Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Модели и процедуры построения программ- агентов для формирования семантической сети тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученаd>кандидат экономических наук
Автор Хмельницкий, Николай Георгиевич
Место защиты Москва
Год 2004
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Модели и процедуры построения программ- агентов для формирования семантической сети"

На правах рукописи

Хмельницкий Николай Георгиевич

МОДЕЛИ И ПРОЦЕДУРЫ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГРАММ- АГЕНТОВ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ

Специальность 08.13.00 - математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2004

Диссертация выпонена на кафедре информационных систем Государственного университета управления.

Научный руководитель: кандидат экономических наук,

профессор Годин В В.

Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор Капитоненко В.В.

кандидат экономических наук, Винокуров Л.Л.

Ведущая организация: Академия труда и социальных отношений

Защита состоится 26 октября 2004 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета К 053.21.07 в Государственном университете управления по адресу: 109542, Москва, Рязанский проспект, 99, корп. 1, зал заседаний ученого совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан_сентября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

Л. Д. Абрамова

2005-4 13513

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Начиная с 80-х годов предыдущего столетия, началось и продожается сегодня активное развитие распределенных информационных сетей. Наиболее известной из таких сетей является сеть Интернет. Глава Федерального агентства связи РФ Дмитрий Милованцев заявил, что количество пользователей сети Интернет в России к концу 2004 года достигнет 15 милионов человек. Достижение этой цифры будет обеспечено в первую очередь путем включения услуги доступа к сети Интернет в состав универсальных услуг связи, то есть услуг, которые согласно приоритетам развития телекоммуникационной отрасли, дожны быть обеспечены для жителей всех населенных пунктов государства. В этих условиях особенно актуальной становится задача эффективного использования информационного пространства сети, решение которой позволит оправдать финансовые вложения государства в обеспечение населения данной услугой связи.

Простота построения сети, ее развитие и расширение за счет подключения новых пользователей предоставляет множество возможностей: обмен пользователей сообщениями, проведение конференций, но самое главное - неограниченные информационные ресурсы сети.

На сегодняшний день информация воспринимается как стратегический ресурс для персонального развития, развития бизнеса компании, эффективного функционирования государства. Все чаще экономические аспекты информационного бума: стоимость сбора, извлечения, преобразования, анализа информации выходят на первый план. В тоже время и развитые коммуникационные технологии, и различные информационные системы на сегодня не в состоянии поностью обеспечить информационные потребности пользователя, не укладывающиеся в структуру стандартных запросов, не говоря уж о предупреждающем выявлении данных потребностей и их удовлетворении.

На фоне того, что доля неструктурированных данных в современных электронных хранилищах составляет более 80%, текущий этап развития современных информационных технологий не предлагает адекватных инструментов поиска и структурирования информации. Экономические последствия подобного состояния дел в условиях высокой стоимости ресурсов представляются очевидными. Решение информационно-справочных и аналитических задач в интересах конечного потребителя в рамках описанной проблемы требует применения новых методов управления неструктурированной информацией распределенных информационных сетей.

Данная проблема в последнее время является предметом многочисленных исследований коммерческих и научных организаций различных стран. В тоже время, вопросы, связанные с поиском и

информационных сетях фактически не освещены в литературе. Представляются вероятными несколько причин такой ситуации: во-первых, как уже отмечалось, российские государственные, коммерческие и научные организации только начинают осознавать важность этого вопроса, поэтому в отечественных публикациях не прослеживаются четкое видение и разработка проблемной области. Во-вторых, спектр рассматриваемых задач находится на пересечении нескольких научных направлений: существуют работы по экономике, лингвистике, теории агентных систем, организации и обработки данных и знаний, теории "раскопок данных и текста" (Data Mining, Text Mining), с разных сторон освещающие проблему поиска и обработки информации в распределенных сетях, но при этом отсутствуют исследования, синтезирующие все эти разработки.

Цель и задачи исследования. Целью настоящей работы является разработка моделей и процедур построения программы - агента, способного предложить современному пользователю инструмент поиска и обработки информации в распределенных информационных сетях.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе осуществляется решение следующих основных задач:

Х Формирование концепции интелектуального агента, разработка и определение его структурных компонентов и агоритма работы исходя из изменившихся информационных потребностей пользователя и тенденций развития современных систем обработки и анализа информации.

Х Создание комплекса формальных моделей и процедур для программ - агентов в соответствии с проведенным анализом и определенной в исследовании концепцией интелектуального агента поиска информации.

Очевидно, что разрабатываемая система дожна учитывать особенности существующих систем поиска и не уступать им по функциональности в решении задачи удовлетворения информационных потребностей пользователя.

Объект исследования. Объектом исследования выступают агентные системы, действующие в целях удовлетворения информационных потребностей пользователя в распределенной информационной среде.

Предмет исследования. Предметом исследования являются технологии поиска и обработки неструктурированной информации в распределенных сетях.

Методы исследования. Основными методами исследования являются математические модели и методы обработки информации и представления данных на ЭВМ, методы теории графов и аппарата неоднородных семантических сетей. В целом, характер исследования находится на пересечении нескольких научных направлений: экономики,

лингвистики, теории агентных систем, организации и обработки данных и знаний, теории "раскопок данных и текста" (Data Mining, Text Mining).

Научная новизна. Результатом работы являются сформированные концепция и структура интелектуального агента поиска информации, решение научной задачи интелектуального поиска информации с применением следующих моделей и процедур организации работы агента:

Х Отражение и учет в работе агента индивидуальных информационных потребностей пользователя с применением модели пользователя.

Х Реализация системы предупреждающего поиска в соответствии с индивидуальными информационными предпочтениями пользователя.

Х Отражение контекста проблемной области пользователю с помощью аппарата неоднородных семантических сетей, с учетом модели информационных предпочтений пользователя.

Х Постановка и формализация задачи экономической эффективности функционирования агента с учетом индивидуальных информационных предпочтений пользователя.

Указанный подход коренным образом отличается от существующих средств и методов поиска, анализ которых проведен в первой главе работы, как комплексностью решения поставленной задачи, так и отдельными элементами разработанной системы: методом учета предпочтений пользователя, методом представления информации пользователю.

