Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні

В роботі розглядаються основні аспекти застосування сучасних технологій менеджменту знань для здобуття інформації з Big Data. Як показує аналіз сучасного стану досліджень у цій сфері, для того, щоб ефективно визначати, яку саме інформацію можна отримати з певних наборів Big Data, так і зробити це зд...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2020
Автори:	Рогушина, Ю.В., Гладун, А.Я.
Формат:	Стаття
Мова:	Ukrainian
Опубліковано:	Інститут програмних систем НАН України 2020
Назва видання:	Проблеми програмування
Теми:	Моделі та засоби систем баз даних і знань
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180494
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні / Ю.В. Рогушина, А.Я. Гладун // Проблеми програмування. — 2020. — № 4. — С. 55-70. — Бібліогр.: 41 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-180494
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1804942021-10-02T01:25:59Z Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні Рогушина, Ю.В. Гладун, А.Я. Моделі та засоби систем баз даних і знань В роботі розглядаються основні аспекти застосування сучасних технологій менеджменту знань для здобуття інформації з Big Data. Як показує аналіз сучасного стану досліджень у цій сфері, для того, щоб ефективно визначати, яку саме інформацію можна отримати з певних наборів Big Data, так і зробити це здобуття більш корисним (наприклад, недоцільно здобувати вже відомі або наочні правила), потрібно застосовувати фонові знання, які містяться в онтологіях предметних областей, що цікавлять користувачів. За допомогою таких онтологій користувачі можуть формально описувати сферу своїх інформаційних потреб, задавати структуру потрібних інформаційних об’єктів та явно виділяти ті аспекти предметної області, які є важливими для поточної задачі. Це викликає необхідність у засобах пошуку або створення онтологій, які відповідають задачі користувача. Предметом обробки в процесі аналізу семантики Big Data є їх метадані, в яких відомості про зміст Big Data, як правило, представлені неструктурованим природномовним описом. Тому виникає потреба у стандартизації подання метаописів з використанням відповідних онтологій, які визначають структуру та семантику окремих елементів метаданих. Застосування методів Data Mining дозволяє здобувати необхідні знання з неструктурованих елементів таких метаданих. Новизна досліджень, які запропоновані у цій роботі, полягає у тому, що фонові знання, які використовуються для аналізу Big Data та їх метаописів, генеруються автоматизовано відповідно до поточної задачі користувача (на основі семантично розмічених Wiki-ресурсів та пов’язаних з ними онтологій), що забезпечує більш пертинентний підбір наборів Big Data, з яких здобуваються потрібні користувачеві знання. Такий підхід дозволяє зменшити обсяг вибірки, що обробляється, та зменшити час та складність її аналізу. The paper considers the main aspects of modern technologies applied for knowledge analysis to obtain information from Big Data. The analysis of the current state of research in this area shows that background knowledge subject areas of user interest represented by domain ontologies can be used both in order to effectively analysis of information acquried from certain sets of Big Data, and to make this acquisition more useful. With the help of such ontologies, users can formally describe the scope of their information needs, define the structure of the required information objects and explicitly highlight critical for current task domain aspects. Subject of rocessing in the semantics analysis of Big Data is their metadata usually represented by unstructured natural language text. We need to standardize the representation of meta-descriptions wit use of appropriate ontologies that determine the structure and content of individual elements of metadata. 2020 Article Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні / Ю.В. Рогушина, А.Я. Гладун // Проблеми програмування. — 2020. — № 4. — С. 55-70. — Бібліогр.: 41 назв. — укр. 1727-4907 DOI: https://doi.org/10.15407/pp2020.04.055 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180494 004.853, 004.55 uk Проблеми програмування Інститут програмних систем НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Моделі та засоби систем баз даних і знань Моделі та засоби систем баз даних і знань
spellingShingle	Моделі та засоби систем баз даних і знань Моделі та засоби систем баз даних і знань Рогушина, Ю.В. Гладун, А.Я. Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні Проблеми програмування
description	В роботі розглядаються основні аспекти застосування сучасних технологій менеджменту знань для здобуття інформації з Big Data. Як показує аналіз сучасного стану досліджень у цій сфері, для того, щоб ефективно визначати, яку саме інформацію можна отримати з певних наборів Big Data, так і зробити це здобуття більш корисним (наприклад, недоцільно здобувати вже відомі або наочні правила), потрібно застосовувати фонові знання, які містяться в онтологіях предметних областей, що цікавлять користувачів. За допомогою таких онтологій користувачі можуть формально описувати сферу своїх інформаційних потреб, задавати структуру потрібних інформаційних об’єктів та явно виділяти ті аспекти предметної області, які є важливими для поточної задачі. Це викликає необхідність у засобах пошуку або створення онтологій, які відповідають задачі користувача. Предметом обробки в процесі аналізу семантики Big Data є їх метадані, в яких відомості про зміст Big Data, як правило, представлені неструктурованим природномовним описом. Тому виникає потреба у стандартизації подання метаописів з використанням відповідних онтологій, які визначають структуру та семантику окремих елементів метаданих. Застосування методів Data Mining дозволяє здобувати необхідні знання з неструктурованих елементів таких метаданих. Новизна досліджень, які запропоновані у цій роботі, полягає у тому, що фонові знання, які використовуються для аналізу Big Data та їх метаописів, генеруються автоматизовано відповідно до поточної задачі користувача (на основі семантично розмічених Wiki-ресурсів та пов’язаних з ними онтологій), що забезпечує більш пертинентний підбір наборів Big Data, з яких здобуваються потрібні користувачеві знання. Такий підхід дозволяє зменшити обсяг вибірки, що обробляється, та зменшити час та складність її аналізу.
format	Article
author	Рогушина, Ю.В. Гладун, А.Я.
author_facet	Рогушина, Ю.В. Гладун, А.Я.
author_sort	Рогушина, Ю.В.
title	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні
title_short	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні
title_full	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні
title_fullStr	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні
title_full_unstemmed	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні
title_sort	застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації big data на семантичному рівні
publisher	Інститут програмних систем НАН України
publishDate	2020
topic_facet	Моделі та засоби систем баз даних і знань
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180494
citation_txt	Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні / Ю.В. Рогушина, А.Я. Гладун // Проблеми програмування. — 2020. — № 4. — С. 55-70. — Бібліогр.: 41 назв. — укр.
series	Проблеми програмування
work_keys_str_mv	AT rogušinaûv zastosuvannâontologíčnogoanalízudlâobrobkimetadanihpriínterpretacííbigdatanasemantičnomurívní AT gladunaâ zastosuvannâontologíčnogoanalízudlâobrobkimetadanihpriínterpretacííbigdatanasemantičnomurívní
first_indexed	2023-10-18T22:50:08Z
last_indexed	2023-10-18T22:50:08Z
_version_	1796156559567355904

Застосування онтологічного аналізу для обробки метаданих при інтерпретації Big Data на семантичному рівні

Репозитарії

Схожі ресурси