Subject domain model structure in group modeling
This research is devoted to the development and improvement of the structure of domain-specific models created by groups of experts working collaboratively on specialized knowledge transfer platforms. The relevance of the research is determined by the need for analytical support in decision-making w...
Збережено в:
| Дата: | 2026 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2026
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/363352 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Data Recording, Storage & Processing| _version_ | 1868294559712149504 |
|---|---|
| author | Циганок, В. В. Мінас, В. П. |
| author_facet | Циганок, В. В. Мінас, В. П. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "В. В. Циганок",
"institution": "Інститут проблем реєстрації інформації НАН України"
},
{
"author": "В. П. Мінас",
"institution": "Інститут проблем реєстрації інформації НАН України"
}
] |
| author_sort | Циганок, В. В. |
| baseUrl_str | http://drsp.ipri.kiev.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-06-17T17:50:04Z |
| description | This research is devoted to the development and improvement of the structure of domain-specific models created by groups of experts working collaboratively on specialized knowledge transfer platforms. The relevance of the research is determined by the need for analytical support in decision-making within weakly structured domains where the objective function cannot be analytically defined. Unlike classical tree-like hierarchical characteristic of the analytical hierarchy process, using a structure in the form of a network-oriented graph has been proposed. This approach allows for combining sequential "top-down" decomposition with additional relationships identified during the "bottom-up" process, which significantly improves the adequacy and completeness of the description of complex systems. The fundamental basis of the proposed method is the concept of elementary expert decomposition (EED), which is viewed as an autonomous "building block" of expert knowledge. EED consists of a specific goal and a set of sub-goals (influencing factors) formulated by an individual expert, with their number limited by the cognitive threshold of 7±2. To ensure the reliability of expertise, emphasis is placed on the importance of expert anonymity and minimizing unnecessary information in the interface, which helps avoid the "dictator" effect and cognitive distortions. The process of synthesizing a generalized model involves grouping sub-goals that are identical in content using artificial intelligence tools and under the supervision of a knowledge engineer. The study focuses particularly on implementing a mechanism for alternative options to achieve goals by identifying incompatible pairs of sub-goals. This enables the model to adaptively select the most effective decomposition scenario based on current conditions, which is critical for strategic planning and scenario analysis. Practical validation of the developed solutions in the "Consensus-2" web system confirmed the possibility of effectively integrating expert knowledge from various fields, ensuring high-quality recommendations from decision support systems. Fig.: 3. Refs: 8 titles. |
| doi_str_mv | 10.35681/1560-9189.2026.28.2.363352 |
| first_indexed | 2026-06-18T01:02:17Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | drspiprikievua-article-363352 |
| institution | Data Recording, Storage & Processing |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-06-18T01:02:17Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | drspiprikievua/91/ac2be5da5869aff8b5c70fd11a729091.pdf |
| spelling | drspiprikievua-article-3633522026-06-17T17:50:04Z Subject domain model structure in group modeling Структура моделі предметної галузі при колективному моделюванні Циганок, В. В. Мінас, В. П. knowledge transfer platform, hierarchical goal model, collective modeling, group decomposition, expert evaluation, artificial intelligence tools, decision-making support, events development scenarios, strategic planning платформа трансферу знань, ієрархічна цільова модель, колективне моделювання, групова декомпозиція, експертне оцінювання, засоби штучного інтелекту, підтримка прийняття рішень, сценарії роз-витку подій, стратегічне планування This research is devoted to the development and improvement of the structure of domain-specific models created by groups of experts working collaboratively on specialized knowledge transfer platforms. The relevance of the research is determined by the need for analytical support in decision-making within weakly structured domains where the objective function cannot be analytically defined. Unlike classical tree-like hierarchical characteristic of the analytical hierarchy process, using a structure in the form of a network-oriented graph has been proposed. This approach allows for combining sequential "top-down" decomposition with additional relationships identified during the "bottom-up" process, which significantly improves the adequacy and completeness of the description of complex systems. The fundamental basis of the proposed method is the concept of elementary expert decomposition (EED), which is viewed as an autonomous "building block" of expert knowledge. EED consists of a specific goal and a set of sub-goals (influencing factors) formulated by an individual expert, with their number limited by the cognitive threshold of 7±2. To ensure the reliability of expertise, emphasis is placed on the importance of expert anonymity and minimizing unnecessary information in the interface, which helps avoid the "dictator" effect and cognitive distortions. The process of synthesizing a generalized model involves grouping sub-goals that are identical in content using artificial intelligence tools and under the supervision of a knowledge engineer. The study focuses particularly on implementing a mechanism for alternative options to achieve goals by identifying incompatible pairs of sub-goals. This enables the model to adaptively select the most effective decomposition scenario based on current conditions, which is critical for strategic planning and scenario analysis. Practical validation of the developed solutions in the "Consensus-2" web system confirmed the possibility of effectively integrating expert knowledge from various fields, ensuring high-quality recommendations from decision support systems. Fig.: 3. Refs: 8 titles. Дослідження присвячено розробці структури моделей, що створюю-ться колективно на платформах трансферу знань з долученням груп експертів — компетентних спеціалістів у конкретних питаннях предметної галузі. На основі таких моделей на платформі трансферу знань вирішуються задачі стратегічного планування, генерування сценаріїв розвитку проблемних ситуацій та інші задачі аналітичної підтримки прийняття рішень у слабко структурованих областях. Отримано структуру моделі, яка дає можливість брати до уваги альтернативні ва-ріанти досягнення певної цілі (варіанти декомпозиції), що важливо при аналізі сценаріїв і при побудові стратегічних планів. Запропоновано новий підхід до формування структури мережевої моделі, який ґрунтує-ться на об’єднанні елементарних індивідуальних декомпозицій у загальну графову цільову ієрархієподібну структуру. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2026-06-17 Article Article application/pdf https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/363352 10.35681/1560-9189.2026.28.2.363352 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 28 No. 2 (2026); 118-127 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 28 № 2 (2026); 118-127 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 28 № 2 (2026); 118-127 1560-9189 uk https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/363352/350536 Авторське право (c) 2026 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| spellingShingle | knowledge transfer platform hierarchical goal model collective modeling group decomposition expert evaluation artificial intelligence tools decision-making support events development scenarios strategic planning Циганок, В. В. Мінас, В. П. Subject domain model structure in group modeling |
| title | Subject domain model structure in group modeling |
| title_alt | Структура моделі предметної галузі при колективному моделюванні |
| title_full | Subject domain model structure in group modeling |
| title_fullStr | Subject domain model structure in group modeling |
| title_full_unstemmed | Subject domain model structure in group modeling |
| title_short | Subject domain model structure in group modeling |
| title_sort | subject domain model structure in group modeling |
| topic | knowledge transfer platform hierarchical goal model collective modeling group decomposition expert evaluation artificial intelligence tools decision-making support events development scenarios strategic planning |
| topic_facet | knowledge transfer platform hierarchical goal model collective modeling group decomposition expert evaluation artificial intelligence tools decision-making support events development scenarios strategic planning платформа трансферу знань ієрархічна цільова модель колективне моделювання групова декомпозиція експертне оцінювання засоби штучного інтелекту підтримка прийняття рішень сценарії роз-витку подій стратегічне планування |
| url | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/363352 |
| work_keys_str_mv | AT ciganokvv subjectdomainmodelstructureingroupmodeling AT mínasvp subjectdomainmodelstructureingroupmodeling AT ciganokvv strukturamodelípredmetnoígaluzíprikolektivnomumodelûvanní AT mínasvp strukturamodelípredmetnoígaluzíprikolektivnomumodelûvanní |