Практическая значимость. Практическая ценность работы состоит в том, что разработанные модели и процедуры позволят существенно упростить работу конкретного пользователя в сети Интернет, освободив его от рутинной работы, предоставив смысловое содержание интересующей его проблемной области. В условиях информационного бума значимость операций по обработке и извлечению существенной для пользователя информации многократно возрастает. Предложенный подход обладает неоспоримым экономическим эффектом с точки зрения экономии человеческих и временных ресурсов. Предлагаемое решение задачи поиска и обработки неструктурированных информационных материалов может быть использовано в различных интелектуальных системах, как общего, так и специализированного направления применения.

Апробация работы. Основные результаты исследования, изложенные в диссертации, докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и в печати: опубликовано 6 печатных работ. Достигнутые результаты в диссертационном исследовании были применены при создании типового проекта среды построения гипертекстовых словарей и электронного учебного пособия "Словарь терминов по рыночной экономике".

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 71 наименования. Работа изложена на 135 страницах машинописного текста с 12 рисунками и 8 таблицами.

II. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, указывается ее научная новизна и практическая значимость, определены объект, предмет, методы, цель и задачи исследования.

Первая глава Проблема поиска и аналитической обработки информации посвящена описанию развития распределенных информационных сетей, анализируются существующие классы информационно - поисковых систем, обсуждаются перспективы их дальнейшего развития. Делается вывод о необходимости разработки структуры поисковой системы на основе агентного подхода, учитывающего тенденции в развитии информационных потребностей пользователя. Рассмотрение и анализ методов обработки текстовой информации, методов и моделей представления и обработки знаний позволило определить целесообразность применения конкретных научных и практических разработок в системе агента, обосновать выбор аппарата неоднородных семантических сетей как основы для построения модели знаний.

Анализ изменения свойств информационной среды привел к выводу о пересмотре функциональных требований к информационно- поисковым системам, принципов их построения и функционирования.

В работе приведен анализ существующих средств поиска, проведена их классификация, анализ организации и механизма работы. По основным выделенным классам отмечено следующее:

Х Индексы и тематические каталоги - содержат противоречие в структуре организации, существует проблема формирования классификатора, набора элементов метаданных, поскольку простота классификатора конфликтует с точностью.

Х Глобальные информационно-поисковые системы - представляют собой глобальные системы, использующие различные виды поиска, проблема в незначительном использовании смысла документов, также свойство глобальности отрицает индивидуализацию.

Х Системы мета-поиска - данный класс поисковых систем не обладают собственной поисковой функциональностью, не имеют собственных баз данных, а используют возможности других поисковых систем.

Х Поисковые агенты - данный класс отмечен как наиболее перспективный класс поисковых систем, но существующие практические реализации представляют собой надстройки над глобальными поисковыми системами.

Х Локальные системы анализа документов - локальные системы, семантически Ч ориентированны, используют в процессе своей работы семантические знания о предметной области, но предназначены для локальной работы с колекцией документов, ориентированы не на поиск, а на обработку документов.

Этапы развития систем представлено на рис. 1. Развитие происходило от обработки вопросов и сообщений на основе ключевых слов до моделей представления внутреннего содержания, семантики документов.

Обработка запросов и информационных материалов на основе ключевых слов

Формализация, применение синтаксических

Введение элементов семантического анализа, построение систем естественно-языкового общения

Осознание необходимости сочетания синтактико-семантических моделей

Рис. 1. Тенденции развития современных средств поиска информации и обработки документов.

На сегодняшний день наиболее продвинутые представители данных систем преодолели второй этап и движутся в сторону осознания роли семантики при удовлетворении информационных потребностей пользователей. Оценка фактических и декларируемых тенденций дальнейшего развития поисковых систем, позволила выделить следующие основные направления их совершенствования:

Х Интелектуализация - в целях совершенствования точности поиска идут активные попытки применить различные математические, технические и социальные методы, учитывающие структуру документов, посещаемость, анализ поведения пользователей.

Х Индивидуализация работы пользователя - персонализация поиска, учет

индивидуальных предпочтений конкретного человека.

Рассмотрение задачи информационного поиска через призму проблемы удовлетворения информационных потребностей пользователя позволило указать ряд узких мест, присущих всем рассмотренным классам поисковых систем: индивидуализация работы пользователя, предупреждение потребностей пользователя, наглядность представления результатов поиска.

Основываясь на результатах проведенного анализа, наиболее перспективным подходом с точки зрения организации системы поиска информации в распределенных сетях, следует признать подход, основанный на применении агентных технологий.

Существуют различные частотные и весовые характеристики, основанные на закономерностях построения естественно- языковых текстов. Они позволяют определить область значимых, ключевых слов. На их основе строятся различные методы индексирования, позволяющие установить числовые характеристики текстов документов, выявить смысловые категории и на их основе упорядочить документы, осуществлять процедуры поиска. Анализ статистических методов обработки текстовой информации позволил сделать вывод о допустимости использования данных методов для относительной оценки важности слов, определения кандидатов на семантически значимые понятия.

В ходе исследования проведен анализ моделей морфологии естественного языка, моделей описания синтаксиса, моделей представления семантики текста. Рассмотрены существующие подходы к обработке и представлению неструктурированных знаний. Вывод проведенного анализа заключается в том, что для обработки неструктурированной информации как необходимые компоненты определены процедуры морфологического анализа, самообучающиеся семантико-синтаксические модели, как способ представления неструктурированных знаний определен аппарат неоднородных семантических сетей.

Вторая глава включает в себя анализ требований функциональности, предъявляемых к интелектуальному агенту поиска информации, определение необходимых структурных компонент, организации и общего агоритма работы агента. Проводится формализация, определяются входные и выходные параметры, процедуры взаимодействия каждой модели в системе агента: модель пользователя, модель постановщика задач, модель внешней среды, модель предметной области, модель блока аналитической обработки. Дается математическая постановка задачи эффективности деятельности агента.

Необходимые структурные компоненты агента определены с учетом классического подхода в организации агентных систем и требований к свойствам и функциональности агента, предъявляемых современными тенденциями в развитии поисковых систем и

информационными потребностями пользователя. Основные структурные компоненты агента* модель пользователя, постановщик задач, модель внешней среды, блок аналитической обработки, модель предметной области (см. рис.2).

