Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем
Представлены подходы к созданию средства мониторинга, адаптивного агрегирования и обобщения потоков информации из глобальных компьютерных сетей для обеспечения информационно-аналитической деятельности. Предложена концепция адаптивного агрегирования информации, дано краткое описание экспериментальной...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Реєстрація, зберігання і обробка даних |
|---|---|
| Datum: | 2010 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2010
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50434 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем / А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ, В.В. Жигало // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2010. — Т. 12, № 1. — С. 39-48. — Бібліогр.: 9 назв. — pос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860070510393556992 |
|---|---|
| author | Додонов, А.Г. Ландэ, Д.В. Жигало, В.В. |
| author_facet | Додонов, А.Г. Ландэ, Д.В. Жигало, В.В. |
| citation_txt | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем / А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ, В.В. Жигало // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2010. — Т. 12, № 1. — С. 39-48. — Бібліогр.: 9 назв. — pос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| description | Представлены подходы к созданию средства мониторинга, адаптивного агрегирования и обобщения потоков информации из глобальных компьютерных сетей для обеспечения информационно-аналитической деятельности. Предложена концепция адаптивного агрегирования информации, дано краткое описание экспериментальной системы PDF Science Search (PDFSS). Практическая значимость работы заключается в обосновании подходов и средств создания общедоступной информационно-аналитической среды для проведения научно-аналитических исследований.
Представлено підходи до створення засобів моніторингу, адаптивного агрегування та узагальнення потоків інформації з глобальних комп’ютерних мереж для забезпечення інформаційно-аналітичної діяльності. Запропоновано концепцію адаптивного агрегування інформації, надано короткий опис експериментальної системи PDF Science Search (PDFSS). Практична значимість роботи полягає в обґрунтуванні підходів і засобів створення загальнодоступного інформаційно-аналітичного середовища для проведення науково-аналітичних досліджень.
Approaches to creation of means for monitoring, adaptive aggregation and generalisation of information streams from global computer networks for providing information-analytical activity are presented. The concept of adaptive aggregation of information is offered, the short description of experimental system PDF Science Search (PDFSS) is given. The practical importance of work consists in justification of approaches and means of creating the public information-analytical environment for carrying out scientific-analytical researches.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:10:30Z |
| format | Article |
| fulltext |
Інформаційно-аналітичні системи
обробки даних
ISSN 1560-9189 Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2010, Т. 12, № 1 39
УДК 681.3
А. Г. Додонов1, Д. В. Ландэ1, В. В. Жигало2
1Институт проблем регистрации информации НАН Украины
ул. Н. Шпака, 2, 03113 Киев, Украина
2ИЦ «ЭЛВИСТИ»
ул. Максима Кривоноса, 2-А, 03037 Киев, Украина
Сетевые информационные потоки как содержательная
составляющая информационно-аналитических систем
Представлены подходы к созданию средства мониторинга, адаптив-
ного агрегирования и обобщения потоков информации из глобальных
компьютерных сетей для обеспечения информационно-аналитической
деятельности. Предложена концепция адаптивного агрегирования ин-
формации, дано краткое описание экспериментальной системы PDF
Science Search (PDFSS). Практическая значимость работы заключа-
ется в обосновании подходов и средств создания общедоступной ин-
формационно-аналитической среды для проведения научно-аналити-
ческих исследований.
Ключевые слова: глобальная компьютерная сеть, информационный
поток, информационные сетевые технологии, информационно-анали-
тическая среда, адаптивное агрегирование информации.
Интенсивное развитие информационных сетевых технологий привело к рез-
кому росту объемов документальной информации, публикуемой и сохраняемой в
сетевой среде. Несмотря на то, что большое число аналитических материалов
публикуется на «закрытых» информационных ресурсах (тех, которые требуют оп-
латы, регистрации, корпоративной принадлежности и т.п.), большая часть из них
публикуется в веб-среде и в пирингових сетях (на домашних страницах авторов,
серверах пресс-релизов, торрентах, социальных сетях и др.). Рост объема и дина-
мики информационной среды сопровождается многократным дублированием ин-
формации, слабой ее структуризацией, ростом уровня информационного шума [1,
2].
