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: В этой статье предлагается проект системы публикации данных об Особо Охраняемых Природных Территориях (ООПТ) в пространстве Linked Open Data. Описана общая архитектура системы, принципы работы модулей связывания, публикации и интеграции данных. Также предлагается онтология ООПТ, основанная на европейских стандартах INSPIRE.

Аннотация: Показано, что доверие к контенту информационных ресурсов можно оценивать с помощью критерия опубликования и разделять ресурсы на доверяемую и сомнительную части. Задача оценки доверия состоит их четырех подзадач: (1) построения мультимножеств физических величин, содержащихся в первичных источниках данных, (2) согласования значений физических величин, (3) формирования количественных ограничений для критерия опубликования в разных интервалах изменения физических величин и (4) декомпозиции экспертных данных. Кратко описаны критерии достоверности спектральных данных и ограничения необходимые для решения задач согласования данных. Представлено табличное представление результатов согласования. На примере вакуумных волновых чисел описаны ограничения характерные для критерия опубликования. Оценки доверия, полученные из решения задачи декомпозиции, представлены в форме OWL-онтологий. Построение онтологической базы знаний подобного типа для виртуальных центров данных в дисциплинах с большими объемами данных измерений обеспечит автоматический выбор информационных ресурсов с высокой степенью доверия.

Аннотация:

Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).

Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.

Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.

Аннотация:

Представленная веб-база данных по экспериментальным гомолитическим энергиям диссоциации связей в органических соединениях предназначена для использования широким кругом химиков теоретиков и практиков в свободном доступе. В работе приведены краткий обзор источников значений энергии диссоциации связей органических молекул, которые вычисляются теоретически, измеряются экспериментально и оцениваются по кинетическим и термохимическим экспериментальным данным, и их представление в базе данных в интернете. Представлена веб база данных по гомолитическим энергиям диссоциации связей органических соединений. Приводимые значения энергий диссоциации связей вычислены по экспериментальным кинетическим и термохимическим данным. Приведены описания источников экспериментальных данных, классов органических соединений и методов расчета. Приведена логическая структура базы данных и дано описание основных полей ее таблиц. Представлена главная поисковая форма интерфейса базы данных и приведен пример результата поиска для конкретного органического соединения. Энергии диссоциации связи снижены до температуры 298,15 К, которая обычно отсутствует в большинстве источников. Аналоги настоящей базы уступают последней в учете температурных корреляций. В настоящее время ведутся работы по анализу и анализу опубликованных данных с учетом энтропийных эффектов.

Аннотация: При изучении природных и искусственных объектов с помощью спутниковых технологий важную роль играют спектральные данные, которые несут информацию о распределении отражающих/излучающих свойств физических объектов и материалов по длинам волн. Необходимо отметить, что оперативное получение необходимых спектральных данных из названных выше источников обычно является проблемой. В работе описан подход к построению банка спектральных данных с расширенными функциональными возможностями, позволяющими реализовывать не только справочно-поисковые процедуры, но и достаточно широкий круг расчетно-прикладных процедур относительно спектральных данных и их атрибутов. На основе системного анализа предметной области и реляционной модели предложена схема БД, реализованная средствами MS Access. Обоснована организационная структура БСД. Предложена простая схема интеграции БСД в е-Инфраструктуру непрерывного доступа к научным ресурсам ДЗЗ.

Аннотация:

Рассмотрена задача выбора технических решений для компонентов системы управления научными данными. Последние разделены на три категории: научные датасеты, научно-техническая и наукометрическая информации – различающиеся по структуре, объему, характеру обновления, профилю доступа и требованиям к метаданным, что усложняет эффективное управление ими в рамках единого универсального хранилища. На основе типологизации данных и сценариев использования для ключевых ролей (исследователь, аналитик, инженер данных, администратор) сформированы требования к компонентам системы. Был проведен сравнительный анализ альтернативных решений по каждому компоненту и предложена модульная архитектура, разграничивающая исходные данные и их производные представления. Определены согласованный набор технологий, совместимый с локальным развертыванием, а также сквозные механизмы идентификации, авторизации и управления ресурсами.