Рис 2 Структура агента

В общем виде, агоритм работы агента можно представить следующим образом: Агент постоянно накапливает знания о пользователе, определяет его информационное поле, текущие и постоянные интересы на основе анализа информационных материалов с которыми работает пользователь. Именно с учетом информационных потребностей пользователя, агент осуществляет поиск информационных материалов в сети. Полученные материалы обрабатываются, результат предоставляется пользователю в виде семантической сети. Пользователь знакомится с информационным материалом, происходит корректировка информационного поля пользователя, вновь осуществляется поиск материалов и т д.

Модель пользователя является отражением информационных потребностей пользователя и необходима агенту для решения следующих задач: систематизация и накопление знаний об информационных предпочтениях пользователя, индивидуализация поиска информации во внешней среде, фильтрация и ранжирование информационных материалов, поступающих из внешней среды в соответствии с информационными предпочтениями пользователя.

Входными данными для формирования модели пользователя являются все доступные агенту информационные ресурсы, с которыми работает пользователь- документы, web-страницы, набираемый текст и т д.

Модель пользователя представляется семантической сетью, графы которой отражают ключевые понятия, а связи, соответственно, взаимосвязи понятий.

Х S - семантическая сеть предпочтений пользователя, состоящая из понятий Si и взаимосвязей Sij между понятиями Si и Sj, i=l,N, j=],N, представленная в виде матрицы 5 размерностью N*N, где N есть общее количество понятий.

Х Sij - при i=j есть вес понятия Sii [-1; I] в модели пользователя, большей заинтересованности пользователя соответствует больший вес понятия Sij в модели пользователя, при переходе Sil в область отрицательных значений будем считать Sii понятием, представляющим сферу отрицательных интересов пользователя;

Х Sij Ч при i>j есть коэффициент [-1; I], отражающий вес связи между понятиями Si и Sj, Sj=0 при отсутствии взаимосвязи между понятиями, Sij=+/- I при поной взаимосвязи, либо поной противоположности двух понятий.

Формализованы правила управления (напонение, расширение, корректировка) и правила графического представления семантической сети (см. рис. 3).

Рис 3. Пример графического представления модели пользователя.

Выходом модели пользователя является формализованное представление и классификация информационных предпочтений пользователя.

Планировщик задач является компонентом, реализующим возможность предупреждающего поиска информационных материалов с целью удовлетворения потребностей пользователя. Постановку задач (запросов) для поиска информации во внешней среде планировщик осуществляет на основе знаний модели пользователя, отражающей предпочтения пользователя.

При наличии запроса пользователя планировщик реализует его запрос в первую очередь. При отсутствии запроса, планировщик на основе модели пользователя

самостоятельно формирует множество запросов | Ъ |. Для реализации каждого запроса, планировщик создает агента - испонителя А (Ъ1) 1=1,Ь, где Ь определятся числом возможных комбинаций терминов запроса, и определяет его энергетический потенциал Е(Ъ1), в соответствии с заинтересованностью пользователя. Таким образом, для организации постановщика задач в структуру агента введены элементы мультиагентной системы, где: агент- менеджером подмножества агентов выступает планировщик задач, задачи распределяются между агентами- испонителями, каждый агент- испонитель решает свою задачу (при необходимости разделяя ее на подзадачи), для решения общего результата проводится композиция, интеграция частных результатов. Выходом модели постановщика задач является очередной агент-испонитель А (Ъ1), содержащий запрос в модель внешней среды.

Модель внешней среды предназначена для взаимодействия с окружающей средой. Агенту необходима информация о внешних информационно- поисковых системах, других агентах и правилах работы с ними, система оценки и ранжирования информационных ресурсов.

Каждый внешний информационный источник определяется набором функций:

Х Функция входа F= ДА), определяющая формат предоставления запроса агента -испонителя для данной поисковой системы.

Х Функция выхода V = у(Л), приводящая отклик каждой отдельной поисковой системе к стандартизированному виду.

Х Функция оценки внешней поисковой системы для пользователя агента С- с (А), осуществляет корректировку рейтинга в системе агента по результатам работы пользователя с моделью предметной области и определяет индивидуальную для каждой ИПС скидку ё на предоставляемые агенту ресурсы.

Выходом модели внешней среды является предоставленный агентом- испонителем отчет по своему заданию - очередной доставленный документ и атрибуты документа (идентификатор поисковой системы, ссыка на документ в сети, и т.д.).

Модель предметной области является компонентом агента, обеспечивающим представление результатов поиска пользователю на семантической сети. Входным потоком для модели являются информационные ресурсы внешней среды, доставленные агентами-испонителями и прошедшими обработку блоком аналитической обработки агента. Документ поступает в формализованном представлении в виде семантической подсети, представленной набором понятий и взаимосвязей. Как и модель предпочтений пользователя, модель предметной области представляется семантической сетью, графы которой отражают ключевые понятия, а связи, соответственно, взаимосвязи понятий.

Документы при этом связываются с областями семантической сети, причем к каждой области может относиться множество близких по содержанию документов - тематический класс. В свою очередь, близким областям соответствуют близкие классы документов.

Выходом модели является предоставление пользователю результатов обработки информации, полученной из внешней среды на семантической сети. Также модель обеспечивает обучение агента, за счет корректировки модели пользователя на основе оценки пользователем полученных материалов, мониторинга действий пользователя.

Блок аналитической обработки осуществляет представление структуры текста и логических отношений между объектами исходных данных на основе семантического графа без привлечения эксперта, выделение и категоризация объектов, процессов и отношений.

Входом модели является поток информации из внешней среды для формирования модели предметной области и поток информации, с которой работает пользователь для формирования модели пользователя.

К теоретическим и методологическим предпосыкам построения блока аналитической обработки относятся: развитие теоретических основ контент-анализа, теории "раскопок текста" (Data Mining), методы математической лингвистики, теория кластерного анализа.

Выходом модели является документ, прошедший обработку и представленный в виде множества ключевых понятий и взаимосвязи между ними, то есть сформированная семантическая подсеть документа.

Эффективность деятельности агента учитывает тот аспект работы агента, что информационные и технические ресурсы не являются бесплатными. Агент потребляет как локальные ресурсы (ресурсы ЭВМ пользователя), так и внешние ресурсы (загрузка линий связи для передачи данных, использование внешних серверов).