Своевременное получение многоаспектной и объективной документальной
информации с помощью средств мониторинга компьютерных сетей, современных
поисковых и метапоисковых систем для последующего ее использования в науч-
ных исследованиях, в процессах принятия решений, управления, прогнозирования
© А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Жигало
А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Жигало
40
динамики развития может быть достигнуто лишь путем внедрения новых теоре-
тических и технологических решений. Сочетание средств мониторинга, формиро-
вания информационных хранилищ, документального информационного поиска с
содержательным анализом данных в единой технологической цепочке позволит
повысить качество обработки текущей информации и эффективность информаци-
онной поддержки научно-аналитической деятельности, процессов принятия ре-
шений [3, 4]. Поэтому особо актуальным является разработка теоретических и
технологических принципов построения адаптивных информационных хранилищ,
автоматизированных систем обработки и обобщения информации из докумен-
тальных хранилищ сверхбольшого объема, которые должны стать основой для
создания интеллектуальной среды решения аналитических междисциплинарных
проблем.
Для исследования и развития теоретических и технологических принципов,
методов и программно-технических средств мониторинга, адаптивного агрегиро-
вания и обобщения информационных потоков необходимо:
— проведение анализа характеристик имеющихся сетевых информационно-
поисковых систем с учетом количественных и качественных характеристик и ди-
намики информации, которая охватывается ими;
— адаптация и модификация методов аналитической обработки и обобщения
документальной информации, представленной в информационном хранилище
сверхбольших объемов;
— разработка технологических принципов организации мониторинга, адап-
тивного агрегирования и обобщения информационных потоков в глобальных се-
тях;
— разработка технологических принципов организации сетевой метапоиско-
вой системы в массивах документальной информации (статей, тезисов, диссерта-
ций, научных отчетов и т.п.) в глобальных сетях;
— развитие теоретических принципов организации информационных ресур-
сов с целью формирования адаптивного документального хранилища для обеспе-
чения научно-аналитической работы для широкого круга аналитиков.
Проблемы создания и развития методов и программно-технических средств
мониторинга информационных потоков большого объема в компьютерных сетях,
их адаптивного агрегирования и обобщения с последующим содержательным
анализом данных сегодня решаются на основе разработки и внедрения специали-
зированных программных приложений, предназначенных для применения в раз-
личных предметных областях, как крупными компаниями-производителями
Hyperion Solutions Corporation, Oracle, Hewlett Packard, IBM, Microsoft, так и не-
большими компаниями типа «third-party». Инструментальные средства разных
производителей различаются по своим свойствам, функциональному составу, ар-
хитектуре базовых решений. Как правило, они имеют высокую себестоимость и
для каждого отдельного случая внедрения нуждаются в существенной наладке и
адаптации. Задачи мониторинга информационных потоков большого объема в
компьютерных сетях, их адаптивного агрегирования и обобщения осложняются
отсутствием типовых методик и решений, неполнотой существующих технологи-
ческих подходов, невозможностью стандартизации процесса. В Украине, за ред-
кими исключениями [1], исследования по проблемам анализа информационных
Сетевые информационные потоки
как содержательная составляющая информационно-аналитических систем
ISSN 1560-9189 Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2010, Т. 12, № 1 41
потоков большого объема в компьютерных сетях носят чаще всего узкоспециали-
зированный характер [5]. Вместе с тем, опыт создания и внедрения корпоратив-
ных информационных систем свидетельствует о необходимости создания методо-
логических принципов разработки и внедрения средств построения документаль-
ных информационных хранилищ для обеспечения проведения научных исследо-
ваний, получения разнообразных аналитических сведений, навигации в докумен-
тальных информационных потоках больших объемов.
