• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Рекомендательная система поиска экспертов для проведения научного рецензирования в математическом журнале

Александр Михайлович Елизаров, Евгений Константинович Липачёв, Шамиль Махмутович Хайдаров
708-732
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).
Ключевые слова: информационная система научного журнала, Open Journal Systems, рабочий процесс рецензирования, автоматический выбор рецензентов, Mathematics Subject Classification 2010, Lobachevskii Journal of Mathematics.

Формализация процессов формирования пользовательских коллекций в цифровом пространстве научных знаний

Николай Евгеньевич Каленов, Ирина Николаевна Соболевская, Александр Николаевич Сотников
433-450
Аннотация: Исследована задача формирования цифрового пространства научных знаний (ЦПНЗ). Рассмотрено отличие этого понятия от общего понятия пространства знаний. ЦПНЗ представлено как множество, содержащее объекты, верифицированные мировым научным сообществом. Формой структурированного представления цифрового пространства знаний является семантическая сеть, основной принцип организации которой основан на системе классификации объектов и последующем построении их иерархии, в частности, по принципу наследования. Введена классификация объектов, составляющих контент ЦПНЗ. Предложена модель ЦПНЗ как совокупности непересекающихся множеств, содержащих цифровые образы реальных объектов и их характеристики, обеспечивающие отбор и визуализацию объектов в соответствии с многоаспектными пользовательскими запросами. Определено понятие пользовательской коллекции, предложена иерархическая классификация типов пользовательских коллекций. Использование понятий теории множеств при построении ЦПНЗ позволяет разбивать информацию по уровням детализации и формализовать алгоритмы обработки пользовательских запросов, что проиллюстрировано конкретными примерами.
Ключевые слова: семантическая сеть, информационное пространство, научные знания, электронная библиотека, уровни детализации, иерархия информационных объектов.

Технология наполнения предметных онтологий пространства научных знаний

Николай Евгеньевич Каленов
101-115
Аннотация:

Под предметной онтологией в контексте этой статьи понимается совокупность ключевых понятий, относящихся к некоторой области науки, с их семантическими связями, дополненная индексами различных классификационных систем, описывающих данную научную область. Предметные онтологии являются необходимой составляющей каждого подпространства, входящего в Единое цифровое пространство научных знаний (ЕЦПНЗ). В данной статье приводятся результаты исследований, связанных с построением предметных онтологий на базе созданной автоматизированной системы поддержки терминологических словарей и предлагается методология выделения новых ключевых терминов отдельной области науки. Предлагаемая методология базируется на использовании существующих классификационных систем в совокупности с базами данных цитирования (БДЦ), такими как Web of Science и Scopus для англоязычных публикаций и Российский индекс цитирования (РИНЦ) – для русскоязычных. Методология предполагает разбиение научной области на ряд разделов в соответствии с выбранной классификационной системой, выделение из БДЦ ядра статей, относящихся к каждому разделу, а из статей – новых авторских ключевых терминов, которые и должны составлять, в совокупности с соответствующими разделами классификационных систем, основу предметной онтологии данной научной области.

Ключевые слова: пространство научных знаний, предметная онтология, базы данных цитирования, ключевые термины, тезаурус для онтологии знаний, классификационные системы.

Систематизации парадигм программирования по приоритетам принятия решений

Лидия Васильевна Городняя
666-696
Аннотация: Цель статьи – описание методики сравнения парадигм и языков программирования, отражающей выразительную силу языков, трудоёмкость реализации систем программирования и приспособленность к обоснованию практичных, объективных критериев декомпозиции программ, что можно рассматривать как подход к решению проблемы факторизации весьма усложнённых определений языков программирования и систем их поддержки. Представлены результаты анализа наиболее известных основных парадигм программирования и намечен подход к навигации в современном расширяющемся пространстве языков программирования. Систематизация парадигм учитывает особенности постановок задач программирования и семантические характеристики языков и систем программирования с акцентом на критерии качества программ и приоритеты в принятии решений при их реализации и обучении программистов.
Ключевые слова: определение языков программирования, парадигмы программирования, классификация сложных определений, семантические системы.