В тоже время, Агент осуществляет поиск и выдает пользователю информацию, необходимую для удовлетворения его потребностей. Логично предположить, что чем более ценна информация для пользователя, тем больше он готов за нее платить. Представив заинтересованность пользователя как некоторый энергетический потенциал, предоставляемый агенту для реализации процедуры поиска, проведена формализация соотношения затрат ресурсов, потребляемых агентом уровню заинтересованности пользователя.

F(R) - max, при R(E) < Е,

где Е - "покупательная способность" запроса агента, определяемая заинтересованностью пользователя в предметной области, на основе модели пользователя, индивидуально для каждого запроса. R - объем ресурсов, доступных агенту для

приобретения, выраженный в стоимостном выражении через заинтересованность пользователя. F - функция удовлетворенности пользователя полученным объемом ресурсов К.

Таким образом, введено и формализовано требование эффективности деятельности агента, и тем самым осуществлен учет потребления ресурсов, проведена взаимосвязь с результатом деятельности агента.

Для обеспечения взаимодействия компонент агента, как между собой, так и с пользователем и с внешней средой определены процедуры взаимодействия (формирование модели пользователя, планирование и постановка задач поиска информации, поиск информации во внешней среде, обработка отклика внешней среды, расширение модели предметной области, предоставление пользователю результатов поиска, корректировка модели пользователя).

Третья глава Практические аспекты построения агента приводятся примеры практического использования разработанных моделей и процедур.

Безусловно, представленный комплекс процедур не является всеобъемлющим и может быть существенно расширен. В работе рассмотрены ключевые процедуры взаимодействия моделей агента, на примерах проилюстрированы возможность практической реализации данных процедур.

Х Для модели пользователя приведен пример формирования и корректировки модели пользователя. Формирование модели пользователя возможно как на основе документов, с которыми работает пользователь, так и на основе обработки различных текстовых фрагментов. Данные процедуры обеспечивают как добавление нового, так и корректировку веса существующего понятия или связи в модели пользователя.

Х Для модели постановщика задач рассмотрены процедуры автономного формирования запроса, обработки и расширения запроса пользователя, планирование реализации запросов во внешней среде. Процедуры позволяют реализовать предупреждающий поиск информации на основе знаний модели пользователя.

Х В рамках процедур модели внешней среды приведены примеры обработки запроса агента - испонителя, расширения модели внешней среды, агоритм оценки внешней поисковой системы. Отмечено, что оценка адекватности поисковой системы дожна осуществляться исходя из релевантности документов, предоставляемых внешней поисковой системой информационным потребностям пользователя.

Х Практическая реализация процедур модели предметной области представлена примерами процедур формирования и корректировки модели предметной области, агоритмом поиска и возможными вариантами представления информации

пользователю. Модель предметной области является не только способом отражения контекста совокупности информационных материалов, но и обеспечивает позиционирование документа в системе координат семантической сети предметной области.

Х Модель блока аналитической обработки является компонентом агента, допускающим помимо основного предназначения, различные другие направления практического применения (реферирование документов, тематическая обработка документов, формирование семантической сети по отдельной теме в колекции документов, классификация документов).

В заключении делаются выводы о полученных результатах и указываются перспективные направления исследований.

III. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В рамках настоящего исследования был определен и обоснован способ организации поисковой системы на основе агентного подхода, в качестве способа формального представления знаний выбран аппарат неоднородных семантических сетей, в общем виде построен агоритм работы интелектуального агента. На основе функциональных требований определены необходимые структурные компоненты агента и процедуры взаимодействия между ними.

Сформирована концепция интелектуального агента, учитывающая и расширяющая достоинства поисковых систем Интернет, агентов мета - поиска и локальных систем анализа документов, предложена структура и необходимые составляющие модели структурных компонентов:

Х Применение модели пользователя в системе интелектуального агента поиска информации позволяет решить проблему многозначности, представить систему классификации информационных предпочтений пользователя в формализованном виде. Предложенные методы управления и графического представления модели предпочтений, позволяют адекватно и наглядно отобразить базу знаний семантической сети, информационные предпочтения пользователя.

Х В рамках реализации модели постановщика задач введены элементы мульти-агентных систем. Планировщик задач определен как агент - менеджер, управляющий агентами- испонителями. В основу управления агентами-испонителями заложен принцип эффективности удовлетворения информационных предпочтений пользователя. Определена система предупреждающего поиска, механизм реализации запроса пользователя,

инструменты управления процессом поиска с целью сужения или расширения области поиска.

Х Система представления знаний агента о внешнем мире реализована на основе модели внешней среды. Основные процедуры, входы и выходы определены указанием их местоположения в системе агента, без привязки к конкретным форматам представления внешних источников.

Х Результатом работы агента для пользователя является представление модели предметной области в качестве взаимосвязанной системы понятий со ссыками на соответствующие документы, информационное напонение интересующей пользователя проблемы или ситуации. Построение графа семантической сети документа позволяет эксплицировать основные элементы смысла текста, колекции документов.

Для формализованных моделей и процедур взаимодействия компонент интелектуального агента поиска информации рассмотрены ключевые процедуры взаимодействия подмоделей агента, на примерах проилюстрировали возможность практической реализации данных процедур.

Необходимость совершенствования средств и методов поиска и обработки информации в распределенных информационных сетях не вызывает сомнений. Проведенное научное исследование предлагает достаточно эффективный концептуальный и модельный инструментарий для построения интелектуального поискового агента. Дальнейшие исследования в данном направлении представляются достаточно перспективными в контексте совершенствования внутренней для агента системы управления знаниями о предметной области и предпочтениях пользователя, обеспечения эффективности процедур поиска и обработки информации в целом.

IV. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

По теме исследования опубликовано 6 печатных работ:

1. Хмельницкий Н.Г. Интелектуальный агент поиска информации // Реформы в России и проблемы управления -2002: Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып. 1/ГУУ.-М., 2002. - 0,09 п.л.

2. Хмельницкий Н.Г. Интелектуальный агент поиска информации // Реформы в России и проблемы управления -2003: Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып. 2/ГУУ.-М., 2003. - 0,09 п.л.

