Приглашаем к участию в проекте «300 ИнтелШкол-2013»
Каталог ресурсов интернет с искусственным интеллектом
Каталог ресурсов интернет с искусственным интеллектом (с элементами искусственного интеллекта) — проект научного характера, предназначенный для исследования подходов к интеллектуализации каталога как с точки зрения классических методов интеллектуализации информационных систем, так и с точки зрения новейшей ветки кибернетики — науки гомеостатики.
В рамках проекта существует и программная реализация каталога.
Содержание |
Тема исследования
Использование элементов искусственного интеллекта в каталоге ресурсов интернет
Постановка проблемы, новизна, актуальность
Интеллектуализация созданных в настоящее время каталогов ресурсов интернет находится на зачаточном уровне, многие функции существующих в настоящее время каталогов даже не автоматизированы. Наиболее развитыми и полными каталогами в Интернете являются: «Open Directory Project», каталог «Yahoo!», каталог «Alexa». В русскоязычном интернете следует выделить следующие каталоги: каталог Яндекс, каталог-рейтинг «Рамблер ТОП-100», каталог и рейтинг «Mail.ru». Следует заметить, что только в русскоязычном интернете количество каталогов ресурсов интернет превышает 1700. В основном, это частично автоматизированные неинтеллектуализированные тематические каталоги.
В данной работе предлагается исследовать подходы к интеллектуализации каталога как с точки зрения классических методов интеллектуализации информационных систем, так и с точки зрения новейшей ветки кибернетики — науки гомеостатики.
Интеллектуализация каталогов ресурсов интернет позволит минимизировать участие человека в процессе управления каталогом (известны методы, позволяющие принимать решения на основе суждений гомеостатических моделей без участия человека или с его минимальным участием), а также позволит применять новые методы поиска информации в структурированном хранилище (например, используя модель онтологий и семантических сетей; используя подходы прогнозирования тенденций показателей степени релевантности).
Основные методы исследования
При работе над проблемой будет использован метод фокальных объектов для поиска новых подходов к интеллектуализации и автоматизации каталогов; метод анализа иерархий для осуществления выбора решения из нескольких альтернатив; будут проведены научные эксперименты для выявления «узких» мест в различных подходах к интеллектуализации каталога.
Ожидаемые результаты и методы оценки
Построение модели интеллектуального каталога. Реализация разработанной модели каталога для проведения научных экспериментов в области новых методов поиска, автоматической классификации документов, искусственного интеллекта, гомеостатики и системного анализа.
Методы оценки: качественная оценка уникальности модели; количественная оценка объема модели (количество интеллектуальных модулей в модели, сложность реализации); оценка полноты реализации модели (соотношение количества заявленных и реализованных интеллектуальных модулей).
Краткий обзор современного состояния исследований
В настоящее время создана платформа для каталога ресурсов интернет, которая включает в себя некоторые подходы к интеллектуализации каталога (система, основанная на знаниях, включающая в себя базу знаний и интеллектуальный решатель).
Есть масса теоретических наработок, как достаточно формализованных (публикуются в сборниках научных статей), так и слабо формализованных (ожидаются публикации). В их числе следующие работы: «Гомеостатическая модель интеллектуального советчика для каталога ресурсов интернет» — реализована, «Онтологический подход к описанию свойств ресурсов интернет» — реализована, «Семантическая модель каталога ресурсов интернет» — теория, «Использование обратных связей для формирования рейтинга ресурсов в структурированных хранилищах» — теория, «Интеллектуальная классификация ресурсов интернет с использованием самообучающихся нейронных сетей» — теория.
Публикации
- Реализация гомеостатической модели интеллектуального советчика для принятия решения о возможности публикации сайта в каталоге ресурсов интернет.
- Интернет-приложение для прогнозирования по временному ряду на основе независимого ядра с элементами искусственного интеллекта.