Розробка інформаційної технології інтелектуального аналізу фактографічної інформації
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2018.1(90).17Ключові слова:
ПОШУК ІНФОРМАЦІЇ, ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ, ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ, ОПРАЦЮВАННЯ ДАНИХАнотація
З швидким розвитком технологій — інформацію розглядають як один з основних ресурсів розвитку спільноти, а інформаційні системи та технології – як знаряддя удосконалення продуктивності праці та ефективності роботи особового складу. У будь-яких соціально-економічних та організаційно-виробничих системах – опрацювання та переробка інформації – найважливіша функція, без якої неможлива цілеспрямована діяльність. Обсяги і швидкість інформаційних потоків постійно збільшуються, тому підприємства все частіше звертаються до інтелектуального аналізу як засобу, який дає змогу отримувати корисні для підприємства відомості з величезної кількості інформації, що зберігається в корпоративних базах даних. інтелектуальний аналіз допомагає досягти розуміння взаємовідносин з клієнтами і партнерами, основних показників роботи підприємства, а також отримати комплексне уявлення про компанію на всіх рівнях. Головним завданням є підвищення ефективності роботи бізнесу і його прибутковості, розширення ринку, зростання і досягнення поставлених цілей.
Посилання
Оперативна аналітична обробка даних: концепції і технології [електронний ресурс] / Іванівський держ. енергетичний ун-т. — Режим доступу url: http://citforum.ru/seminars/cis99/sch_03.shtml — 2009. – загл. з екрану.
Шапот М. Інтелектуальний аналіз даних в системах підтримки прийняття рішень [текст] / М. Шапот // журн. відкриті системи. — 2008. — №1. — С. 30-35.
Гаврилова Т.А. Бази знань інтелектуальних систем [текст]: навч. / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевський. — СПб: Пітер, 2000. — 384 с.
Загоровський І.М. Вибір алгоритму навчання в системах придбання знань з даних [текст]: матеріали 12-ої націонал. конф. зі штучного інтелекту з міжнар. участю (КВІ 2010), — М .: физматлит, т. 1, 2005. — С. 131-135.
Калініна Е.А. Застосування технології Data Mining для автоматизованої побудови баз знань інтегрованих експертних систем [текст] / Е.А. Калініна, Г.В. Рибіна.: матеріали 8-ої націонал. конф. зі штучного інтелекту з міжнар. участю (КВІ 2002), — М .: физматлит, т. 1, 2002. — С. 119-127.
Чубукова І.А. Data Mining [текст] / І.А. Чубукова. — М.: БИНОМ. Лабораторія знань, інтернет-університет інформаційних технологій — ІНТУІТ.ру, 2008. — 384 с.
Бондаренко, М. Ф. Теорія інтелекту [текст]:навч. / М.Ф. Бондаренко, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко. — Харків: Компанія СМІТ, 2006. — 576 с.
Шаронова, Н.В. Автоматизовані інформаційні бібліотечні системи: завдання обробки інформації [текст]: монографія, Нар. Укр. акад. / Н.В. Шаронова, Н.ф. Хайрова; [Каф. інформац. технологій і документознавства]. — Х., 2003 — 120 с.
Gomez-Perez A. Оntological engineering: what are ontologies and how can we build them [текст] / О. Сorcho, M. Fernandez-Lopez, A. Gomez-Perez, // In Cardoso (ed) Semantic web: Theory, Tools and Applications. — IDEA Group. — 2007. — Pages 44-70.
Suárez-Figueroa, How to write and use the ontology requirements Specification Document [текст] / M.C. Suárez-Figueroa, A. Gómez-Pérez, Boris Villazón-Terrazas // Proceedings of the 8th International conference on ontologies, Databases, and Applications of Semantics (ODBASE 2009). – ISBN: 978-3-642-05150-0. LNCS 5871. — Volume: Part II. — 2009. — Pages: 966-982.
Дворкіна М. Я. Бібліотечне обслуговування: нова реальність / М. Я. Дворкіна. — М.: МГУКИ, 2000. — 48 с.
Воронцов А. В. Гібридні алгоритми лексико-граматичного аналізу тексту / А. В.Воронцов // Штучний інтелект. — 2006. — № 4. — С. 593-602.
Corcho O. Methodologies, tools, and languages for building ontologies. Where is their meeting point? / O. Corcho, M. FernandezLopez, A. Gomez-Perez // Data & Knowledge engineering, 46, 2003.
Єрмаков А.Е. Автоматизація онтологічного інжинірингу в системах добування знань з тексту / А. Е. Єрмаков // праці Міжнародної конференції Діалог’2008. — Москва, Наука, 2008. — С. 136-140.
Каніщева О. В. Використання методів Data Mining і Text Mining для обробки текстової інформації в інформаційних системах / О. В. Каніщева, Сайед Мохаммад Таухид Сіддікі, Н. В. Шаронова // Біоніка інтелекту. — Харків: ХНУРЕ, 2005. — № 2 (63). — С. 22-26.
Apresjan Ju. lexical Functions in NLP: Possible uses / Ju. Apresjan, I. M. Boguslavsky, L. L. Iomdin, L. L. Tsinman // Computational Linguistics for the New Millenium: Divergence or Synergy? : proceedings of the International Symposium held at the Ruprecht-Karlsuniversität Heidelberg. – Frankfurt am Main, 2002. – P. 55-72.
Buitelaar P. Ontology learning from Texts: An overview. / Buitelaar P., Cimiano P., Magnini B. In ontology learning from Text: Methods, Evaluation and Applications, 2005, Vol. 123, Eds. IOS Press. P. 634.-265.
Simperl E. Achieving Maturity: the State of Practice in ontology engineering / E. Simperl, M. Mocho // In International Journal of computer Science and Applications, Technomathematics research Foundation vol. 7 No. 1, pp. 45-65, 2010.
Makki J. Semi Automatic ontology Instantiation in the domain of risk Management / J. Makki, A.-M. .Alquier., V. Prince // In IFIP, Advances in Information and Communication Technology. 2008. volume 288. p. 254.
Buileaar P. Topic extraction from scientific literature for competency management [текст]: / Buileaar P., Eigner T. In The 7th International Semantic web conference PICKME 2008, 27 octobre Karlsruhe, Germany, p. 55-67.
Zhou, L. Ontology learning: State of the Art and Open Issues/ Zhou, L. Information Technology and Management, 2007, 8(3), p. 241-252.
