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: Благодаря быстрому развитию направления Semantic Web и его новой ветви Linked Open Data, в Интернете становятся доступными большие объемы структурированной информации, размещенной на научных порталах, посвященных различным научным направлениям. Наиболее достоверным источником информации, посвященной любому научному направлению, являются собственно научные публикации, составляющие основное наполнение таких порталов. Эти данные нуждаются в средствах анализа, которые могли бы способствовать упрощению их понимания и оптимизации научного менеджмента. В данной работе описываются новые алгоритмы визуализации графов, реализованные в ИСИ СО РАН, и демонстрируется применение этих алгоритмов для визуализации сетей соавторства и сетей цитирования, извлеченных из научных порталов, входящих в облако Linked Open Data.

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.

Аннотация:

С появлением науки о сетях стало возможным исследовать сложные сетевые системы, в том числе социальные и информационные, посредством представления их в виде графовых моделей. Рост в геометрической прогрессии общего объема научных публикаций обуславливает актуальность задач анализа их взаимосвязей. В науке о сетях для решения данных задач разрабатываются модели и методы, относящиеся к сфере так называемых сетей цитирования. Однако сетевые метрики не используются при анализе публикаций в базах цитирования.

В работе рассмотрены вопросы создания системы поддержки принятия решений при выборе источников информации на основе данных о цитировании научных публикаций. Разработан программный комплекс для принятия решений по определению важности публикации в определенной тематической области. В основу работы этого программного комплекса заложен метод ранжирования публикаций по важности на основе анализа сетей цитирования, позволяющий выявить публикации, которые явно не выделяются в чистом виде при ранжировании на основе известных библиометрических показателей или известных мер центральности узлов. Проведены исследование и сравнительный анализ программного обеспечения для визуализации и исследования всех видов графов и социальных сетей. Выполнены исследования, подтверждающие эффективность предлагаемой системы поддержки принятия решений при выборе источников информации.

Аннотация: Массовое отождествление списка радиоисточников по данным обзоров неба разных диапазонов электромагнитного спектра представляет для астрономов несомненный интерес. Отождествление радиоисточников не является простой задачей из-за разного углового разрешения, предельной чувствительности, координатной точности радиокаталогов, а также из-за морфологической структуры самих радиоисточников.
Нами был разработан подход к массовому отождествлению радиоисточников каталога RC, полученного на крупнейшем российском радиотелескопе РАТАН-600, с использованием веб-сервисов, обеспечивающих доступ, визуализацию и анализ данных из оптических, инфракрасных и радио обзоров, которые являются ресурсами виртуальной обсерватории. Около 25% радиоисточников каталога RC не были подтверждены в обзоре NVSS, поэтому для уточнения координат и плотностей потоков была проведена повторная обработка данных обзоров “Холод” за 1980-1999 гг., результатом которой стал каталог RC Refined (RCR).
Средствами интерактивного атласа неба Aladin (Perl API для командного интерфейса и макроконтроллер), а также с помощью pysao (программный Python-интерфейс к SAOImage DS9) реализованы потоки работ по списку радиоисточников для подготовки данных и визуализации результатов. Радиоисточники каталога RCR были отождествлены с данными 5 радиообзоров неба: VLSS, TXS, NVSS, FIRST, GB6 (частоты 74, 365, 1440 и 4850 МГц), двух оптических обзоров: DSS2 и SDSS (полосы u,g,r,i,z) и инфракрасного обзора UKIDSS (полосы J, H, K). Поскольку предполагается дальнейший анализ многочастотных данных, особое внимание уделено компиляции разнородной информации в один ресурс, информационно-поисковую систему ObjectRadioSky. Для этого разработана схема базы данных, учитывающая добавление новых каталогов, интеграцию их параметров с UCDs и реализацию связи между объектами каталогов. Реализован веб-интерфейс для отображения всей имеющейся информации о выбранном радиоисточнике.