Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Алгоритм автоматического выбора квалификаторов физико-математических публикаций

Работа №84647

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

математическое моделирование

Объем работы132
Год сдачи2016
Стоимость4395 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
190
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
1.1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 5
2 СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИИ 6
2.1 Библиотечно - библиографическая классификация 6
2.2 Математическая предметная классификация 7
2.3 Универсальная десятичная классификация 9
3 РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ПРИ РАБОТЕ
С МАТЕМАТИЧЕСКИМИ КОЛЛЕКЦИЯМИ 11
4 АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ 13
4.1 Описание алгоритма 13
4.2 Выделение лексем 13
4.3 Создание классов эквивалентности 14
4.4 Блок - схема 15
5 АРХИТЕКТУРА РЕКОМЕНДАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДБОРА
КВАЛИФИКАТОРОВ 16
5.1 Общая схема 16
5.2 Компоненты архитектуры системы 16
5.3 Модули системы 18
5.3.1 Модуль определения структуры статьи 18
5.3.2 Модуль анализа текста 18
5.3.3 Модуль подбора классификатора 19
6 СПОСОБЫ ХРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ 20
6.1 XML 20
6.2 JSON 21
6.3 Сравнение XML и JSON с точки зрения реализации рекомендательной системы
7 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА 24
7.1 Оценка работы алгоритма 25
8 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ В ВИДЕ ВЕБ - ПРИЛОЖЕНИЯ 27
9 ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ АЛГОРИТМА 29
10 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
ЛИТЕРАТУРА 32
XML - ФАЙЛ 51 БЛОКА «МАТЕМАТИКА» 37
ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ «РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ВЫБОРА ИНДЕКСА УДК»

Прогресс в области передачи и обработки информации и создание современных телекоммуникационных систем послужило основой появления новых возможностей организации почти всех этапов научно-информационного процесса, что вызвало рост информационных потребностей научных работников. В связи с этим появляются проблемы, решение которых возможно путем создания интеллектуальных информационных систем. Развитие сети Интернет дает возможность одновременного доступа ко множеству разных источников данных [1].
Одним из требований при предоставления работы в научные журналы является наличие классификатора. Эти индексы помогают упорядочить работы по областям исследований, также используются при поиске научной информации в Сети.
В работе рассматривается задача автоматизации процесса подбора индекса классификаторов научных работ по ключевым словам и названию.
В работе приведены следующие виды классификаторов:
• ДКД (Десятичная классификация Дьюи)- данная классификация послужила основой УДК.
• ББК (Библиотечно-библиографическая классификация) используется для классификации книг, находящихся в библиотеках, для создания каталогов и карточек.
• AMS - система классификаций, созданная Американским математическим сообществом
• УДК (универсальная десятичная классификация) используется для классификации научных работ.
Эта задача актуальна, потому что таблицы классификаций содержат множество разделов, а выбирать индекс самостоятельно и ручным способом долго и сложно. Это представляет собой значительную проблему, одним из способов решения которой становится создание рекомендательной системы.
На сегодняшний день термин рекомендательная система включает в себя широкий спектр программ, который обеспечивает индивидуальной рекомендацией и указаниями, помогающими пользователю найти полезную и нужную для него информацию. Исследование рекомендательных систем представляет собой область, богатую на практические приложения (см. [2] - [4]).
Работа состоит из десяти глав. В первой главе дается постановка задачи. Во второй - введение понятия классификатор, подробный разбор видов классификаторов: УДК,АМ8,ВВК. В третьей главе рассматривается понятие рекомендательная система, история ее возникновения, разновидности, свойства. В четвертой главе предложен алгоритм автоматического подбора индекса классификатора научных работ. Пятая глава содержит архитектуры системы. Также в данной главе идет разбор каждой компоненты структуры. В шестой выбирается способ хранения классификаторов, разбираются XML и JSON форматы, приводится их сравнение. В седьмой главе приведен способ оценки эффективности алгоритма с помощью F-меры. В восьмой главе представлен способ реализации алгоритма в виде сервиса. Также данная глава кратко описывает работу системы. Девятая - дальнейшее развитие алгоритма. Десятая глава - заключение, в которой подведены итоги проделанной работы. Далее список использованной литературы. Приложение А - XML-файл 51-блока «Математика». В приложении В приведен код Веб-приложения «Рекомендательная система выбора индекса УДК».


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


К основным результатам данной работы можно отнести следующее:
1. Дан обзор классификаторов физико - математических работ.
2. Разработан способ представление классификатора УДК в XML формате.
3. Предложена модель автоматического подбора индекса УДК по названию и ключевым словам научной статьи.
4. Предложен алгоритм автоматического подбора индекса УДК по названию и ключевым словам научной статьи.
5. Создано веб-приложение автоматического подбора индекса УДК для блока классификатора, относящемуся к физико - математическому контенту.
6. Проведено тестирование на коллекции статей.
7. Проанализированы результаты, полученные в ходе теста.
8. Предложена схема дальнейшего развития алгоритма.