Аннотация:

Описана разработанная авторами веб-система, реализующая сервисы, связанные с формированием и предоставлением многоаспектной информации о результатах научной деятельности (публикациях, авторских свидетельствах и докладах на научных мероприятиях) сотрудников организации или группы организаций. Система ориентирована как на конечного пользователя, заинтересованного в получении конкретных данных, так и на административный персонал, формирующий отчетные материалы для вышестоящей организации. Информационная база системы содержит связанные данные о следующих классах объектов: персоны (авторы), организации и их подразделения; публикации на аналитическом, монографическом и сводном уровнях; авторские свидетельства; научные мероприятия (конференции, симпозиумы, семинары); доклады. В состав системы входят два модуля – административный, предназначенный для ввода и редактирования данных, и пользовательский, который представляет собой специальный поисковый аппарат, осуществляющий поиск информации, ее визуализацию, навигацию по связанным ресурсам и экспорт данных. Отличительной особенностью системы является введенное понятие «эквивалентных» объектов. Эквивалентными считаются объекты, представленные в системе различными метаданными, но относящимися к одной физической сущности. Такими объектами являются «персоны», соответствующие одному автору с различными написаниями фамилии в библиографических описаниях публикаций; организации, имеющие различные варианты названий; статьи, опубликованные без изменений на различных языках. В соответствии с современными требованиями к отчетности по публикациям в системе отражаются источники финансирования научных исследований, а также аффилиации каждого автора, указанные в статьях.

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: Приводится описание стандартизированной и децентрализованной среды управления пространственной информацией на основе портала пространственных данных «ГеоМета», разработанного для доступа к базам геоданных, картографическим продуктам и связанным с ними метаданным из различных источников. Рассматриваются основные возможности портала с акцентом на расширения, реализованные в его последних версиях.

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: В настоящее время происходит активное внедрение наукометрических систем для автоматизации процесса анализа эффективности деятельности научных организаций с целью применения различных методов стимулирования научной деятельности. Одними из наиболее важных индикаторов являются количество публикаций и их цитируемость. Для оценки этих показателей необходимы средства автоматизированного построения связей между оригинальными статьями и их переводами. В настоящей работе проанализированы существующие методы оценки близости оригинального текста и его возможного перевода, показана их недостаточная эффективность для построения связей между статьями и описаня разработанный авторами метод автоматического поиска переводов статей в больших коллекциях библиографических данных. Особенностью разработанного алгоритма является использование статистических данных о публикации статей в различных журналах и информации о соавторах анализируемых статей. Представленный в настоящей работе алгоритм позволяет осуществлять поиск переводов статей без предварительной настройки на заданные пары языков оригинала и перевода статьи, а также не требует использования больших коллекций обучающих выборок. Апробация программной реализации алгоритма проводилась в наукометрической системе Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова. Результаты тестирования показали ее достаточную эффективность и возможность использования разработанного алгоритма для автоматического построения рекомендаций пользователям для отметки в системе переводных версий статей.

Аннотация:

Описана архитектура многофункциональной лингвистической платформы “TurkLang”, создаваемой в Институте прикладной семиотики Академии наук Республики Татарстан. В основе системы лежит трехуровневая база знаний: общеязыковые универсалии, описания единиц конкретных языков и эмпирические речевые данные. База знаний реализована в виде графа, где основной единицей хранения выступает морфема. Это решение обусловлено элементно-комбинаторной природой тюркских языков: словоформа представляет собой линейную цепочку, состоящую из корня и последовательно присоединенных аффиксов – модификаторов, каждый из которых выражает одну грамматическую категорию (падеж, число, время и т. д.) в строго фиксированном порядке. Рассмотрены уровни абстракции, типы связей между сущностями, механизмы интеграции с внешними источниками (электронная энциклопедия, лексикографические ресурсы, геоинформационные системы). Особое внимание уделено применению международных стандартов синтаксической, семантической и прагматической (DiAML) аннотаций. Выполнено сравнение с существующими платформами (Sketch Engine, LingvoDoc, Apertium). На сегодняшний день база знаний платформы охватывает более 30 языков и диалектов, содержит более 237 тыс. корневых морфем и около 40 тыс. правил сочетаемости, а корпусная часть насчитывает свыше 180 млн словоупотреблений.

