В статье рассмотрены и предложены пути решения проблемы анализа электронного документа и его семантического описания с использованием онтологии предметной области
Предлагается метод обнаружения и устранения конфликтов или противоречий в базах данных, а также модификация метода для работы с базами знаний. Показано, что другие современные методы во избежание конфликтов также используют онтологии и иные средства для структурирования информации, но предназначены для работы только с данными или для разрешения семантических конфликтов. Предложенный метод основан на использовании онтологий конфликтов, устранение конфликтов происходит в автоматическом или в автоматизированном режиме. В сложных случаях логических противоречий применяется аннулирование онтологий или связей между сторонами конфликта.
Приводится обзор классических оценок близости объектов и их использование для оценки близости текстов и онтологий. Рассматривается адаптация существующих методов оценки близости для случая системы доступа к электронным документам, на основе использования онтологии. Предлагается метод оценки релевантности электронных документов заданному фрагменту онтологии.
Нейросетевой подход к ИИ, получивший особенно широкое распространение в последнее десятилетие, обладает двумя существенными ограничениями – обучение моделей, как правило, требует очень большого количества образцов (не всегда доступных), а получающиеся модели не являются хорошо интерпретируемыми, что может снижать доверие к ним. Использование символьных знаний как основы коллаборативных процессов с одной стороны и распространение нейросетевого ИИ с другой, обусловливают необходимость синтеза нейросетевой и символьной парадигм применительно к созданию коллаборативных систем поддержки принятия решений. В статье представлены результаты аналитического обзора в области онтолого-ориентированного нейро-символического интеллекта применительно к решению задач обмена знаниями при коллаборативной поддержке принятия решений. А именно, в ходе обзора делается попытка ответить на два вопроса: 1. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для улучшения ИИ-агентов, действующих на основе нейронных сетей (передача знаний от человека к ИИ-агентам); 2. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для интерпретации решений, принимаемых ИИ-агентами и объяснения этих решений (передача знаний от ИИ-агента к человеку). В результате проведенного обзора сформулированы рекомендации по выбору методов внедрения символьных знаний в нейросетевые модели, а также выделены перспективные направления онтолого-ориентированных методов объяснения нейронных сетей.
Разрабатывается контекстно-управляемый подход к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователей. Рассматриваются вопросы использования концепции жизни человека в цифровой среде при интеллектуальной поддержке принятия решений. Исследуются цели обращения к цифровым следам человека в различных проблемных областях и выявляются подходы к моделированию жизни человека в цифровой среде. Предлагается подход к интеллектуальной поддержке принятия решений, в котором цифровые следы служат источником информации для выявления предпочтений пользователей и их поведения при принятии решений. Развиваются взгляды на поддержку принятия решений на основе учета следов пользователей в цифровой среде. Результатами исследования являются спецификация требований к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователя, принципы, концептуальная и информационная модели такой поддержки.
В статье предлагается рассматривать задачу обработки SPARQL-запросов к онтологии как задачу удовлетворения ограничений. Кратко представлен формальный аппарат, служащий для описания задач удовлетворения ограничений с помощью специализированных матрицеподобных структур. Применение данного аппарата позволяет более эффективно по сравнению с табличным представлением описывать, хранить и обрабатывать нечисловые ограничения предметной области. Для ускорения обработки запросов к онтологиям большого объема предлагается применить ранее разработанный авторами метод распространения нечисловых ограничений. По сравнению с традиционным подходом к обработке SPARQL-запросов, базирующимся на динамическом программировании, предлагаемый метод позволяет ускорить их выполнение за счет «компактного» представления онтологии, а также применения оригинальных авторских правил редукции пространства поиска. На конкретном примере показано использование этого математического аппарата для снижения размерности пространства поиска при выполнении запроса к онтологии междисциплинарных знаний.