1. Шокин Ю.И., Федотов А.М., Барахнин В.Б. Проблемы поиска информации. - Новосибирск: Наука, 2010. - 220 с.
2. Ricci F., Rokach L., Shapira В. (Eds.) Recommender Systems Handbook. Springer Sci- ence+Business Media New York 2011, 2015. - 1003 p.
3. Елизаров A.M., Жильцов Н.Г., Кириллович А.В., Липачев Е.К. Терминологическое аннотирование и рекомендательный сервис в системе управления физико-математическим контентом. Труды XVII Международной конференции DAMDID/RCDL’2015 «Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных», Обнинск: ИАТЭ НИНУ МИФИ, 2015. - С.347-350
4. Manouselis N., Drachsler Н., Verbert К., Santos О.С. Recommender Systems for Technology En¬hanced Learning Research Trends and Applications — M.: Springer Science+Business Media New York, 2014. - p. 3-77.
5. Lange C., Ion P., Dimuo A., Bratsas C., Sperber W., Kohlhase M.. Antoniou I. Bringing Math¬ematics To the Web of Data: the Case of the Mathematics Subjectb Classification. Lecture Notes in Computer Science (7295). Springer, 2012. - pp. 763-777.
6. Todeschini R., Baccini A. Handbook of Bibliometric Indicators: Quantitative Tools for Studying and Evaluating Research. Wiley, 2016. 512 p.
7. Mathematics Subject Classification.[Электронный ресурс]: сайт. — URL: http: / / www.ams.org/mathscinet/ msc / msc2010.html
8. Universal Demical Classification.[Электронный ресурс]: сайт. — URL: http://www.udcc.org
9. Таблицы, УДК. [Электронный ресурс]: сайт. — URL:http://udc.biblio.uspu.ru/
10. Справочник по УДК. [Электронный ресурс]: сайт. — URL: http://teacode.com/online/udc/
11. Классификатор. [Электронный ресурс]// ВикипедиЯ свободная энциклопедия: сайт. — URL: https: //ru.wikipedia.org/wiki/Классификатор
12. Библиотечно-библиографическая классификация: история разработки и развития, современное состояние и перспективы Э.Р.Сукиасян, главный редактор Б БК. [Электронный ресурс]// Рефератъ тверской образовательный портал: сайт. — URL: http: / / referat .tver.ru/ cat39 / referat9283/ index3.html
13. Библиотечно-библиографическая классификация. [Электронный ресурс]: сайт. — URL: http://roslavl.library67.ru/files/382/bbk.pdf
14. Краткий справочник по кодам, ББК. [Электронный ресурс]: сайт. — URL: http://ofernio.ru/portal/bbk.php
15. Математическая предметная классификация. [Электронный ресурс]: сайт. —
URL:http://www.mathnet.ru/classihcations.phtml7wshowclassihcation. soptionlang.rus
16. MSC2010.[Электронный ресурс]: сайт. — URL:http://www.ams.org/msc/pdfs/classihcations2010.pdf
17. Committee on Planning a Global Library of the Mathematical Sciences, Board on Mathematical Sciences and Their Applications, Division on Engineering and Physical Sciences, National Research Council Developing a 21st Century Global Library for Mathematics Research — National Academies Press, 2014.
18. Универсальная десятичная классификация. [Электронный ресурс]:сайт. — URL: http://www.naukapro.ru/osn udk/strukt.html
19. Универсальная десятичная классификация. [Электронный ресурс]: сайт. — URL: http: //www.naukapro.ru/metod.htm
20. Панков С.В., Шебанин С.П., Рыбаков А.А. Тематическая классификация текстов// РОМИП 2010. - С. 142-147.
21. Google Scholar.[Электронный ресурс]: сайт. — URL: http://scholar.google.com(дата обращения 19.05.2016)
22. Scopus.[Электронный ресурс] :сайт. — URL: http://www.scopus.com(дата обращения 19.05.2016)
23. eLibrary.[Электронный ресурс]:сайт. — URL: http://elibrary.ru(дата обращения 19.05.2016)
24. Manouselis N., Drachsler Н., Verbert К., Duval Е. Recommender Systems for Learning — Verlag New York, 2013. — 84 p.
25. Lops P., Gemmins M. de, Semeraro G. Content - based Recommender Systems: State of the Art and Trends:https://lsl3-www.cs.tu-dortmund.de/homepage/ITWP2010/slides/semeraro.pdf
26. Смирнов А.В., Шилов Н.Г., Пономарев А.В., Кашевник А.М., Парфенов В.Г. Групповые контекстно - управляемые рекомендующие системы // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2013. - С. 14-25.
27. Umyarov A., Tuzhilin A. Using External Aggregate Rating for Improving Individual Recommen¬dations/ /ACM Transactions on the Web. - 2009. Vol. V. - No. N, June. - P.1-45.