3. Хмельницкий Н.Г. Концепция интелектуального агента поиска информации // // Вестник Университета: серия Информационные системы управления. ГУУ.-М., 2004.-0,16 п.л.

4. Хмельницкий Н.Г. Статистические методы обработки текстовой информации // Экономика. Управление. Культура: Сб.науч.работ. вып. 11., ГУУ.-М., 2004. -0,28 п.л.

5. Хмельницкий Н.Г. Учет предпочтений пользователя при построении агента информационного поиска // Реформы в России и проблемы управления -2004: Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. ГУУ.-М., 2004. - 0,12 п.л.

6. Хмельницкий Н.Г. Постановка задач для интелектуального агента поиска информации // 12-ый Всероссийский студенческий семинар ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ 14-15 апреля 2004 года. - 0,06 п.л.

Подп. в печ. 21.09.2004. Формат 60x90/16. Объем 1 печ.л. Бумага офисная. Печать цифровая.

Тираж 70 экз. Заказ № 1119.

ГОУВПО Государственный университет управления Издательский центр ГОУВПО ГУУ

109542, Москва, Рязанский проспект, 99, Учебный корпус, ауд. 106

Тел./факс: (095) 371-95-10, e-mail: ic@guu.ru

www.guu.ru

i1745J

РНБ Русский фонд

2005-4 13513

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Хмельницкий, Николай Георгиевич

ВВЕДЕНИЕ

1 ПРОБЛЕМА ПОИСКА И АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.

1.1 Постановка задачи.

1.1.1 Исходные данные и предпосыки.

1.1.2 Цель работы.

1.2 Анализ предметной области.

1.2.1 Развитие распределенных информационных сетей.

1.2.2 Классификация информационно Ч поисковых систем.

1.2.3 Перспективы развития поисковых систем.

1.2.4 Информационные потребности пользователя.

1.2.5 Выводы по разделу.

1.3 Статистические методы обработки текстовой информации.

1.3.1 Частотные характеристики.

1.3.2 Весовые коэффициенты.

1.3.3 Индексирование.

1.3.4 Выводы по разделу.

1.4 Методы и модели представления и обработки знаний.

1.4.1 Модели морфологии естественного языка.

1.4.2 Модели описания синтаксиса.

1.4.3 Модели представления семантики.

1.4.4 Технологии распознавания образов.

1.4.5 Выводы по разделу.

1.5 Выводы по Главе 1.

2 ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЙ АГЕНТ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ

2.1 Конкретизация поставленной задачи.

2.1.1 Предмет и объект исследования.

2.1.2 Методы исследования.

2.1.3 Научная новизна, результаты и положения, выносимые на защиту.

2.1.4 Направления применения, практическая ценность работы.

2.2 Концепция интелектуального агента поиска информации.

2.2.1 Структура агента.

2.3 Модель пользователя.

2.3.1 Вход модели пользователя.

2.3.2 Формализация модели пользователя.

2.3.3 Процедуры модели пользователя.

2.3.4 Выход модели пользователя.

2.3.5 Выводы по разделу.

2.4 Модель постановщика задач.

2.4.1 Вход модели постановщика задач.

2.4.2 Формализация модели постановщика задач.

2.4.3 Процедуры модели постановщика задач.

2.4.4 Выход модели постановщика задач.

2.4.5 Выводы по разделу.

2.5 Модель внешней среды.

2.5.1 Вход модели внешней среды.

2.5.2 Формализация модели внешней среды.

2.5.3 Процедуры модели внешней среды.

2.5.4 Выход модели внешней среды.

2.5.5 Выводы по разделу.

2.6 Модель предметной области.

2.6.1 Вход модели предметной области.

2.6.2 Формализация модели предметной области.

2.6.3 Процедуры модели предметной области.

2.6.4 Выход модели предметной области.

2.6.5 Выводы по разделу.

2.7 Модель блока аналитической обработки.

2.7.1 Вход модели блока аналитической обработки.

2.7.2 Формализация модели блока аналитической обработки.

2.7.3 Процедуры модели блока аналитической обработки.

2.7.4 Выход модели блока аналитической обработки.

2.7.5 Выводы по разделу.

2.8 Эффективность деятельности агента.

2.8.1 Формализация требований эффективности агента.

2.8.2 Выводы по разделу.

2.9 Выводы по главе 2.

3 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОСТРОЕНИЯ АГЕНТА

3.1 Процедуры модели пользователя.

3.1.1 Формирование и корректировка модели пользователя.

3.2 Процедуры модели постановщика задач.

3.2.1 Автономное формирование запроса.

3.2.2 Обработка и расширение запроса пользователя.

3.2.3 Планирование реализации запросов во внешней среде.

3.3 Процедуры модели внешней среды.

3.3.1 Обработка запроса агента- испонителя.

3.3.2 Расширение модели внешней среды.

3.3.3 Оценка поисковой системы.

3.4 Процедуры модели предметной области.

3.4.1 Формирование и корректировка модели предметной области.

3.4.2 Поиск и представление информации пользователю.

3.5 Процедуры модели блока аналитической обработки.Т7.ТГ.

3.6 Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели и процедуры построения программ- агентов для формирования семантической сети"

Начиная с 80-х годов предыдущего столетия, началось и продожается сегодня активное развитие распределенных информационных сетей. Наиболее известной из таких сетей является сеть Интернет. Глава Федерального агентства связи РФ Дмитрий Милованцев заявил, что количество пользователей сети Интернет в России к концу 2004 года достигнет 15 милионов человек.1 Достижение этой цифры будет обеспечено в первую очередь путем включения услуги доступа к сети Интернет в состав универсальных услуг связи, то есть услуг, которые согласно приоритетам развития телекоммуникационной отрасли государства, дожны быть обеспечены для жителей всех населенных пунктов. В этих условиях особенно актуальной становится задача эффективного использования информационного пространства сети, решение которой позволит оправдать финансовые вложения государства в обеспечение населения данной услугой связи.

Простота построения сети, ее развитие и расширение за счет подключения новых пользователей предоставляет множество возможностей: обмен пользователей сообщениями, проведение конференций, но самое главное Ч неограниченные информационные ресурсы сети.

