The 14 references with contexts in paper A. Karpenko P., V. Trudonoshin A., А. Карпенко П., В. Трудоношин А. (2016) “Оценка релевантности документов корпоративной онтологической базы знаний на основе их иерархической ролевой кластеризации // Evaluating the Relevance of Corporate Ontological Knowledge Base Documents Using Their Hierarchical Role Clustering” / spz:neicon:technomag:y:2014:i:1:p:571-584

1
Карпенко А.П. Оценка релевантности документов онтологической базы знаний // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2010. No 9. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/157379.html (дата обращения 01.10.2014 ).
Total in-text references: 8
  1. In-text reference with the coordinate start=1781
    Prefix
    числа разного рода слабоструктурированных документов, в которых с той или иной степенью детальности описаны прецеденты – некоторые ситуации и решения, которые были приняты в этих ситуациях. В системах поддержки принятия решений (СППР), которые используют такие базы знаний, поиск решения заключается в поиске в них наиболее подходящих прецедентов и соответствующих им документов
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Работа продолжает серию работ [1, 2], развивающих оригинальный подход к поиску решений в базах знаний прецедентов, в котором метаданные формируются на основе онтологии соответствующей предметной области, заданной в виде семантической сети.

  2. In-text reference with the coordinate start=1816
    Prefix
    В системах поддержки принятия решений (СППР), которые используют такие базы знаний, поиск решения заключается в поиске в них наиболее подходящих прецедентов и соответствующих им документов [1]. Работа продолжает серию работ
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , развивающих оригинальный подход к поиску решений в базах знаний прецедентов, в котором метаданные формируются на основе онтологии соответствующей предметной области, заданной в виде семантической сети.

  3. In-text reference with the coordinate start=2366
    Prefix
    В отличие от указанных работ, в данной работе полагается, что онтология предметной области, а тем самым и соответствующая семантическая сеть, иерархически кластеризована на основе ролей концептов. Онтологии, обладающие таким свойством, возникают, например, в медицине [3]. Как и в работах
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , в данной публикации документы в базе знаний, а также поисковые запросы представляются в виде фреймов, которые называются паттернами проектирования и запроса соответственно. Слоты этих паттернов соответствуют ролям концептов используемой онтологии [4].

  4. In-text reference with the coordinate start=6735
    Prefix
    Паттерны проектирования искомого документа и запроса Указанное в п. 1 ярусное представление графов G, T G порождает ролевую кластеризацию семантических сетей SS, T SS, так что множество концептов C оказывается разделенным на P непересекающихся ролевых кластеров iC, а множество концептов T C документа T - на аналогичное число T P ролевых кластеров T Cj; i
    Exact
    [1:]
    Suffix
    P, ]:1[ T jP. Кластерам iC, T Ci ставим в соответствие их семантические сети iSS, T SSi и графы iG, T Gi. Обозначим piw, - вес узла pic, графа iG; qpiv,, - вес ребра этого графа, связывающего его узлы qipicc,,,.

  5. In-text reference with the coordinate start=7092
    Prefix
    Обозначим piw, - вес узла pic, графа iG; qpiv,, - вес ребра этого графа, связывающего его узлы qipicc,,,. Здесь ]:1[,iCqp,qp; iC - число концептов в кластере iC (равное числу узлов в графеiG). Аналогичные обозначения T wip,, T vipq,, введем для графа T Gi
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Паттерн проектирования ]}:1[,{ TT i T AAiP документа T имеет T P слотов T Ai и слот T Ai соответствует роли T pi. Поисковый образ документа T представляет собой T P семантических сетей T SSi, формализованных в виде графов T Gi; ]:1[ T iP.

  6. In-text reference with the coordinate start=7357
    Prefix
    Паттерн проектирования ]}:1[,{ TT i T AAiP документа T имеет T P слотов T Ai и слот T Ai соответствует роли T pi. Поисковый образ документа T представляет собой T P семантических сетей T SSi, формализованных в виде графов T Gi; ]:1[ T iP. Введем еще следующие обозначения [1]: {,
    Exact
    [1:]
    Suffix
    } QQ i Q CciC - множество концептов запроса Q; {, Q Сi]}:1[ Q iP - ролевые кластеры множества Q C, где PP Q  - число ролей в запросе Q; {, Q SSi]}:1[ Q iP - совокупность семантических сетей запроса Q, где Q SSi - семантическая сеть ролевого кластера Q Ci; Q Gi - граф семантической сети Q SSi; ]:1[ Q iP; Q wip, - вес узла O cip, графа Q Gi; ]:1[ Q iP; Q vipq,, - вес ребра ),(,,

  7. In-text reference with the coordinate start=8440
    Prefix
    Полагаем, что большим значениям критерия ),(,,QTkji соответствует большая релевантность документа T поисковому запросу Q. Наборы всех критериев ),(,QTji образуют )( TQ PP критериальную матрицу (,){(,),
    Exact
    [1:]
    Suffix
    ,[1:]}, TQ MTQijPjPiQT, элементами которой являются j,1-мерные векторные критерии ),(,QTji. Таким образом, общее число критериев в матрице ),(QTM равно    PTQ i P j ij 11 M,. Ставим следующую дискретную задачу многокритериальной оптимизации (МКО).

  8. In-text reference with the coordinate start=8445
    Prefix
    Полагаем, что большим значениям критерия ),(,,QTkji соответствует большая релевантность документа T поисковому запросу Q. Наборы всех критериев ),(,QTji образуют )( TQ PP критериальную матрицу (,){(,),[1:],
    Exact
    [1:]
    Suffix
    }, TQ MTQijPjPiQT, элементами которой являются j,1-мерные векторные критерии ),(,QTji. Таким образом, общее число критериев в матрице ),(QTM равно    PTQ i P j ij 11 M,. Ставим следующую дискретную задачу многокритериальной оптимизации (МКО).

2
Карпенко А.П., Трудоношин В.А. Многокритериальная оценка релевантности документов корпоративной онтологической базы знаний на основе их ролевой кластеризации // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. No 11. С. 311-328. DOI: 10.7463/1113.0637857
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=1816
    Prefix
    В системах поддержки принятия решений (СППР), которые используют такие базы знаний, поиск решения заключается в поиске в них наиболее подходящих прецедентов и соответствующих им документов [1]. Работа продолжает серию работ
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , развивающих оригинальный подход к поиску решений в базах знаний прецедентов, в котором метаданные формируются на основе онтологии соответствующей предметной области, заданной в виде семантической сети.

  2. In-text reference with the coordinate start=2366
    Prefix
    В отличие от указанных работ, в данной работе полагается, что онтология предметной области, а тем самым и соответствующая семантическая сеть, иерархически кластеризована на основе ролей концептов. Онтологии, обладающие таким свойством, возникают, например, в медицине [3]. Как и в работах
    Exact
    [1, 2]
    Suffix
    , в данной публикации документы в базе знаний, а также поисковые запросы представляются в виде фреймов, которые называются паттернами проектирования и запроса соответственно. Слоты этих паттернов соответствуют ролям концептов используемой онтологии [4].

  3. In-text reference with the coordinate start=9311
    Prefix
    Поэтому запись (2) понимаем только в том смысле, что лицу, принимающему решения (ЛПР), желательна максимизации всех частных критериев оптимальности )},({,,QTkji и что решением задачи является документ * T. Для предложенного в работе
    Exact
    [2]
    Suffix
    адаптивного метода многокритериальной оценки релевантности число критериев M может быть неприемлемо большим. Поэтому с помощью какой-либо либо скалярной свертки перейдем от каждого из векторных критериев ),(,QTji к скалярному критерию ),(,QTji.

3
Карпенко Д.С., Зарубина Т.В., Раузина С.Е., Богопольский Г.А., Тихонова Т.А., Глебова О.В. Система управления знаниями в медицинском вузе: взгляд на проблему, реалии, перспективы развития // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2014. No 10. C. 10-18.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2346
    Prefix
    В отличие от указанных работ, в данной работе полагается, что онтология предметной области, а тем самым и соответствующая семантическая сеть, иерархически кластеризована на основе ролей концептов. Онтологии, обладающие таким свойством, возникают, например, в медицине
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Как и в работах [1, 2], в данной публикации документы в базе знаний, а также поисковые запросы представляются в виде фреймов, которые называются паттернами проектирования и запроса соответственно.

