А., Рывкин, В. М. Машины баз данных и знаний / Л. А. Калиниченко, В. М. Рывкин. - М. : Наука, 2011. - 296 c.
22. Кейтер, Дж. Компьютеры - синтезаторы речи / Дж. Кейтер. - М. : Мир, 2012. - 238 c.
23. Коваль, С. А. Лингвистические проблемы компьютерной морфологии / С.А. Коваль. - Санкт-Петербург : Изд-во С.-Петербургского университета, 2016. - 152 с.
24. Ковальски, Р. Логика в решении проблем / Р. Ковальки. - М. : Наука, 2013. - 280 с.
25. Крейг, Дж. Введение в робототехнику. Механика и управление / Дж. Крейг. - М. : Институт компьютерных исследований, 2013. - 564 с.
26. Курцвейл, Рэй Эволюция разума / Рэй Курцвейл. - М. : Эксмо, 2015. - 352 с.
27. Макаров, И. М., Лохин, В. М., Манько, С. В., Романов, М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров, В. М. Лохин, С. В. Манько, М. П. Романов. - М. : Наука, 2012. - 336 с.
28. Бланшет, Ж. Саммерфилд, М. QT 4: программирование GUI на С++ / Ж. Бланшет, М. Саммерфилд. - М. : КУДИЦ-Пресс, 2008. - 718 с.
29. Шлее, М. Qt 5.3. Профессиональное программирование на C++ / М. Шлее. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2015. - 928 с.
30. Мэтиз, Э. Изучаем PYTHON. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения / Э. Мэтиз. - СПб. : Питер, 2017. - 496 с.
31. Лутц, М. Программирование на Python, I том / М. Лутц. - СПб. : Символ-плюс, 2015. - 992 с.
32. Саммерфилд, М. Программирование на Python 3. Подробное руководство / М. Саммерфилд. - СПб. : Символ-плюс, 2015. - 608 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