Существенное повышение качества научно-аналитической деятельности оте-
чественных научных работников, аналитиков, обеспечение высокого качества те-
кущих и стратегических решений возможно лишь путем организации оперативно-
го интеллектуального доступа пользователей к необходимой проблемно-ориен-
тированной информации, которая, как показывает практика, в значительной мере
представлена в глобальных компьютерных сетях, в частности, в Интернет. Для
этого требуется создание теоретических и технологических принципов, развитие
методов и программно-технических средств ориентации в сетевых информацион-
ных потоках сверхбольших объемов, методики обобщения информации, темати-
ческой фильтрации и редукции потоков по определенным критериям, средств со-
держательного анализа информации в рамках концепции глубинного анализа тек-
стов (Text Mining).
На сегодня открытыми остаются еще множество вопросов, начиная от фор-
мальной постановки задачи, четкого определения понятий, таких как докумен-
тальные информационные потоки в сетях, определения их основных характери-
стик, построения обобщенной схемы аналитической обработки и обобщения до-
кументальной информации, разработки методики тематической фильтрации и ре-
дукции информационных потоков на основе методов содержательного анализа
информации и т.д.
Рассмотрим понятие информационного потока в контексте названной выше
проблематики. Для однозначного понимания информационного потока, введем
его формальное определение, которое корреспондируется с классическим из тео-
рии информации.
Рассмотрим интервал ( , )a действительной оси (оси времени), где a . До-
пустим, что на этом отрезке времени в соответствии с некоторыми закономерно-
стями в сети публикуется некоторое количество информационных документов —
k . На оси времени их координаты обозначим как 1 2, ,..., k 1 2( ...a
)k . Информационным потоком будем называть процесс ( )N , реализация
которого характеризует количество точек (документов), которые появились на
интервале ( , )a , как функцию правого конца интервала . В соответствии с этим
определением реализация информационного потока является неубывающей сту-
пенчатой целочисленной ( )N .
Приведенное определение на локальных временных областях соответствует
действительности, но не учитывает такой эффект, как старение информации, ко-
торое противоречит «накопительной» способности информационного потока
( )N на больших промежутках времени. Так определенный информационный
поток учитывает лишь количество информационных сообщений, вне зависимости
А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Жигало
42
от их содержания. Вообще, определение содержания, тематики отдельных доку-
ментов является достаточно субъективным процессом. Для строгого моделирова-
ния тематических информационных потоков используют модели, которые разли-
чают документы по отдельным словам или словосочетаниям (обычно их называ-
ют термами, от англ. Terms). Обозначим множественное число документов как
( ) , 1,..., ( ) ,iD D i N
где iD — документ с номером i; — время; ( )N — количество документов в
потоке в момент . iD = { ijw }, где ijw — количество термов с номером j, кото-
рые входят в документ iD .
Все Интернет-пространство можно условно разделить на две составляющие
— стабильную и динамическую [2], которые имеют очень разные характеристики
развития. В частности, процесс старения информации в известной модели Барто-
на-Кеблера описывается уравнением, которое состоит из двух компонент:
2( ) 1 e ,T Tm t ae b
где ( )m t — часть полезной информации в общем потоке через время T; первое
вычитаемое соответствует стабильным ресурсам, а второе — динамическим. Как
оказалось, это уравнение также в полной мере соответствует объемам информа-
ции, которые публикуются в Интернет по определенным тематикам. Стабильная
составляющая Интернета содержит информацию «долгосрочного» плана, в то
время как динамическая составляющая содержит ресурсы, которые постоянно об-
новляются. Некоторая часть последней составляющей впоследствии вливается в
стабильную, однако большая часть «исчезает» из Интернет или попадает в сег-
мент так называемого «скрытого» веб, не доступного пользователям с помощью
обычных информационно-поисковых систем (ИПС).
