@article{Kuchuk_Artiukh_Nechausov_2017, title={МЕТОД ПОБУДОВИ СЕМАНТИЧНОЇ МЕРЕЖІ РОЗПОДІЛЕНОГО ПОШУКУ В E-LEARNING}, url={https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/2522-9818.2017.2.062}, DOI={10.30837/2522-9818.2017.2.062}, abstractNote={<p style="margin: 1em 0px;"><span style="font-size: medium;"><span style="font-family: Times New Roman;"><span lang="UK"><strong>Предметом</strong></span><span style="color: windowtext;" lang="UK"> вивчення в статті є семантичні мережі розподіленого пошуку в Е-learning. </span><span lang="UK"><strong>Мета</strong></span><span style="color: windowtext;" lang="UK"> – 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 </span><span lang="UK"><strong>результати</strong></span><span style="color: windowtext;" lang="UK">. 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. </span><span lang="UK"><strong>Висновки.</strong></span><span style="color: windowtext;" lang="UK"> 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.</span></span></span></p>}, number={2 (2)}, journal={СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ}, author={Kuchuk, Nina and Artiukh, Roman and Nechausov, Artem}, year={2017}, month={Лис}, pages={62–69} }