Аннотация:

Представлены методы создания цифровых математических коллекций, включающих неструктурированные наборы документов. Эти наборы содержат материалы сборников научных конференций, а также статьи из архивов математических журналов «доцифрового» периода.

Формирование обязательного набора метаданных названных документов произведено с помощью программных инструментов фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii DML. Для уточнения и пополнения наборов метаданных документов цифровых коллекций использованы методы извлечения знаний из Wikidata.

Разработана система SPARQL-запросов для поиска в Wikidata информации о документах электронных коллекций и их авторах. Обозначен набор сущностей Wikidata, определяющих признаки поиска, а также последующую фильтрацию полученных результатов.

Предложены методы уточнения и дополнения библиографических ссылок, приведенных в статьях. При формировании метаданных документов ретро-коллекций произведен поиск в Wikidata сведений о годах жизни авторов статей, а также URL веб-страниц с информацией о статьях и их авторах. Приведены результаты формирования нескольких новых электронных коллекций цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация: Решен ряд задач, связанных с построением фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML. Под фабрикой метаданных понимается система взаимосвязанных программных инструментов, направленных на создание, обработку, хранение и управление метаданными объектов цифровых библиотек и позволяющих интегрировать создаваемые электронные коллекции в агрегирующие цифровые научные библиотеки. С целью выбора оптимальных таких программных инструментов из существующих и их модернизации: обсуждены особенности представления метаданных документов различных электронных коллекций, связанные как с применяемыми форматами, так и с изменениями состава и полноты набора метаданных в течение всего времени издания соответствующего научного журнала;представлены и охарактеризованы программные инструменты управления научным контентом и методы организации автоматизированной интеграции репозиториев математических документов с другими информационными системами;обсуждена такая важная функция фабрики метаданных цифровой библиотеки, как нормализация метаданных в соответствии с форматами других агрегирующих библиотек.В результате разработки фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML предложена система сервисов автоматизированного формирования метаданных электронных математических коллекций; разработан xml-язык представления метаданных, основанный на Journal Archiving and Interchange Tag Suite (NISO JATS); созданы программные инструменты нормализации метаданных электронных коллекций научных документов в форматах, разработанных международными организациями – агрегаторами ресурсов по математике и Computer Science; разработан алгоритм приведения метаданных к формату oai_dc и генерации структуры архивов для импорта в цифровое хранилище DSpace; предложены и реализованы методы интеграции электронных математических коллекций Казанского университета в отечественные и зарубежные цифровые математические библиотеки.

Аннотация:

Представлены решения основных задач, связанных с формированием цифровых математических коллекций из документов, изданных в доцифровой период, – такие коллекции обозначены в работе как ретро-коллекции. Приведены алгоритмы создания метаописания ретро-коллекций, основанные на анализе структуры математических документов и применении программных инструментов выделения метаданных. Дано описание ретро-коллекций, сформированных с помощью разработанных алгоритмов и включенных в состав фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML. Указаны схемы формирования метаданных и методы нормализации извлеченных метаданных в соответствии со схемами и требованиями интегрирующих математических библиотек.

Аннотация: Предложен подход к организации экспертной оценки научного документа, представленного для публикации в математический журнал. Ограничение предметной области связано с использованием системы математической классификации Mathematical Sciences Classification System – MSC. Представлена рекомендательная система, позволяющая сформировать список возможных экспертов для проведения процедуры научного рецензирования математической статьи. Эта рекомендательная система использует коды MSC2020, изначально представленные автором статьи. Если в статье указаны коды MSC2000 или MSC2010, производится их автоматическое преобразование в коды MSC2020. Для каждого эксперта в системе поддерживается персональный профиль, который содержит набор кодов MSC2020, дополненный числовыми характеристиками, – весами, вычисленными для каждого кода в соответствии с системой учета компетенций, предпочтений или отказов от участия в процедуре рецензирования, сформированных в процессе предыдущей работы в качестве эксперта. Этот набор автоматически редактируется в случае включения эксперта в список возможных рецензентов – повышаются или уменьшаются веса нескольких кодов, а также добавляются новые коды. Рекомендательная система реализована в виде встроенного инструмента (плагина) платформы Open Journal Systems (OJS). Разработанный метод апробирован в информационной системе научного журнала Lobachevskii Journal of Mathematics (https://ljm.kpfu.ru).