Цифровая экосистема OntoMath как подход к построению пространства математических знаний

Александр Михайлович Елизаров, Александр Витальевич Кириллович, Евгений Константинович Липачёв, Ольга Авенировна Невзорова
154-202
Аннотация:

Представлены результаты по созданию методов управления математическим знанием в контексте цифровых математических библиотек. Программные инструменты, разработанные на основе этих методов, являются частью цифровой экосистемы OntoMath, в рамках которой осуществляется их взаимодействие. Приведено краткое описание архитектуры экосистемы OntoMath, выделены уровни предметных онтологий и внешних онтологий, а также уровень программных инструментов и сервисов. В отдельную категорию выделены семантические сервисы. Этим термином обозначены программные инструменты, в функционале которых используются запросы к предметным онтологиям для обеспечения управления объектами знаний. Даны общие описания разрабатываемых предметных онтологий: образовательной математической онтологии OntoMathEdu и онтологии профессиональной математики OntoMathPRO. Отражено развитие образовательной онтологии в направлении включения образовательных пререквизитных связей между классами. Среди программных инструментов цифровой экосистемы выделены сервисы поиска по математическим электронным коллекциям, сервис семантического аннотирования математических документов, инструменты семантической разметки образовательных математических документов, а также система автоматической генерации проверочных тестов по математическим образовательным дисциплинам.


В рамках цифровой экосистемы OntoMath развиваются рекомендательные системы специального назначения. В текущей версии экосистемы представлены рекомендательная система формирования списка близких статей, основанная на онтологии OntoMathPRO, рекомендательная система назначения экспертов для поддержки процесса научного рецензирования и рекомендательные системы подбора предметных классификаторов УДК и кодов Mathematics Subject Classification для математических документов. Приведены также результаты, полученные в направлении создания фабрики метаданных цифровой библиотеки, включающей сервисы и инструменты извлечения, уточнения, пополнения и нормализации метаданных документов электронных математических коллекций. Отметим, что экосистема OntoMath разрабатывается как технологическая основа цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML.

Ключевые слова: цифровая экосистема, экосистема OntoMath, цифровая математическая библиотека, Lobachevskii-DML, онтология, математическая онтология OntoMathPRO, образовательная онтология OntoMathEdu.

Наукометрические измерения в электронных библиотеках на основе рубрикаторов научной информации

М.Р. Когаловский, С.И. Паринов
Аннотация: Ряд научных систем электронных библиотек располагает средствами статистических измерений востребованности (количества просмотров и загрузок) содержащихся в них информационных объектов. Результаты этих измерений могут агрегироваться по их авторам и организациям, в которых созданы эти информационные объекты. Вместе с тем, большой интерес представляет также тематически структурированная статистика востребованности. Для идентификации тематики информационных объектов могут использоваться широко признанные научные классификационные системы или рубрикаторы научной информации. В данной статье рассматриваются функции сервиса системы Соционет, обеспечивающего указанные тематически структурированные статистические измерения.
Ключевые слова: электронная библиотека, наукометрия, рубрикатор научной информации, система Соционет, наукометрический сервис, тематический запрос, ГРНТИ, JEL.

Использование синтаксиса для анализа тональности твитов на русском языке

Юлия Владимировна Адаскина, Полина Вадимовна Паничева, Андрей Михайлович Попов
163-184
Аннотация:

Представлен подход к решению задачи анализа тональности в рамках тестирования SentiRuEval – открытого соревнования систем анализа тональности на русском языке. Описанный алгоритм был применен в дорожке по анализу тональности твитов о банках и телекоммуникационных компаниях. Для этих данных была разработана и оценена классификация на три класса: положительный, отрицательный и нейтральный.