В традиционной сетевой информационно-поисковой системе информацион-
ное пространство, которое состоит из стабильной и динамической частей, и ин-
дексируется с помощью этой ИПС, изменяет свое наполнение в течение опреде-
ленного количества дней: некоторые новые документы переходят в стабильную
часть в виде архивов, а другие исчезают. В этом случае пользователь при обраще-
нии к традиционной ИПС находит релевантные запросу документы из стабильной
части, ссылки из динамической части, которые устарели, и ничего не находит из
обновленной динамической части.
В настоящее время ни одна из традиционных поисковых систем в достаточ-
ном объеме не помогает при поиске актуальной документальной информации, ко-
торая находится в динамической части сети Интернет. Решение этой задачи тре-
бует применения системы-посредника между пользователем и сетью. Подобный
посредник должен выполнять работу по сбору, селекции информации и обеспечи-
вать предпосылки (осуществлять предварительную обработку) для создания до-
кументального информационного хранилища.
Представляется очень важным, чтобы агрегирование информации, формиро-
Сетевые информационные потоки
как содержательная составляющая информационно-аналитических систем
ISSN 1560-9189 Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2010, Т. 12, № 1 43
вание информационного хранилища было адаптивным, т.е. ориентированным на
информационные потребности пользователей. Если учитывать динамику и объе-
мы доступной информации в Интернет (на сегодняшний день доступно свыше
триллиона документов), то становится очевидным, что обеспечение эффективного
доступа в режиме поиска к информации в отрыве от информационных потребно-
стей является практически неразрешимой задачей. Основная идея адаптивного
агрегирования информации заключается в сборе и сохранении в информационном
хранилище только той информации, которая соответствует информационным по-
требностям пользователей (существующих или потенциальных). Для этого пред-
полагается, что по мере развития системы (и приобретения ей популярности) в ее
информационное хранилище будут попадать актуальные документы из Интернет,
соответствующие текущим запросам пользователей. Естественно, с ростом коли-
чества пользователей, объемы информационного хранилища (репозитария) будут
также расти, что в конкретный момент потребует пересмотра его содержания по
некоторым критериям, например, по времени в соответствии с формулой Бартона-
Кеблера, или по содержанию, используя методы Text Mining.
Авторами была построена модель технологии агрегирования документальных
информационных потоков, реализованная в виде метапоисковой системы PDF
Science Search (PDFSS), доступной в настоящее время по адресу http://choos.in.ua.
В настоящее время в Интернет-пространстве содержится большое количество
документальных ресурсов, представленных в формате PDF [7]. Популярность
данного формата вызвана тем что он является компактным и удобным для хране-
ния информации, представленной изначально в различных видах: простого текста,
векторных и растровых изображений, страниц веб-сайтов, форм и мультимедий-
ных файлов. Вместе с тем, при поиске необходимой документации в формате PDF
с помощью традиционных сетевых информационно-поисковых систем пользова-
тель постоянно сталкивается с проблемами, связанными с плохой доступностью
целевой информации (условиями платного доступа, отсутствием необходимых
файлов по указанным адресам, или неверными гиперссылками). Хотя большинст-
во поисковых систем, таких как Google, Yandex, Rambler, Yahoo и пр., выводят в
список результатов информацию о найденных PDF-файлах [8], вместе с тем они
часто дают ссылки на несуществующие PDF-файлы, или ссылки на сайты, где
PDF-файлы находятся в закрытом доступе. В указанных поисковых системах нет
возможности отсортировать или отфильтровать результаты поиска, или просто
поискать в базе данных с уже сохраненными PDF-документами.
Основная идея предложенной метапоисковой системы состояла в том, чтобы
находить в Сети PDF-файлы без сопровождающего их информационного шума
или рекламы (до настоящего времени такой системы не существовало). Особен-
ностью PDFSS является то, что она полностью направлена на поиск доступных
пользователю PDF-файлов, с возможностью фильтрации платных ресурсов, тек-
стовых описаний, любой информации, кроме самих файлов.
Система PDFSS состоит из трех основных модулей (рис. 1):
— метапоисковой системы;
— модуля кэширования информации (информационного прокси-сервера [6]);
— внутренней поисковой системы, работающей как с информационным про-
А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Жигало
44
кси-сервером, так и с репозитарием.