На сегодняшний день информация воспринимается как стратегический ресурс для персонального развития, развития бизнеса компании, эффективного функционирования государства. Все чаще экономические аспекты информационного бума: стоимость сбора, извлечения, преобразования, анализа информации выходят на первый план. В тоже время и развитые коммуникационные технологии, и различные информационные системы на сегодня не в состоянии поностью обеспечить информационные потребности пользователя, не укладывающиеся в структуру стандартных запросов, не говоря уж о предупреждающем выявлении данных потребностей и их удовлетворении.

На фоне того, что доля неструктурированных данных в современных электронных хранилищах составляет более 80%2, текущий этап развития современных информационных технологий не предлагает адекватных инструментов поиска и структурирования информации. Экономические последствия подобного состояния дел в условиях высокой стоимости ресурсов представляются очевидными. Решение информационно-справочных и аналитических задач в интересах конечного потребителя в рамках описанной проблемы требует применения новых методов управления неструктурированной информацией распределенных информационных сетей.

Целью настоящей работы является разработка моделей и процедур построения системы поиска, способной предложить современному пользователю инструмент поиска и обработки информации в распределенных информационных сетях.

В соответствии с поставленной целью реализуются следующие этапы исследования: проводится анализ проблемной области, классификация и критическая оценка механизмов организации и функционирования существующих информационно- поисковых систем, выявляются достоинства и недостатки методов решения проблемы, 7 оценка тенденций дальнейшего развития поисковых систем, распределенной информационной среды и информационных предпочтений пользователя. На основе проведенного анализа определяются подход к организации поисковой системы, требования к ее функциональности и структуре. Затем осуществляется построение и формализация подмоделей, входящих в состав поисковой системы, формулируются процедуры взаимодействия компонент, рассматриваются практические примеры.

Таким образом, предметом исследования является технологии поиска и обработки неструктурированной информации в распределенных сетях, объектом исследования выступают системы, действующие в целях удовлетворения информационных потребностей пользователя в распределенной информационной среде.

Данная проблема в последнее время является предметом многочисленных исследований коммерческих и научных организаций различных стран. В тоже время, вопросы, связанные с поиском и обработкой информации в распределенных информационных сетях фактически не освещены в литературе. Представляются вероятными несколько причин такой ситуации: во-первых, как уже отмечалось, российские государственные, коммерческие и научные организации только начинают осознавать важность этого вопроса, поэтому в отечественных публикациях не прослеживаются четкое видение и разработка проблемной области. Во-вторых, спектр рассматриваемых задач находится на пересечении нескольких научных направлений: существуют работы по экономике, лингвистике, теории агентных систем, организации и обработки данных и знаний, теории "раскопок данных и текста" (Data Mining, Text Mining), с разных сторон освещающие проблему поиска и обработки информации в распределенных сетях, но при этом отсутствуют исследования, синтезирующие все эти разработки.

Предлагаемая работа носит исследовательский характер и состоит из трех частей. В первой главе дается краткое описание развития распределенных информационных сетей, анализируются существующие классы информационно - поисковых систем, обсуждаются перспективы их дальнейшего развития. Делается вывод о необходимости разработки структуры поисковой системы на основе агентного подхода, учитывающего тенденции в развитии информационных потребностей пользователя. Рассмотрение и анализ методов обработки текстовой информации, методов и моделей представления и обработки знаний позволило определить целесообразность применения конкретных научных и практических разработок в системе агента, обосновать выбор аппарата неоднородных семантических сетей как основы для построения модели знаний.

Вторая глава включает в себя анализ требований функциональности, предъявляемых к интелектуальному агенту поиска информации, определение необходимых структурных компонент, организации и общего агоритма работы агента. Проводится формализация, определяются входные и выходные параметры, процедуры взаимодействия каждой модели в системе агента: модель пользователя, модель постановщика задач, модель внешней среды, модель предметной области, модель блока аналитической обработки. Дается математическая постановка задачи эффективности деятельности агента.

В третьей главе приводятся примеры практического использования разработанных моделей и процедур. Наконец, в заключении делаются выводы о полученных результатах и указываются перспективные направления исследований.

По теме исследования опубликовано 6 печатных работ [3,4, 5,6, 7,

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Хмельницкий, Николай Георгиевич

3.6 Выводы по главе 3

Безусловно, представленный комплекс процедур не является всеобъемлющим и может быть существенно расширен. В работе рассмотрены ключевые процедуры взаимодействия моделей агента, на примерах проилюстрированы возможность практической реализации данных процедур.

Х Для модели пользователя приведен пример формирования и корректировки модели пользователя.

Х Для модели постановщика задач рассмотрены процедуры автономного формирования запроса, обработки и расширения запроса пользователя, планирование реализации запросов во внешней среде.

Х В рамках процедур модели внешней среды приведены примеры обработки запроса агента - испонителя, расширения модели внешней среды, агоритм оценки внешней поисковой системы.

Х Практическая реализация процедур модели предметной области представлена примерами процедур формирования и корректировки модели предметной области, агоритмом поиска и возможными вариантами представления информации пользователю.

Х Модель блока аналитической обработки является компонентом агента, допускающим помимо основного предназначения, различные другие направления практического применения (реферирование документов, тематическая обработка документов, формирование семантической сети по отдельной теме в колекции документов, классификация документов).

Заключение

Рассмотрение и анализ существующих классов информационно Ч поисковых систем показал, что ряд классов систем является бесперспективным для поиска информации в распределенных информационных сетях. К этому заключению можно прийти на основе того, что логика организации данных поисковых систем изначально содержит ряд противоречий:

Х В основе построения индексов и тематических каталогов лежит классификатор предметной области. Классификатор является элементом, ограничивающим гибкость данного класса поисковых систем и содержащим противоречия в классификации (классификация на основе мета- понятий либо применение ручной классификации с привлечением экспертов и наложение ограничений на документы колекции).

Х Глобальные информационно Ч поисковые системы сети Интернет работают с огромным объемом обрабатываемой информации и существенным количеством пользователей. Свойство глобальности предполагает применение наиболее простых агоритмов поиска и отрицает возможность индивидуализации работы пользователя.

Х Локальные системы анализа документов применяют методы математической лингвистики, различные эвристические процедуры, статистические методы. Данные системы способны провести глубокую смысловую обработку локальных документов и не предназначены для поиска информации в распределенных сетях.

