МЕТОД ПОБУДОВИ СЕМАНТИЧНОЇ МЕРЕЖІ РОЗПОДІЛЕНОГО ПОШУКУ В E-LEARNING
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2017.2.062Ключові слова:
стратифікована семантична мережа, інтенсіонал, екстенсіонал, дерево рішень, Е-learning, інтелектуальний агентАнотація
Предметом вивчення в статті є семантичні мережі розподіленого пошуку в Е-learning. Мета – синтез дерева рішень і стратифікованої семантичної мережі для конструювання мережевими інтелектуальними агентами в Е-learning механізмів виведення відповідно до необхідних атрибутами і заданими відносинами. Отримані наступні результати. Запропоновано модель базового дерева рішень в Е-learning. Для моделювання дерева рішень в Е-learning використана логіка предикатів першого порядку, що дозволила: робити обчислення як в вузлах дерева, так і на його ребрах, а на основі результатів обчислень приймати рішення; застосовувати операції розбиття для вибору окремих фрагментів; уточнювати рішення при подальшому розкритті верхніх вершин висновків; розширити по вертикалі і горизонталі багаторівневу модель. На першому етапі формалізації моделі був побудований граф базового дерева рішень, вузли якого представляють подструктуру, здатну виконати автономну підзадачу пошуку. Другий етап - наповнення базового дерева семантичної інформацією і організація його взаємодії з мережевими інтелектуальними агентами. Для інформаційного забезпечення гілок дерева рішень в Е-learning запропонований процес стратифікованого розширення базового дерева рішень, при якому деталізувалися вузли типу "рішення" і встановлювалися зв'язки між отриманими Підвузли як на горизонтальному, так і на вертикальному рівні. Показано, що для завдання безлічі цілей і завдань пошуку на досліджуваній структурі досить визначити: графи цілей і завдань пошуку кожного з типів вузлів; безліч ребер, що визначають залежність виконання цілей пошуку для вузлів, які не є однотипними; безліч покажчиків, що встановлюють можливі відносини з перерозподілу ресурсів відповідно до вимог інтелектуальних агентів; відображення зв’язку. Розроблена математична модель базового дерева рішень дозволила побудувати стратифицированное розширення. Визначення інтенсіоналом і екстенсіонали на даному розширенні дозволило використовувати для пошуку апарат стратифікована семантичних мереж. Висновки. Запропоновано метод синтезу дерева рішень і стратифікованої семантичної мережі, що дозволяє при розподіленому пошуку в Е-learning розглядати їх у тісному взаємозв'язку, в результаті чого з'являється можливість формалізації процесу пошуку і конструювання мережевими інтелектуальними агентами механізмів виведення відповідно до необхідних атрибутами і заданими відносинами.Завантаження
Посилання
Kuchuk, G., Kharchenko, V., Kovalenko, A. and Ruchkov, E. (2016), "Approaches to Selection of Combinatorial Algorithm for Optimization in Network Traffic Control of Safety-Critical Systems", Proceedings of IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS’2016), P. 384–389.
Gandal, Neil (2013), “The dynamics of competition in the internet search engine market.”, Handbook of Research on Effective Advertising Strategies in the Social Media Age, Vol. 19, P. 1103–1117, DOI:10.1016/S0167-7187(01)00065-0.
Jawadekar, Waman S. (2011), “Knowledge Management: Tools and Technology”, Knowledge management: Text & Cases, New Delhi: Tata McGraw-Hill Education Private Ltd, 319 p., ISBN 978-0-07-07-0086-4.
Voorhees, E.M. (2017), Natural Language Processing and Information Retrieval, available at :
http://citeseer.ist.psu.edu/voorhees99.natural.html.
Tauber D. (2004), RDF, available at : http://xmlhack.ru/texts//D6-RDF.
W3C GRDDL Specification, available at : http://www/w3.org/RDF/YR/GRDDL.
Risvik, K.M. and Michelsen, R. (2002), “Search engines and web dynamics”, Computer Networks, Vol. 39, no. 3. P. 289–302.
Manner, J. (2004), Mobility Related Terminology, Network Working Group, RFC 3753, 224 p.
Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall (2011), Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 664 p., ISBN 9780123748560.
Fridman, A. (2004), “Knowledge Integrating in Situative Modelling System for Nature-Technical Complexes”, Proc. European Simulation and Modelling Conference (ESMc2004), Paris, France, 2004, P. 49–58.
Kuchuk, G. A., Kovalenko, A. A., Mozhaev, A. A. (2010), "An Approach to Development of Complex Metric for Multiservice Network Security Assessment", Statistical Methods of Signal and Data Processing (SMSDP – 2010): Proceedings of Int. Conf., NAU, RED, IEEE Ukraine section joint SP. Kyiv, P. 158–160.
Udaya, Sri K. and Vamsi, Krishna T. V. (2014), “E-Learning : Technological Development in Teaching for school kids”, International Journal of Computer Science and Information Technologies, P. 6124–6126.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
-
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
-
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
-
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.