Рис. 1. Модель системы адаптивного агрегирования информации
Любая поисковая система в процессе работы просматривает определенный
набор серверов и отбирает документы в соответствии с заданными критериями.
Сегодня поиск с помощью разных систем по одним и тем же ключевым словам
дает различные результаты. Это привело к идее создания так называемых метапо-
исковых (или мультипоисковых) систем [9], которые обращаются за помощью
сразу к нескольким поисковым системам. Каждая из метапоисковых систем имеет
свой язык запросов. Мультипоисковая система переводит сформулированный на
ее языке запрос на языки, используемые каждой машиной поиска. Далее, резуль-
таты поиска всеми системами объединяются и представляются в соответствую-
щей форме. Естественно, поиск с помощью метапоисковых систем занимает
больше времени по сравнению с обычными ИПС.
На рис. 2. показана общая схема работы местапоисковой системы PDFSS.
После того, как пользователь задает запрос метапоисковой системе, этот запрос
обрабатывается, создаются запросы для каждой поисковой системы в ее специфи-
ческом формате. Затем модифицированные запросы пересылаются поисковым
системам, которые возвращают результаты поиска. После этого метапоисковая
система разбирает полученные результаты на отдельные документы и проверяет
их доступность. Например, если в пути к документу присутствует доменное имя,
присутствующее в стоп-списке, то документ отбрасывается и не используется в
дальнейшей обработке. Это лишь один из критериев фильтрации. Те документы,
которые прошли этап фильтрации, преобразуются для вывода результатов поль-
зователю. Также производится поиск во внутренней базе данных файлов (в ин-
формационном кэше на прокси-сервере, содержащем найденные ранее докумен-
ты). Если такие файлы были найдены, то вывод документа дополняется информа-
цией о возможной доступности этого файла по обнаруженной ссылке. Если дан-
ный файл отсутствует по указанному адресу в Интернете, выводится сообщение,
что данный файл может отсутствовать. Если же информация о данном файле при-
сутствует в информационном кэше и он предположительно существует, то вывод
дополняется информацией, такой как размер файла, а также создается HTML-
Сетевые информационные потоки
как содержательная составляющая информационно-аналитических систем
ISSN 1560-9189 Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2010, Т. 12, № 1 45
версия этого файла. После подсчета количества найденных документов подготов-
ленные результаты выводятся пользователю, через стандартный веб-интерфейс.
Рис. 2. Модель работы метапоисковой системы PDFSS
Главная задача модуля кэширования — сбор ссылок на PDF-документы, ко-
торые получены в процессе работы с пользователем метапоисковой системы, что-
бы в дальнейшем сохранить в информационном хранилище (кэше PDFSS) файлы,
а также сопутствующую им информацию, такую как доступность файла по дан-
ной ссылке, размер файла.
Система периодически обновляет информацию о тех файлах, которые сохра-
нены в базе данных PDFSS. Если файл не был ранее доступен, но доступен в тот
момент, когда производится вторичное сканирование, информация в базе данных
PDFSS обновляется; если же он становится недоступным, то в базу данных запи-
сывается информация о недоступности данного файла, чтобы в дальнейшем пред-
ложить пользователю получить этот файл из кэша.
Внутренняя поисковая система представляет собой поисковую систему, по-
строенную на базе системы InfoStream [1]. Во внутреннем формате для каждого
файла присутствует такая информация как текстовый вариант PDF-файла, размер
файла, ссылка, по которой был сохранен файл, ссылки на похожие файлы с дру-
гих сайтов.
Поисковая система позволяет пользователю искать в кэше системы PDFSS
документы, которые динамически накапливаются. Каждый документ при поиске
информации во внутренней поисковой системе ранжируется по релевантности.