Для решения поставленной задачи использовались различные алгоритмы машинного обучения. Признаками для классификатора являлись лингвистические данные, полученные из текста с помощью разработанного нами морфо-синтаксического анализатора. Нормализованные слова, а также синтаксические связи, оказались решающими признаками для достижения наилучшего результата, который был получен с помощью статистического алгоритма опорных векторов.

Оценка, проведенная организаторами конкурса, выявила высокое качество предложенного подхода, который занял первую строчку по трем из четырех мерам качества.
Ключевые слова: анализ тональности, синтаксические связи, русский язык, статистические методы, классификация текстов.

Метод поиска экспертов по данным наукометрических систем

Александр Сергеевич Козицын, Сергей Александрович Афонин
870-888
Аннотация:

Применение современных методов тематического анализа для аналитической обработки больших объемов информации используется в настоящие время практически во всех сферах человеческой деятельности, в том числе, в наукометрии. Многие наукометрические системы и системы цитирования, включая всемирно известные WoS, Scopus, Google Shcolar, разрабатывают тематические рубрикаторы для поиска и обработки информации. Важными практическими задачами, которые могут решаться с применением методов тематической классификации, являются: оценка динамики развития тематических направлений в организации, отдельной стране и мировой науке в целом; поиск статей по заданной тематике; поиск и оценка авторитетности экспертов; поиск журналов для публикации и другие актуальные задачи. Авторами созданы программные реализации алгоритмов для решения некоторых из перечисленных задач и ведутся научные исследования с целью создания новых эффективных математических моделей и алгоритмов в этой области.

Ключевые слова: тематический поиск, библиографические данные, поиск экспертов, информационные системы, наукометрия.

Виртуальная выставка как средство интеграции в единое цифровое пространство научных знаний и информационные системы в области науки и культуры

Ирина Николаевна Соболевская, Александр Николаевич Сотников
98-114
Аннотация:

Рассмотрен принцип формирования виртуальных выставок как средства интеграции в Единое Цифровое Пространство Научных Знаний (ЕЦПНЗ) информационных систем в области науки и культуры с целью продвижения науки, обеспечения доступа к информации в разных областях науки, привлечения внимания к актуальным проблемам и достижениям в научной сфере. Представлены основные методы создания виртуальных выставок, включая выбор контента и разделение на основные разделы. Кроме того, предложена классификация виртуальных выставок на автономные, удаленные и комбинированные. Особое внимание уделено методологии формирования виртуальных выставок в МСЦ РАН. На примере межведомственной комбинированной виртуальной выставки предоставлено подробное описание выставки «Госпожа Пенициллин», посвященной создательнице пенициллина З. В. Ермольевой.

Ключевые слова: виртуальная выставка, Единое Цифровое Пространство Научных Знаний, Госпожа Пенициллин, связанные данные, З.В. Ермольева.

Методы и алгоритмы повышения выразительности связанных данных (обзор)

Ольга Авенировна Невзорова
808-834
Аннотация: В обзорной статье рассмотрены методы и алгоритмы повышения выразительности связанных данных, подготовленных для публикации в Вебе. Представлены основные подходы к обогащению онтологий, описаны методы, на которых они базируются, а также приведен инструментарий, реализующий эти подходы и инструменты применения соответствующих методов.Основным этапом в общей схеме жизненного цикла данных в облаке открытых связанных данных является этап построения набора связанных RDF-триплетов. Для улучшения классификации данных и анализа их качества применяются различные методы повышения выразительности связанных данных. Основные идеи рассматриваемых методов связаны с обогащением существующих онтологий (расширением базовой схемы знаний) путем добавления или совершенствования терминологических аксиом. Методы обогащения опираются на методы, применяемые в различных областях, таких как представление знаний, машинное обучение, статистика, обработка текстов на естественном языке, анализ формальных понятий и теория игр.
Ключевые слова: связанные данные, онтология, обогащение онтологии, семантический веб.
1 - 10 из 10 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества