Аннотация: Методы визуализации информации давно зарекомендовали себя как инструмент, позволяющий понимать данные большого объема. Визуализация коллекций научных публикаций является частным случаем визуализации информации. В статье рассмотрены задачи, решаемые при помощи визуализации, модели и методы анализа текстовой информации, а также новые подходы к визуализации документов. Особое внимание уделено тому, каким образом методы визуализации связаны с методами анализа коллекций научных публикаций.

Аннотация:

Алгоритмы установления соответствия между сущностями осуществляют поиск эквивалентных сущностей в разноязычных графах знаний. Данная проблема возникает, как правило, при интеграции разноязычных графов знаний. В настоящее время решение этой проблемы становится весьма актуальным для практического решения проблем импортозамещения, например, чтобы найти информацию о лекарствах, выпускаемых в разных странах под разными названиями, или же решить проблему поиска эквивалентных запчастей.

В настоящее время известно несколько библиотек с открытым кодом, которые объединяют известные алгоритмы выравнивания сущностей, а также тестовые наборы данных для различных языков. В данной работе описан русско-английский набор данных для экспериментов с нескольким популярными алгоритмами выравнивания сущностей. Особое внимание уделено методам генерации векторных представлений для имен сущностей. В частности, рассмотрены комбинации различных методов генерации векторных представлений (эмбеддингов) имен сущностей с известными алгоритмами выравнивания сущностей. Таблицы с результатами экспериментов дополнены визуализациями. 

Аннотация:

Рассмотрены международные и русскоязычные источники данных, предоставляющие информацию о российских научных организациях. Продемонстрировано, что русскоязычные источники данных содержат больше информации о русскоязычных научных организациях, чем англоязычные, но эта информация остается недоступной для англоязычных источников данных. Также описаны эксперименты по сопоставлению и интеграции информации о российских научных организациях в международных и российских источниках данных. Рассмотрены такие источники данных, как GRID, русскоязычная и англоязычная Wikipedia, Wikidata и eLIBRARY.ru. Работа является промежуточным этапом на пути к созданию открытого и расширяемого графа знаний.

Аннотация: Экспоненциальный рост размеров таких графов, как социальные сети, интернет-графы и др., требует новых подходов к их визуализации. Наряду с представлениями типа «диаграммы связей вершин» все чаще используются визуализации матриц смежностей, а также разнообразные комбинации этих представлений. В данном обзоре рассмотрены новые подходы к визуализации графов большого объема при помощи матриц смежностей и приведены примеры приложений, где эти подходы применяются. Описаны различные типы шаблонов, возникающие при упорядочении матриц смежностей, соответствующих современным сетям, и алгоритмы, позволяющие выделять эти шаблоны. В частности, продемонстрировано, как использование методов упорядочения матриц совместно с алгоритмами поиска таких шаблонов, как звезды, ложные звезды, цепи, почти клики, полные клики, двудольные ядра и почти двудольные ядра, позволяют создавать понятные визуализации графов, имеющих миллионы вершин и ребер. Также приведены примеры гибридных визуализаций, использующих диаграммы связей вершин для представления неплотных частей графа, а матрицы смежностей – для представления плотных частей и их приложений. Гибридные методы используются для визуализации сетей соавторства, глубоких нейронных сетей, сравнения сетей связности человеческого мозга и др.