Критериями релевантности документа являются: количество вхождений ключе-
вых слов (по которым пользователь ищет документ), размер документа, а также
наличие подобных документов в базе данных метапоисковой системы. В данном
случае результатом поиска информации в системе является аннотированный спи-
сок найденных в кэше PDFSS документов (рис. 3). Аннотации документов — стро-
ки с первыми вхождениями ключевых слов, введенных пользователем.
А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Жигало
46
Рис. 3. Поиск в кэше PDFSS
На данный момент поисковая система PDFSS находится в бесплатном онлайн
доступе на сайте «Хаос. Нелинейная динамика». С помощью поисковой системы
PDFSS можно искать PDF-файлы в таких поисковых системах как Google,
Yandex, Rambler, а также в ее собственной базе данных (кэше PDFSS) (рис. 4).
Поиск в кэше производится при любом запросе по умолчанию и выводится спи-
ском ниже результатов, полученных от других ИПС.
Рис. 4. PDFSS на сайте chaos.in.ua
Сетевые информационные потоки
как содержательная составляющая информационно-аналитических систем
ISSN 1560-9189 Реєстрація, зберігання і обробка даних, 2010, Т. 12, № 1 47
На рис. 5 показана страница с поисковыми результатами, полученными при
поиске документов по запросу «Хаос&детерминированный».
Рис. 5. Поиск информации в таких ИПС как Google, Yandex, Rambler
Рассмотренная модель уже в настоящее время нашла своих пользователей и
позволила сформулировать более сложные задачи, которые должны быть решены
в рамках отдельной научно-исследовательской работы. Предполагается, что ре-
зультаты данной работы (которая находится на начальной фазе) должны соста-
вить теоретическую базу для разработки автоматизированных систем мониторин-
га, адаптивного агрегирования и обобщения информационных потоков, построе-
ния и ведения информационных ресурсов сверхбольших объемов и разнообразной
тематической направленности. Ожидаемые результаты позволят совместить в
единой технологической цепочке мониторинг, информационный поиск, агрегиро-
вание информации с содержательным анализом данных, их обобщением, что по-
А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Жигало
48
высит качество обработки информации из глобальных сетей, и, соответственно,
эффективность информационно-аналитической поддержки научно-аналитической
деятельности отечественных ученых и специалистов.
1. Ландэ Д.В. Основы интеграции информационных потоков / Д.В. Ландэ. — К.: Інжиніринг,
2006. — 240 с.
2. Lande D. Informationsfluesse im Internet / D. Lande, S. Braichevski, D. Busch // IWP —
Information Wissenschaft & Praxis, 59(2007). — Vol. 5. — Р. 277–284.
3. Додонов О.Г. Інформаційно-аналітична підтримка прийняття управлінських рішень / О.Г.
Додонов, В.Г. Путятін, В.О. Валетчик // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2005. — Т. 7, №
2. — С. 77–93.
4. Ланде Д.В. Новітні підходи й технології інформаційно-аналітичної підтримки прийняття
рішень // Національна безпека: український вимір: щокв. наук. зб. / Рада нац. безпеки і оборони
України, Ін-т пробл. нац. безпеки. — К., 2008. — Вип. 1–2 (20–21). — C. 87–105.
5. Додонов А.Г. Самоподобие массивов сетевых публикаций по компьютерной вирусологии /
А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2007. — Т. 9, № 2. — С. 53–
60.
6. Додонов А.Г. Организация сети информационных прокси-серверов / А.Г. Додонов, Д.В.
Ландэ // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2006. — Т. 8, № 3. — С. 24–31.
7. Document Management — Portable Document Format. — Part 1: PDF 1.7 [Елетронний ре-
сурс] // Adobe Systems Inc. — 2008. — 756 р. — Режим доступу: http://www.adobe.com/devnet/
acrobat/PDFs/PDF32000_2008.PDF
8. Ландэ Д.В. Дорожная карта сетевого поискового бизнеса / Д.В. Ландэ // Сети и бизнес. —
2009. — № 3. — C. 102–106.
