Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39808
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПилецкий, И. И.-
dc.contributor.authorБатура, М. П.-
dc.contributor.authorШилин, Л. Ю.-
dc.date.accessioned2020-09-08T08:27:39Z-
dc.date.available2020-09-08T08:27:39Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationПилецкий, И. И. Графовые технологии в интеллектуальной системе комплексного анализа данных интернет-источников / И. И. Пилецкий, М. П. Батура, Л. Ю. Шилин // Доклады БГУИР. – 2020. – № 18 (5). – С. 89–97. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-5-89-97.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39808-
dc.description.abstractЦелью работы, изложенной в статье, является рассмотрение и демонстрация применения графовых технологий для глубокого анализа данных. В статье рассматривается интеллектуальная система комплексного анализа данных интернет-источников и возможные направления ее дальнейшего развития. Данная система представляет собой многоцелевой кластер с использованием технологий построения графа знаний, методов и моделей машинного обучения для глубокого анализа данных интернет-источников (например, научных публикаций, социальных сетей, СМИ). Целью анализа является выявление наиболее важных публикаций в некоторой области (например, в робототехнике, космических исследованиях, здравоохранении, в социальной сфере), тематический анализ этих публикаций, выявление лидера научного направления, предсказание тенденций развития направлений и взаимодействия групп людей. При разработке данной системы были применены вероятностные алгоритмы машинного обучения и методы построения и обслуживания графовой модели социальной сети авторов и их публикаций, определение рейтинга конкретного автора публикаций, определение тематик публикаций и классификация их по областям знаний. Основой для создания интеллектуальных приложений являются графовые технологии, которые позволяют делать более точные прогнозы. Совместное применение методов и алгоритмов машинного обучения с графовыми технологиями позволяет получать скрытые зависимости и выполнять предиктивный анализ информации, получать ответы в режиме реального времени, реализовывать алгоритмы искусственного интеллекта. В основу методов совместной работы с графовыми технологиями и машиного обучения (например, применение нейронных сетей) положен графовый эмбеддинг. Данная технология позволяет выполнять всесторонний, глубокий и интеллектуальный анализ информации. Приведены аналитические отчеты, полученные с помощью графовых технологий в интеллектуальной системе комплексного анализа данных интернетисточников. The purpose of the work outlined in the article is to review and demonstrate the use of graph technologies for deep data analysis. The first part of the article discusses the Intelligent System for the Comprehensive Analysis of Internet Sources Data and its possible directions for its further development. This system is a multi-purpose cluster using technologies for constructing a knowledge graph, methods and models of machine learning for in-depth analysis of data from Internet sources (for example, scientific publications, social networks, media). The purpose of the analysis is to identify the most important publications in a certain area (for example, in robotics, space research, healthcare, in the social sphere), thematic analysis of these publications, to identify the leader of a scientific direction and to predict trends in the development of directions and interaction of groups of people. When developing this system, we utilized probabilistic machine learning algorithms and methods for constructing and maintaining a graph model of the social network of authors and their publications, determining the rating of a particular author, determining the topics of publications and classifying them by areas of knowledge. The basis for the creation of intelligent applications is graph technology, which allows you to make predictions that are more accurate. The combined application of methods and algorithms of machine learning with graph technologies allows you to get hidden dependencies and perform predictive analysis of information, get answers in real time, and implement artificial intelligence algorithms. Methods of collaboration with graph technologies and a learning machine (for example, using neural networks) are based on graph embedding. This technology allows you to perform a comprehensive, deep and intelligent analysis of information. At the end of the article, there are analytical reports obtained using graph technologies in the Intelligent System for Complex Analysis of Internet Sources Data.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИР, РБru_RU
dc.subjectдоклады БГУИРru_RU
dc.subjectинтернет-источникиru_RU
dc.subjectмониторингru_RU
dc.subjectмашинное обучениеru_RU
dc.subjectобработка естественного языкаru_RU
dc.subjectграфовые базы данныхru_RU
dc.subjectграфовые алгоритмыru_RU
dc.subjectpagerankru_RU
dc.subjectinternet sourcesru_RU
dc.subjectmonitoringru_RU
dc.subjectdata analysisru_RU
dc.subjectmachine learningru_RU
dc.subjectnatural language processingru_RU
dc.subjectgraph databasesru_RU
dc.subjectgraph algorithmsru_RU
dc.subjectgraph technologiesru_RU
dc.titleГрафовые технологии в интеллектуальной системе комплексного анализа данных интернет-источниковru_RU
dc.title.alternativeGraphic technologies in an intelligent system of complex analysis of data from internet sourcesru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
Appears in Collections:№ 18(5)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Piletskiy_Grafovyye.pdf982.19 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.