4
Норенков И.П. Интеллектуальные технологии на базе онтологий // Информационные технологии. 2010. No 1. С. 17-23.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2621
    Prefix
    Как и в работах [1, 2], в данной публикации документы в базе знаний, а также поисковые запросы представляются в виде фреймов, которые называются паттернами проектирования и запроса соответственно. Слоты этих паттернов соответствуют ролям концептов используемой онтологии
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Указанные роли разбивают концепты онтологии, документа и запроса к базе знаний на кластеры. Предполагается, что по методике построения семантической сети документа, построены семантические сети указанных кластеров.

5
Толчеев В.О. Методы выявления информационных признаков в задачах классификации текстовых документов // Информационные технологии. 2005. No 8. С. 14-21.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3225
    Prefix
    Современные поисковые системы основаны, как правило, на применении полнотекстового поиска, когда учитывается частота встречаемости терминов в документе, их средняя языковая частотность и так далее
    Exact
    [5]
    Suffix
    . Известной альтернативой такому поиску является поиск по метаданным документа (авторы документа, его название, дата создания, тема и т.п.) [6]. Предлагаемый подход ставит целью повышение эффективности поиска решений в базах знаний прецедентов, основываясь не на регистрационных атрибутах документов, а на параметрах, характеризующих ситуацию принятия решения и само решение.

6
The Dublin Core® Metadata Initiative: website. Available at: http://dublincore.org/, accessed 01.10.2014.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3365
    Prefix
    Современные поисковые системы основаны, как правило, на применении полнотекстового поиска, когда учитывается частота встречаемости терминов в документе, их средняя языковая частотность и так далее [5]. Известной альтернативой такому поиску является поиск по метаданным документа (авторы документа, его название, дата создания, тема и т.п.)
    Exact
    [6]
    Suffix
    . Предлагаемый подход ставит целью повышение эффективности поиска решений в базах знаний прецедентов, основываясь не на регистрационных атрибутах документов, а на параметрах, характеризующих ситуацию принятия решения и само решение.

7
Карпенко А.П., Галямова Е.В., Соколов Н.К. Методика контроля понятийных знаний субъекта обучения в обучающей системе // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2009. No 2. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/115086.html (дата обращения 01.10.2014).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10383
    Prefix
    Окрестность концепта семантической сети Рассмотрим концепты niiiicс n ,,`1 1 семантической сети SS, которой, напомним, соответствует граф G. Пусть ),( i1ni dсc - мера расстояния между этими концептами. Величину ),( i1ni dсc можно определить несколькими способами
    Exact
    [7, 8]
    Suffix
    . Используем следующие меры. Мера ),( 1 1 iin dсc - число дуг кратчайшего пути iiin ccc,...,, 12 в графе G между вершинами, соответствующими указанным концептам, то есть 1 1 d(,)1iicсniin. Заметим, что данная мера не учитывает важности концептов и отношений между ними.

8
Карпенко А.П., Соколов Н.К. Меры сложности семантической сети в обучающей системе // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2009. No 1. С. 5066.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10383
    Prefix
    Окрестность концепта семантической сети Рассмотрим концепты niiiicс n ,,`1 1 семантической сети SS, которой, напомним, соответствует граф G. Пусть ),( i1ni dсc - мера расстояния между этими концептами. Величину ),( i1ni dсc можно определить несколькими способами
    Exact
    [7, 8]
    Suffix
    . Используем следующие меры. Мера ),( 1 1 iin dсc - число дуг кратчайшего пути iiin ccc,...,, 12 в графе G между вершинами, соответствующими указанным концептам, то есть 1 1 d(,)1iicсniin. Заметим, что данная мера не учитывает важности концептов и отношений между ними.

9
Галямова Е.В., Карпенко А.П., Соколов Н.К., Ягудаев Г.Г. Контроль понятийных знаний субъекта обучения в обучающей системе // Вестник МАДИ (ГТУ). 2009. No 2 (17). С. 82-86.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=12914
    Prefix
    и представляет собой аддитивную свертку взвешенных относительных чисел верных и неверных концептов в кластере Q Сj: ),( 1 i,QTj=T i ij T i ij C n C n, 1,2 , 1,1. (5) Здесь ]1;0[,2,11,1 - весовые коэффициенты, назначаемые ЛПР, исходя их своих предпочтений. В качестве методической основы определения значений этих коэффициентов может быть использован метод, предложенный в работе
    Exact
    [9]
    Suffix
    . Заметим, что мера ),( 1 i,QTj и другие аналогичные меры, представленные ниже, являются, по сути, многокритериальными, и указанные весовые коэффициенты определяет веса соответствующих частных критериев оптимальности [9].