9. Meng W. Building Efficient and Effective Metasearch Engines / W. Meng, C. Yu, K.L. Liu //
ACM Comput. Surv. — 2002, Mar. — 34, 1 — Р. 48–89.
Поступила в редакцию 06.11.2009
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50434 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1560-9189 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:10:30Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Додонов, А.Г. Ландэ, Д.В. Жигало, В.В. 2013-10-20T19:10:16Z 2013-10-20T19:10:16Z 2010 Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем / А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ, В.В. Жигало // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2010. — Т. 12, № 1. — С. 39-48. — Бібліогр.: 9 назв. — pос. 1560-9189 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50434 681.3 Представлены подходы к созданию средства мониторинга, адаптивного агрегирования и обобщения потоков информации из глобальных компьютерных сетей для обеспечения информационно-аналитической деятельности. Предложена концепция адаптивного агрегирования информации, дано краткое описание экспериментальной системы PDF Science Search (PDFSS). Практическая значимость работы заключается в обосновании подходов и средств создания общедоступной информационно-аналитической среды для проведения научно-аналитических исследований. Представлено підходи до створення засобів моніторингу, адаптивного агрегування та узагальнення потоків інформації з глобальних комп’ютерних мереж для забезпечення інформаційно-аналітичної діяльності. Запропоновано концепцію адаптивного агрегування інформації, надано короткий опис експериментальної системи PDF Science Search (PDFSS). Практична значимість роботи полягає в обґрунтуванні підходів і засобів створення загальнодоступного інформаційно-аналітичного середовища для проведення науково-аналітичних досліджень. Approaches to creation of means for monitoring, adaptive aggregation and generalisation of information streams from global computer networks for providing information-analytical activity are presented. The concept of adaptive aggregation of information is offered, the short description of experimental system PDF Science Search (PDFSS) is given. The practical importance of work consists in justification of approaches and means of creating the public information-analytical environment for carrying out scientific-analytical researches. ru Інститут проблем реєстрації інформації НАН України Реєстрація, зберігання і обробка даних Інформаційно-аналітичні системи обробки даних Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем Мережні інформаційні потоки як змістовна складова інформаційно-аналітичних систем Network Information Streams as a Substantial Constituent of Information-Analytical Systems Article published earlier |
| spellingShingle | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем Додонов, А.Г. Ландэ, Д.В. Жигало, В.В. Інформаційно-аналітичні системи обробки даних |
| title | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем |
| title_alt | Мережні інформаційні потоки як змістовна складова інформаційно-аналітичних систем Network Information Streams as a Substantial Constituent of Information-Analytical Systems |
| title_full | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем |
| title_fullStr | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем |
| title_full_unstemmed | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем |
| title_short | Сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем |
| title_sort | сетевые информационные потоки как содержательная составляющая информационно-аналитических систем |
| topic | Інформаційно-аналітичні системи обробки даних |
| topic_facet | Інформаційно-аналітичні системи обробки даних |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50434 |
| work_keys_str_mv | AT dodonovag setevyeinformacionnyepotokikaksoderžatelʹnaâsostavlâûŝaâinformacionnoanalitičeskihsistem AT landédv setevyeinformacionnyepotokikaksoderžatelʹnaâsostavlâûŝaâinformacionnoanalitičeskihsistem AT žigalovv setevyeinformacionnyepotokikaksoderžatelʹnaâsostavlâûŝaâinformacionnoanalitičeskihsistem AT dodonovag merežníínformacíinípotokiâkzmístovnaskladovaínformacíinoanalítičnihsistem AT landédv merežníínformacíinípotokiâkzmístovnaskladovaínformacíinoanalítičnihsistem AT žigalovv merežníínformacíinípotokiâkzmístovnaskladovaínformacíinoanalítičnihsistem AT dodonovag networkinformationstreamsasasubstantialconstituentofinformationanalyticalsystems AT landédv networkinformationstreamsasasubstantialconstituentofinformationanalyticalsystems AT žigalovv networkinformationstreamsasasubstantialconstituentofinformationanalyticalsystems |