Аннотация:

Статья посвящена разработке научно-методического аппарата повышения эффективности защиты цифровых платформ от киберугроз путем создания алгоритмов обработки и детекции с учетом когнитивных особенностей пользователей. Предложена концептуальная модель трехэтапной системы защиты, интегрирующая технические механизмы безопасности с когнитивными моделями принятия решений. Разработан алгоритм эвристической детекции на основе машинного обучения Random Forest с анализом 47 признаков, включающих технические характеристики URL и когнитивно-семантические характеристики контента. Создана методика динамической интеграции четырех источников данных об угрозах, сокращающая время реагирования с 12–14 ч. до 2 ч. Предложен алгоритм рекурсивного анализа цепочек перенаправлений глубиной до десяти уровней для обнаружения замаскированных угроз. Экспериментальная валидация на эмпирической базе объемом около миллиона записей подтвердила точность детекции 87% при обработке ста тысяч записей в час. Разработанные решения обеспечивают соответствие требованиям ГОСТ Р 57580.1–2017 и российского законодательства в области защиты персональных данных.

Аннотация: Статья посвящена описанию свойств решений задач в предметной области «Количественная спектроскопия» и детализирует результаты работы [1]. Для представления свойств решений задач используется язык OWL DL. В качестве примера рассмотрена прикладная онтология источников информации о свойствах решений прямой и обратной задачи нахождения вакуумных волновых чисел в молекулярной спектроскопии диоксида углерода и его изотопологов. Показано, что создание источника информации, характеризующих свойства решения задачи, позволяет классифицировать решения задач количественной спектроскопии и организовывать семантический поиск достоверных данных в публикациях. Дано краткое описание особенностей табличного метода используемого в машине вывода FACT++.

Аннотация:

Исследованы вопросы формирования междисциплинарных тематических коллекций в цифровом пространстве научных знаний. Рассмотрены содержание работ по формированию и представлению междисциплинарной коллекции, правила организации и представления междисциплинарных цифровых коллекций в информационной среде электронной библиотеки «Научное наследие России». Отмечено, что организация работ по формированию междисциплинарной коллекции в цифровом пространстве знаний предполагает следующие этапы: определение тематики междисциплинарной коллекции, определение структуры разделов междисциплинарной коллекции, определение источников для представления в междисциплинарной коллекции, диспетчеризацию работ с источниками, формирование метаданных, формирование цифровых копий объектов (включая оцифровку и верстку электронного объекта), размещение созданных цифровых копий на специализированной странице междисциплинарной коллекции. Показаны типы и виды междисциплинарных коллекций. Разработаны основные типы разделов, присутствующих в большинстве междисциплинарных проектов. Отмечено, что информация, представляемая в междисциплинарной коллекции, включает две составляющие – метаданные, описывающие характеристики ресурсов, и собственно цифровые информационные ресурсы, а именно, представленные в цифровой форме объекты библиотечного, музейного и архивного хранения – это печатные и рукописные издания, графика, фото-, аудио-, видео-материалы, музейные предметы. Предложена методика отбора материалов для формирования междисциплинарной коллекции на примере создания коллекции, посвященной нобелевским лауреатам, гражданам России и СССР, а также родившимся на территории России и СССР.

Аннотация:

Рассмотрены проблемы оценки достоверности информации, извлекаемой из научно-популярных текстов. Как известно, научно-популярный жанр характеризуется свободным стилем изложения материала, нестрогими отсылками к первоисточникам и экспертным мнениям, наличием спорных утверждений и выводов. Уточнение этих компонент авторских рассуждений может существенно повысить степень доверия к ним критически настроенных читателей или, наоборот, позволит опровергнуть тезисы, приводимые авторами.