Анализ тенденций в развитии требований, предъявляемых современным пользователем к средствам поиска информации, показал необходимость акцента на следующих аспектах информационного поиска: индивидуализация работы, предупреждение информационных потребностей, наглядность представления результатов. С учетом проведенного анализа классов поисковых систем и информационных предпочтений пользователя в качестве наиболее перспективного определен подход к организации системы поиска информации в распределенных сетях основанный на применении агентных технологий, а как способ организации и представление информационных материалов - представление на семантической сети.

Для обработки текстовых документов, выявления и представления их смыслового содержания применимы как методы, основанные на статистических показателях, так и аналитические методы и модели представления и обработки знаний:

Х Нет достаточных оснований для отказа от использования понятий "ключевое слово" на основе частотных критериев важности. Поскольку, как минимум, эти методы дают возможность установления некоторых общих характеристик текстов, некоторое числовое представление.

Х В практической реализации целесообразно применение компонент подсистемы, обеспечивающих морфологический анализ, синтаксический и семантический анализ, при этом ведущая роль дожна быть отведена семантике.

Х Для представления объектов и взаимосвязей приемлемы графовые структуры, аппарат неоднородных семантических сетей может быть определен как наиболее универсальный и адекватный способ представления неструктурированных знаний текстов документов. В рамках настоящего исследования был определен и обосновав способ организации поисковой системы на основе агентного подхода, в качестве способа формального представления знаний выбран аппарат неоднородных семантических сетей, в общем виде построен агоритм

127 работы интелектуального агента. На основе функциональных требований определены необходимые структурные компоненты агента и процедуры взаимодействия между ними.

Сформирована концепция интелектуального агента, учитывающая и расширяющая достоинства поисковых систем Интернет, агентов мета - поиска и локальных систем анализа документов, предложена структура и необходимые составляющие модели структурных компонентов:

Х Применение модели пользователя в системе интелектуального агента поиска информации позволяет решить проблему многозначности, представить систему классификации информационных предпочтений пользователя в формализованном виде. Предложенные методы управления и графического представления модели предпочтений, позволяют адекватно и наглядно отобразить базу знаний семантической сети, информационные предпочтения пользователя.

Х В рамках реализации модели постановщика задач введены элементы мульти- агентных систем. Планировщик задач определен как агент Ч менеджер, управляющий агентами-испонителями. В основу управления агентами- испонителями заложен принцип эффективности удовлетворения информационных предпочтений пользователя. Определена система предупреждающего поиска, механизм реализации запроса пользователя, инструменты управления процессом поиска с целью сужения или расширения области поиска.

Х Система представления знаний агента о внешнем мире реализована на основе модели внешней среды. Основные процедуры, входы и выходы определены указанием их местоположения в системе агента, без привязки к конкретным форматам представления внешних источников.

Х Результатом работы агента для пользователя является представление модели предметной области в качестве взаимосвязанной системы понятий со ссыками на соответствующие документы, информационное напонение интересующей пользователя проблемы или ситуации. Построение графа семантической сети документа позволяет эксплицировать основные элементы смысла текста, колекции документов.

Для формализованных моделей и процедур взаимодействия компонент интелектуального агента поиска информации рассмотрены ключевые процедуры взаимодействия подмоделей агента, на примерах проилюстрировали возможность практической реализации данных процедур.

Необходимость совершенствования средств и методов поиска и обработки информации в распределенных информационных сетях не вызывает сомнений. Проведенное научное исследование предлагает достаточно эффективный концептуальный и модельный инструментарий для построения интелектуального поискового агента. Дальнейшие исследования в данном направлении представляются достаточно перспективными в контексте совершенствования внутренней для агента системы управления знаниями о предметной области и предпочтениях пользователя, обеспечения эффективности процедур поиска и обработки информации в целом.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Хмельницкий, Николай Георгиевич, Москва

1. В сеть попадет еще один милион // Интернет-журнал Prognosis.Ru: Ссыка на домен более не работаетnews/societv/2004/4/l 4/internet users.html (2004. 14 апр.)

2. Карташева Елена. Интелектуальные поисковые системы Excalibur // Сети. 1997. N6.

3. Хмельницкий Н.Г. Интелектуальный агент поиска информации // Реформы в Россини пробемы управления -2002: Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып. 1/ГУУ.-М., 2002.С.317-318

4. Хмельницкий Н.Г. Интелектуальный агент поиска информации // Реформы в России и проблемы управления -2003: Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. ГУУ.-М., 2003.

5. Хмельницкий Н.Г. Концепция интелектуального агента поиска информации // Вестник ГУУ серии Информационных Систем Управления ГУУ.-М., 2004.

6. Хмельницкий Н.Г. Статистические методы обработки текстовой информации // Экономика. Управление. Культура, вып. 11., ГУУ.-М., 2004.

7. Хмельницкий Н.Г. Учет предпочтений пользователя при построении агента информационного поиска // Реформы в России и проблемы управления -2004: Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. ГУУ.-М., 2004.о

8. Хмельницкий Н.Г. Постановка задач для интелектуального агента поиска информации // 12-ый Всероссийский студенческий семинар ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ 14 15 апреля 2004 года.

9. Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. М.: Сов.Радио, 1972.

10. CORBA Facilities: Mobile Agents System Interoperability Fascilities Submission , OMG document 98-03-09.

11. Дэвид Хаскин, Интелектуальный механизм поиска в Web // PC Magazine, October 22, 1996, p.69

12. Ли Шлесинджер, Вызывая все поисковые механизмы // Сети, #06,1997.

13. ДИСКо Искатель, Ссыка на домен более не работаетrussian/products/finder.htm

14. Сергей Кондращев, Мобильные агенты будущее сетевого ПО // Ссыка на домен более не работаетset/2001-482.phtml

15. Эдвард Мендесон, 30 способов усовершенствовать браузер // PC Magazine/RE 2/2001.