В данной статье исследуются проблемы применимости и выбора криптографических стандартов с учетом предпочтений и требований потенциального пользователя. Профили пользователя формируются с помощью онтологических методов. На основе профилей пользователей и характеристик документов формируется набор документов, которые могут подойти конкретному пользователю, и элементы этого набора ранжируются по вероятности соответствия его требованиям. При формировании набора документов используются различные методы фильтрации: коллаборативная фильтрация, анализ и фильтрация контента, а также гибридные методы, совмещающие оба подхода. Таким образом, создается рекомендующая система выбора криптографических стандартов и алгоритмов. При наличии нескольких пользовательских критериев выбора объекта целесообразно использовать интегральный показатель соответствия объекта, который вычисляется в виде взвешенной суммы показателей.
В статье описывается онтологический подход к контекстно-ориентированному управлению знаниями в интеллектуальной среде. В рамках подхода была разработана концептуальная модель системы управления знаниями в интеллектуальной среде. Для апробации предложенного подхода была разработана система управления знаниями для платформы автоматизированного проведения конференций в интеллектуальной среде, которая успешно применяется на конференциях проводимых ассоциацией FRUCT.
Информационные технологии активно внедряются во все сферы деятельности предприятий, что требует соблюдения определенных правил, обеспечивающих безопасность доступа к данным информационных систем и их сохранность. Такие правила объединяются в политики безопасности, которым присущи свойства противоречивости и двойного толкования. Для нивелирования этих свойств предлагается использовать онтологическую модель политики безопасности.
В статье рассматривается задача построения модели данных на основе он- тологического подхода для системы моделирования сетевых атак, являющейся частью SIEM-системы. Приводится общая схема данных для данной системы, построенная на базе SCAP-протокола. Выполнен анализ релевантных работ, в которых рассматриваются использование онтологий для различных систем защиты информации. Более подробно в работе рассматривается построение онтологий для SCAP-протокола. В качестве при- мера реализации модели данных для системы моделирования сетевых атак предлагается онтология для представления модели уязвимостей.
В данной работе рассматривается операция подписки, используемая при разработке многоагентных приложений интеллектуальных пространств на платформе Smart M3. Систематизируются алгоритмы базоввой операции подписки, выполняемые на стороне агента. Базовая операция подписки работает на уровне RDF-модели представления данных. На основе выполненной систематизации и с учетом модельно-ориентированного подхода к разработке программ предлагаются новые типы подписки, оперирующие на уровне OWL-модели. Предлагаемые типы подписки реализованы в инструментарии SmartSlog, что позволяет программировать агентов в высокоуровневых онтологических (класс, свойство, индивид).
На сегодняшний день различные информационные технологии все больше и больше становятся неотъемлемой частью повседневной жизни человека. Офисы, квартиры, транспорт, дороги общего пользования и т.п., оснащаются всевозможными сенсорами, датчиками, камерами и др. приборами для наблюдения за изменяющейся окружщей средой вокруг них. Целью внедрения таких технических средств является обеспечение для человека более удобного и прозрачного использования техники и различных устройств в рамках его окружения. Такие окружения принято называть интеллектуальными пространствами. Действия человека фиксируются в контексте интеллектуального пространства, в котором он находится, и обрабатываются различными системами, использующими этот контекст, для того чтобы более адекватно реагировать на взаимодействие человека с техническими устройствами. В данной работе представлен анализ современных контекстно-ориентированных систем, в ходе которого были рассмотрены их архитектуры, проанализированы достоинства и недостатки рассмотренных архитектур, и выведены общие принципы их построения.
Управление знаниями — это совокупность процессов, которые управляют созданием, извлечением, обработкой, использованием, распространением, использованием знаний и предоставлением доступа к ним в некоторой предметной области. Система управления знаниями представляет собой комплекс процедур, реализующих эти процессы. Для представления знаний в настоящее время в России и в мире широко используются онтологии. Неотъемлемой частью любой системы взаимодействующей с пользователем является возможность персонифицировать поток информации и знаний между системой и пользователем. В работе предложен метод онтолого-ориентированной кластеризации для группировки пользователей системы управления знаниями на основе их предпочтений. Такая группировка позволяет выявлять общие предпочтения групп пользователей и адаптировать поток информации и знаний в зависимости от этих предпочтений.
1 - 14 из 14 результатов