  2. In-text reference with the coordinate start=13136
    Prefix
    Заметим, что мера ),( 1 i,QTj и другие аналогичные меры, представленные ниже, являются, по сути, многокритериальными, и указанные весовые коэффициенты определяет веса соответствующих частных критериев оптимальности
    Exact
    [9]
    Suffix
    . Полагая все или некоторые весовые коэффициенты нулевыми, легко получить большое число производных мер. Введем в рассмотрение величины  Q j T ki k k T ijCCcw,,,  Q j T ki Q ki k k T ijCCcCcw,,,, T ki k k T iCcw,, имеющие смысл суммарной важности верных концептов кластера Q Сi, неверных концептов этого кластера, а также суммарной важности всех концепт

10
Карпенко А.П., Соколов Н.К. Оценка сложности семантической сети в обучающей системе // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2008. No 11. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/106658.html (дата обращения 01.10.2014).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=15460
    Prefix
    Поэтому в программных реализациях необходима нормировка этих мер по схеме min[0;1] , max , min ,, ,    ijij ijij ij   , где max , min i,,jij - минимально и максимально возможные значения меры ji,
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Построение на основе нормированных метрик различных линейных и нелинейных бальных шкал оценок рассмотрено в работе [11]. Заключение В работы предложена модель семантической сети онтологической базы знаний, использующей иерархическую ролевую кластеризацию концептов этой онтологии.

11
Belous V.V., Bobrovsky A.V., Dobrjkov A.A., Karpenko A.P. , Smirnova E.V. Multicriterion integral alternatives’ estimation: mentally-structured approach to education // 2nd International Conference on Education and Education Management (EEM 2012), Hong Kong, China, September 4-5, 2012. Vol. 3. P. 215-224.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=15581
    Prefix
    Поэтому в программных реализациях необходима нормировка этих мер по схеме min[0;1] , max , min ,, ,    ijij ijij ij   , где max , min i,,jij - минимально и максимально возможные значения меры ji, [10]. Построение на основе нормированных метрик различных линейных и нелинейных бальных шкал оценок рассмотрено в работе
    Exact
    [11]
    Suffix
    . Заключение В работы предложена модель семантической сети онтологической базы знаний, использующей иерархическую ролевую кластеризацию концептов этой онтологии. Поставлена задача многокритериальной оценки релевантности документов корпоративной онтологической базы знаний на основе их иерархической ролевой кластеризации.

12
Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: учеб. пособие. М.: МАКС Пресс, 2008. 197 c.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=16221
    Prefix
    Предложен метод решения задачи, основанный на использовании оригинальных мер близости ролевых паттернов проектирования искомого документа и запроса. Метод обладает высокой вычислительной сложностью и требует использования параллельных вычислительных систем
    Exact
    [12]
    Suffix
    . Работа не снимает проблему лексической многозначности терминов [13]. Известен ряд методов решения данной задачи, например, методы, основанные на использовании Википедии [14]. В развитие работы планируется экспериментальная проверка эффективности предложенного метода.

13
Кобрицов Б.П. Методы снятия семантической многозначности // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2004. No 2. С. 24-38.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=16288
    Prefix
    Предложен метод решения задачи, основанный на использовании оригинальных мер близости ролевых паттернов проектирования искомого документа и запроса. Метод обладает высокой вычислительной сложностью и требует использования параллельных вычислительных систем [12]. Работа не снимает проблему лексической многозначности терминов
    Exact
    [13]
    Suffix
    . Известен ряд методов решения данной задачи, например, методы, основанные на использовании Википедии [14]. В развитие работы планируется экспериментальная проверка эффективности предложенного метода.

14
Mihalcea R. Using Wikipedia for Automatic Word Sense Disambiguation // Proceedings of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2007), Rochester, April 2007. P. 196-203. Science and Education of the Bauman MSTU,
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=16393
    Prefix
    Метод обладает высокой вычислительной сложностью и требует использования параллельных вычислительных систем [12]. Работа не снимает проблему лексической многозначности терминов [13]. Известен ряд методов решения данной задачи, например, методы, основанные на использовании Википедии
    Exact
    [14]
    Suffix
    . В развитие работы планируется экспериментальная проверка эффективности предложенного метода. Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 10-07-00222-а.