16. МРЗ- Wolf // Ссыка на домен более не работаетmwolf/index.html

17. Victor Lesser, Bryan Horling и др., BIG: A Resource-Bounded Information Gathering Agent // Ссыка на домен более не работаетresearch/big/

18. Aaron Sloman, THE SimAgent TOOLKIT (Also known as SIMAGENT) // Ссыка на домен более не работает~axs/cogaffect/simagent.html

19. TextAnalyst 2.0 персональная система автоматического анализа текста // Ссыка на домен более не работаетp>

20. About Convera's RetrievalWare // Ссыка на домен более не работаетproducts/

21. СМИСК SMIsC Система структурного создания смысловых целостностей -System of Meaning Integrities structural Creation // Ссыка на домен более не работаетsmiscr/index.htm

22. WEBSOM Self-Organizing Maps for Internet Exploration // Ссыка на домен более не работаетwebsom/

23. Обзор основных поисковых систем Рунета // Ссыка на домен более не работаетsearch-engines/3runetse.shtml

24. Вудс У.А., Основные проблемы представления знаний // THH3P.-T.74,N10.-C.32-46

25. Ефимов Е.И. Решатели интелектуальных задач./М.,Наука. ,1982. С.320.

26. Нариньяни А.С., Яхно Т.М. Продукционные системы.//Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. М.,ВИНИТИ,1984. С.206-215.

27. Минский М. Фреймы для представления знаний./М.,Мир.,1979. С.551.

28. Поспелов Д.А. Большие системы. Ситуационное управление./М.,Знание.,1975. С.64.

29. Осипов Г.С. Построение моделей предметных областей. Неоднородные семантические сети./Техническая кибернетика., 1990. С.32-45.

30. Duffy, Т. M. & Cunningham, D. J. Constructivism: Implications for the Design and Delivery of Instruction. In: Jonas-sen, D. H. (ed.) Handbook of Research for Educational Communications and Technology: New York: Simon & Schuster Macmillan, 1998.

31. Осипов Г. С. Метод формирования и структурирования модели знаний для одного типа предметных областей // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1988. № 2.

32. Зыков А. А. Теория конечных графов./Новосибирск, Наука., 1969. С.371.

33. Котельников И.В. Введение структурной информации в процесс автоматической классификации данных, представляемых в реляционной модели./КИИ-94, Национальная конференция с международным участием "ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЕКТ 94", Т1.1994, С.30-34.

34. Нестеров П.В. и др. Интерактивная система автоматизированного реферирования документов на основе словаря стандартных фраз./НТИ, сер.2.,1991. С. 13-24.

35. Лукашевич Н.В., Салий А.Д. Тезаурус для автоматического индексирования и рубрицирования: разработка, структура, ведение./НТИ, cep.2.,1996.,Nl, С.1-6.

36. Гладкий А.В., Мельчук И.А. Элементы математической лингвистики./М.,1969. С.52537 www.citforum.primorve.ru/pp/search Q3.shtml

37. George К. Zipf, Human Behavior and the Principle of Least Effort (Cambridge, 1949), pp. ix, 3,5-8. (By permission of Addison-Wesley Press.)

38. Michael W. Berry, Susan T. Dumais, Todd A. Letsche, Computational Methods for Intelligent Information Access // www.cs.utk.ed\i/~berrv/sc95/sc95.html

39. С.А.Шумский, А.В.Яровой, О.Л.Зорин, Ассоциативный поиск текстовой информации // Труды Всероссийской конференции "Нейроинформатика'99", Москва, 1999г., ч.З Стр.101-109

40. Попов Э.В. Экспертные системы./М.,Наука,1987. С.443.

41. Зализняк А. А. Грамматический словарь русского языка. Словоизменение. М., 1977; 3-е изд. М., 1987.

42. Каталог товаров МедиаЛингва // Ссыка на домен более не работаетcatalog.osg

43. Ахо А., Уильман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Т1.Синтаксический анализ. С.612 Т2.Компиляция. С.418/М.,Мир,1987.

44. Хант Э. Искусственный интелект. Пер. с англ. -М.: Мир, 1978

45. С. Manning, Н. Schutze. Foundations of Statistical Language processing, The MIT Press, 1999.

46. Т. А. Грязнухина, H. П. Дарчук, В. И. Критская, Н. П. Маловица и др. Синтаксический анализ научного текста на ЭВМ, Киев: Научная мысль, 1999

47. Романов В.П. Интелектуальные информационные системы в экономике. М., 2003., с. 247

48. Qvilian, Natural semantics, 1989

49. Wilks J., Knowledge Based Systems./1972. p.315

50. Паркер-Роудс А.Ф. О последних работах в области машинного перевода методом тезауруса и языка-посредника./Математическая лингвистика. М.,1964. С.112-125.

51. Логический анализ языка. Культурные концепты. М.: 1991.

52. Вежбицка А. Наброски к русско-семантическому словарю.//Научно-техническая информация, сер. 12,1968.-N2. С.29-47.

53. Мартынов В.В. УСК-язык представления знаний и эвристического поиска./М. АН СССР.,1980. С.173.

54. Поспелов ДА. Ситуационное управление. Теория и практика./М. Наука., 1986. С.285.

55. Шенк Р. Обработка концептуальной информации./М. Энергия.,1980. С.362.

56. Турчин В.Ф., Описание языка и приемы программирования./М.,1968. С.342.

57. Апресян Ю.Д. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2./М.,Наука.,1989. С.296

58. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения// Новости искусственного интелекта. 1996. - № 1. -С.44-59.

59. Maes P. Artificial life meets entertainment: life like autonomous agents// Communications of the ACM. 1995. - Vol.38, №11.- P.108-114.

60. Поспелов Д.А. От колектива автоматов к мультиагентным системам// Труды Международного семинара "Распределенный искусственный интелект и многоагентные системы" (DAJMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997). -С.319-325.

61. Процесс разработки согласно Rational Unified Process методологии Rational Software.

62. B.H. Поляков " Интелектуальная поисковая машина. Концептуальный проект. Труды Казанской школы по компьютерной и когнитивной лингвистике. TEL-2000. Вып. 5. Казань. 17-20 октября. 2000 г. Казань. Изд-во Сэлэт. 2000.

63. Романов В.П. Интелектуальные информационные системы в экономике. М., 2003.-496 с.

64. Осипов Г.С. Приобретение знаний интелектуальными системами. Основы теории и технологии. М., 1997

65. Разработка и исследование макета системы для классификации текстовых информационных сообщений. Итоговый отчет ИПС РАН. Переславль-Залесский, 1999.

66. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: a Modern Approach. Englewood Cliffs NJ: Prentice Hall, 1995.

Похожие диссертации