В работе предложен новый подход к решению задачи оценки достоверности информации, содержащейся в научно-популярных публикациях. Подход предполагает применение теории аргументации Д. Уолтона для выявления потенциально недостоверных утверждений и логических ошибок в рассуждениях. Поиск в научных базах данных и вычисление метрик доверия к научным публикациям на основе их метаданных и научных рейтингов будет обеспечивать верификацию спорных утверждений и оценку их достоверности. Применение больших языковых моделей позволит сгенерировать объяснения принимаемых решений.

Для разработки и апробации этого подхода предложены две методики сбора данных. В первой используются корпуса русскоязычных научно‑популярных текстов и комментарии к ним с аргументативной разметкой. Такая разметка включает, в том числе, полемические схемы аргументации, аннотированные вручную, которые подвергают сомнению тезис или аргумент автора. Базой второй методики служит генерация с помощью LLM синтетических тезисов и научно-популярных статей на основе реальных научных публикаций.

 

Аннотация:

Современные информационно-коммуникационные технологии, элементы цифровизации постоянно и стремительно развиваются, что, в свою очередь, оказывает непосредственное влияние на все сферы человеческой деятельности. В свете последних событий, связанных с коллапсом туристического бизнеса из-за COVID-19, большой научный интерес проявляется к сфере услуг, а именно, к сфере «цифрового туризма». Цифровой туризм опирается на широкое внедрение новых технологий, таких как социальные сети и мобильные технологии, умные устройства и датчики для сбора и использования огромного количества данных для создания новых ценностных предложений. В связи с этим авторами поставлена цель – представить обзор литературы по «цифровому туризму» с позиций научного и медиа дискурса. Авторами представлен комплексный науковедческий подход, включающий последовательное выполнение всех этапов обзора от определения терминологического ядра междисциплинарного направления, формирования поисковых запросов, каскадного поиска, подбора и контент-анализа материалов до выявления и экспликация контекстов. Источниками информации для подготовки обзора выступили публикации из академических баз данных: Web of Science, Science-Direct, Scopus, GoogleScholar, eLibrary, Киберленинка, а также материалы и публикации в русскоязычных СМИ – Интегрум.

Полученные результаты будут полезны ученым при определении перспективных направлений исследований в области «цифрового туризма», а также позволят углубить знания о механизмах поиска, сбора и анализа данных и интегрированных и аналитических средах.

Аннотация: В статье представлена Система управления электронными библиотеками (СУЭБ) LibMeta, предназначенная для интеграции библиотечной и музейной информации. Приводится схема метаданных СУЭБ LibMeta, построенная на базе схемы ЕНИП, она включает основной и библиотечный профили, а также профили для работы с музейными и медиа-объектами. Интеграция метаданных из различных источников может привести к дублированию информации: дается подробный алгоритм интеграции метаданных, который позволяет избежать дублирования мета-описаний.

Аннотация:

Систематические спутниковые наблюдения позволили проследить изменения на Земле на протяжении десятилетий. Низкие околополярные орбиты служат идеальной платформой для измерений параметров гравитационного и магнитного полей. Переход к определению параметров движения путем непрерывного GPS-слежения, межспутниковые измерения и градиентометрия обеспечили получение данных для анализа гравитационного поля с привлечением океанской топографии. Группировка спутников позволяет проводить измерения магнитного поля одновременно в разных точках пространства. Накопленный объем спутниковых данных нуждается в междисциплинарном структурировании и усвоении в моделях.