28. Городецкий В.И., Тушканов О.Н. Онтологии и персонификации профиля пользователя в рекомендующих системах третьего поколения j/ Онтология проектирования. — 2014. — №3. - С.7-31.
29. Пономарев А.В. Обзор методов учета контекста в системах коллаборативной фильтрации// Труды СПИИРАН. — 2013. — С.169-188.
30. Peis Е., Morales-del-Castillo J.M., Delgado-Lopez J.А. HIPERTEXT.NET[Электронный ресурс] // Semantic Recommender Systems.Analysis of the state of the topic-.самт.
— URL: hi ip: www.upf.edu/hipertextnet/en/numero-6/recomendacion. Ыш1(дата обращения 19.05.2016)
31. Рогушина Ю.В. Использование онтологических знаний в рекомендующий системах// Проблемы программирования. — 2013. — >2. — С.71-86.
32. Bobadilla J., Ortega F., Hernando A., Gutierrez A. Recommender systems survey//Knowledge
- Based Systems 46: — Madrid, Spain: 2013.— P. 109-132.
33. Pallab D., Kumaravel Dr.A. Semantic Analysis of Attributes for Recommender System using Ontology/ j International Journal of Computer Science And Technology. — 2015. — P.81-87.
34. Krowne A. An Architecture for Collaborative Math and Science Digital Libraries — VA.: Blacks¬burg, 2003. - 379 p.
35. Манинг К.Д., Рагхаван П., Шютце X. Введение в информационный поиск-. Пер. с англ. — М.: ООО "И. Д. Вильямс 2011,— 528 с.
36. Bass L., Clements Р.С. Software Arhitecture in Practic. Pearson Education, Inc., 2013. - 662 p.
37. Дударь 3.B., Белоконь В.А., Хильский В.Г. Формальная модель семантического поиска в электронной библиотеке. Восточно-Европейский журнал передовых технологий, 2011. - С.47-51.
38. OntoMathPRO [Электронный ресурс] :сайт. — URL: https://ontomathpro.org(дата обращения 19.05.2016)
39. Ермаков А.Е. Автоматизация онтологического инжиринга в системах извлечения знаний из текста// Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: труды Международной конференции Диалог’2008 — Бекасово.: 2008.— С.10.
40. Nevzorova О.A., Zhiltsov N., Kirillovic A., Lipachev Е. OntoMathPRO Ontology: A Linked Data Hub for Mathematics // Knowledge Engineering and the Semantic Web Communications in Computer and Information Science. — 2014. — P. 105-119.
41. Елизаров M.. Липачев E. К., Малахальцев M. А. Веб-технологии для математика: Основы MathML. Практическое руководство — М.: ФИЗМАЛИТ, 2010. — 192 с.
42. Хабибуллин И.Ш. Самоучитель XML — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 336 с.
43. Школа Концорсиума W3C.Основы, XML.[Электронный ресурс]:сайт. — URL: http://www.xml.nsu.ru/xml/xml home.xml (дата обращения 19.05.2016)
44. Введение в JSON.[Электронный ресурс]: — URL: http://json.org/json-ru.html(дата обращения 19.05.2016)
45. w3shools.com.JSON.[Электронный ресурс]:сайт. — URL: http://www.w3schools.com/json(дата обращения 19.05.2016)
46. JAVASCRIPT.RU.JSON.[Электронный ресурс]:сайт. — URL: https://learn.javascript.ru/json(дата обращения 19.05.2016)
47. Общероссийский математический портал. [Электронный ресурс]: URL:http: //www.mathnet.ru/
48. [Электронный ресурс]: URL:http://teacode.com/online/udc/udc-32.xml
49. Rehurek R., Sojka P. Automated Classification and Categorization of Mathematical Knowledge. Intelligent Computer Mathematics. 2008. P. 556-570.
50. Елизаров A.M., Жижченко Ф.Б., Жильцов Н.Г., Кириллович А.В., Липачев Е.К. Онтологии математического знания и рекомендательная система для коллекций физико - математических документов// Доклады академии наук. — 2016. — том 467, > 4. — С.392¬395. — 4 стр.
51. Школа JavaScript.[Электронный ресурс]// Школа Концорсиума W3C: сайт. — URL: http://www.xml.nsu.ru/js/js home.xml (дата обращения 19.05.2016)
52. Школа РНР. [Электронный ресурс]// Школа Концорсиума W3C:canT. — URL: http://www.xml.nsu.ru/php/php home.xml (дата обращения 19.05.2016)
53. Прохоренок П.А. HTML JavaScript,PHP и MySQL.Джентельменский набор Web-мастера.
— 4-е изд.,перераб. и доп. / Н.А. Прохоренок, В.А. Дронов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2015. — 768 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