Аннотация: Веб-граф является наиболее популярной моделью фрагментов реального Веба, применяемой в науке о Вебе. Исследование сообществ в веб-графе способствует лучшему пониманию организации фрагмента Веба и процессов, происходящих в нём. Предложено выделить в веб-графе коммуникационный граф, содержащий только те вершины (и дуги между ними), которые имеют встречные дуги, и в нём исследовать задачу разбиения на сообщества. По аналогии с социальными исследованиями связи, реализуемые через ребра в коммуникационном графе, предложено называть «сильными», а все остальные – «слабыми». На сильных связях строятся тематические сообщества, имеющие содержательную интерпретацию. В то же время слабые связи способствуют коммуникациям между сайтами, не имеющими общих признаков по сфере деятельности, географии, подчиненности и т. д., и в основном сохраняют связность фрагментов Веба даже при отсутствии сильных связей. Эксперименты, проведенные для фрагмента научно-образовательного Веба России, показали возможность содержательной интерпретации полученных результатов и перспективность такого подхода.

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:

Охарактеризованы материалы, представленные на V международной конференции «Информационные технологии для наук о Земле и приложения для геологии, горной промышленности и экономики. ITES&MP-2019». Названная конференция описывает результаты последних лет в следующих областях:

• открытый доступ к научным данным в области наук о Земле; особенности данных в науках о Земле: новые концепции и методы, инструменты их сбора, интеграции и обработки в различных информационных системах, в том числе в системах с интенсивным использованием данных;


• анализ данных и математическое моделирование природных процессов в науках о Земле: новые подходы. Эволюция классических ГИС-приложений;


• применение информационных технологий в области металлогении критических полезных ископаемых;


• социальные аспекты горно-геологической отрасли;


• прогнозные построения в области геологической разведки и землепользования;


• интеллектуальный анализ данных, извлечение фактов и знаний из научных публикаций. Тезаурусы, онтологии, концептуальное моделирование. Семантический веб, связанные данные. Сервисы. Семантическое структурирование контента. Применение в науках о Земле;


• применение методов и технологий дистанционного зондирования в науках о Земле и горной промышленности: от спутников до беспилотных летательных аппаратов;


• информационные технологии для создания систем демонстрации и популяризации достижений в науках о Земле;


• приложения: прогноз месторождений, экологические риски, опасные природные явления, управление водными ресурсами, геотермальная энергия и др.

Аннотация:

Новый взгляд на пространство знаний научного института составляет естественный этап развития веб-технологий. Заложенная в предыдущих исследований структура данных, позволяет организовать поиск и навигацию по ним с помощью графа знаний, как версия семантической библиотеки LibMeta. Граф знаний дает более полное и качественное представление о пространстве знаний, зачастую снимает когнитивную нагрузку в восприятии сложных структур и связей данных.

Аннотация:

Представлена цифровая платформа суперкомпьютерного моделирования в задачах напыления частиц на подложки. Целью работы является обсуждение общей архитектуры, технологического стека и особенностей реализации пользовательского интерфейса платформы. В ее основу положены веб-технологии доступа и управления расчетами, позволяющие реализовать пользовательскую систему для проведения полного цикла вычислительного эксперимента, включающего конфигурацию прикладных приложений, их запуск на удаленных вычислительных ресурсах, мониторинг прохождения задач, анализ и интерактивную визуализацию результатов. Взаимодействие пользователя с вычислительными ресурсами реализовано посредством графического интерфейса, не требующего от компьютера пользователя наличия дополнительного программного обеспечения, кроме веб-браузера. Важным преимуществом платформы является возможность проведения широкомасштабных компьютерных исследований в многопользовательском режиме, вытекающая из естественных принципов построения клиент-серверных приложений. Представляемая цифровая веб-платформа была успешно апробирована на вычислительных кластерах ИПМ им. М.В. Келдыша РАН при решении ряда актуальных математических задач нанотехнологии. Также с ее помощью последние 3 года проводится групповое обучение студентов МФТИ современным информационным технологиям.

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: В статье описана разрабатываемая информационно-вычислительная система для проведения научных исследований, связанных со статистическим анализом архивов пространственно-распределенных геофизических данных, полученных как в результате наблюдений, так и моделирования. В процессе реализации использовался накопленный опыт создания информационно-вычислительных веб-систем, обеспечивающих обработку больших массивов данных. Функциональные возможности существующей на данный момент версии системы включают в себя ряд процедур для оперативного математического и статистического анализа, а также визуализации данных, что позволяет оптимизировать выполнение типовых вычислительных задач. В качестве одного из приложений разрабатываемой системы были реализованы программные модули для анализа региональных особенностей динамики основных климатических характеристик и их взаимосвязей, а также для обеспечения графического представления результатов в виде графиков, диаграмм и полей на карте соответствующей территории с использованием Веб-ГИС технологий.