Аннотация:

Актуальность вопросов анализа значимости научных публикаций обусловлена тем, что с появлением интернет-технологий стал возможен сбор данных о сети цитирования публикаций. Между тем, существующий сегодня подход к анализу значимости научных публикаций базируется на библиометрических показателях, учитывающих только количество цитирований. Однако все более широкое применение начинает получать сетевой анализ, применяемый преимущественно в исследованиях социальных сетей. Автором разработана методика, позволяющая осуществить эффективный анализ значимости научных публикаций, которая основана на методах сетевого анализа, альтернативных библиометрическим методам. В качестве критериев оценки значимости научных публикаций, основанных на сетевом анализе, установлены релевантные меры центральности узлов сети цитирования: центральность по степени связности; близости к другим узлам; посредничеству; авторитетности; концентрации. Приведен результат эксперимента, позволивший продемонстрировать адекватность разработанной методики анализа научных публикаций на основе сетевых метрик. В качестве первичных источников данных о публикациях использованы наукометрические базы данных, позволяющие отслеживать цитируемость публикаций и выявлять соответствующие сети цитирования. Применение предложенной методики способствует выявлению важных публикаций в развитии соответствующих научных направлений.

Аннотация: Рассмотрены основные проекты, которые были реализованы в Вычислительном центре им. А.А. Дородницына Российской академии наук (ВЦ РАН) за последние 20 лет, т. е. с 1998 года. Одним из первых был реализован пилотный проект «Интегрированной системы информационных ресурсов (ИСИР) РАН». Успешное завершение этого проекта позволило развернуть работы по интеграции разнородных научных информационных ресурсов в общеакадемическую научную информационную систему. Важным этапом был проект создания Единого Научного Информационного Пространства (ЕНИП) РАН. Этот проект основывался на подсистеме «Научный институт РАН», созданной в ВЦ РАН и Центре научных телекоммуникаций (ЦНТК) РАН. Учитывая важность формирования цифровых библиотек, Российская академия наук приняла в 2006 году целевую научную программу «Создание ЦБ «Научное наследие России»», в соответствии с которой была реализована цифровая библиотека. Созданный портал «ГеоМета» – это стандартизированная и децентрализованная среда управления пространственной информацией, разработанная для доступа к базам геоданных, картографическим продуктам и связанным с ними метаданным из различных источников, облегчающая обмен пространственной информацией между организациями и ее совместное использование посредством интернета. В настоящее время основное направление работ – цифровая персональная семантическая библиотека LibMena. Основная задача этой системы заключается в предоставлении пользователю унифицированного представления для возможности автоматизированного извлечения интересующей его информации по определенной предметной области.

Аннотация: Рассматривается технологическая платформа массовой интеграции распределённых гетерогенных источников данных. В основе технологической платформы находится программный комплекс с условным названием ZooSPACE, разрабатываемый в ИВТ СО РАН. Комплекс ZooSPACE строится на основе нескольких слабосвязанных распределенных подсистем, обеспечивающих конфигурирование (ZooSPACE-L), доступ к ресурсам (ZooSPACE-Z), пользовательские и административные WEB-интерфейсы (ZooSPACE-W), сбор статистики (ZooSPACE-S) и мониторинг (ZooSPACE-M) всей системы. Обсуждается архитектура и состав каждой из подсистем. Описывается экспериментальный стенд, созданный для проведения экспериментальных исследований компонентов технологической платформы интеграции разнородных распределенных ресурсов ZooSPACE.

Аннотация:

Технологии анализа тональности текста развиваются интенсивно, что обусловлено ростом объемов открытых источников, представляющих мнения пользователей интернета по различным вопросам. В статье описаны методы для анализа тональности текстов отзывов и коротких сообщений (твитов), приводятся результаты оценки их качества, которая производилась в рамках российского семинара SentiRuEval-2015.

Аннотация:

Предложен новый подход к построению территориально-распределенных информационных систем на основе мультиагентной архитектуры, позволяющий отказаться от жесткой унификации протоколов и каталогизации ресурсов в пользу динамической интеграции источников данных. Ключевым элементом системы является агент верификации, обеспечивающий проверку достоверности результатов научных исследований через формальный контроль и использование нескольких больших языковых моделей. Разработанный прототип, реализованный на платформе GeologyScience.ru, устраняет недостатки существующего ИИ-ассистента, связанные с галлюцинациями и недостоверностью информации, и создает основу для накопления проверенных знаний.