English
УкраїнськаМетоди та засоби функціонування систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій
Рецензенти:
Гожий О.П. – доктор технічних наук, професор кафедри комп’ютерної інженерії Чорноморського національного університету імені Петра Могили;
Литвин В.В. – доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри «Інформаційні системи та мережі» Національного університету «Львівська політехніка»;
Литвиненко В.І. – доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри інформатики і комп’ютерних наук Херсонського технічного університету;
Русин Б.П. – доктор технічних наук, професор,завідувач відділу методів та систет дистанційного зондування Фізико -механічного інституту НАН України;
Шаронова Н.В. – доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри інтелектуальних компютерних систем Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут»;
Шаховська Н.Б. – доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри систем штучного інтелекту Національного університету «Львівська політехніка».
Рекомендувала Вчена Рада
Національного університету «Львівська політехніка»
(Протокол № 58 від «22» жовтня 2019 р.)
Висоцька В.А., Досин Д.Г., Микіч Х.І., Завущак І.І., Рибчак З.Л.
Методи та засоби функціонування систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій: монографія – Львів: Видавництво «Новий світ – 2000», 2019. – 334 с.
ISBN 000– 0000– 00– 0
Досліджено та вирішено важливу науково-технічну проблему моделювання та проектування інтелектуальних систем опрацювання інформаційних ресурсів на основі онтологій. Для вирішення цієї проблеми розглянуто широке коло питань, зокрема запропоновано класифікацію інтелектуальних систем опрацювання інформаційних ресурсів, розроблено формальну модель такої системи, її окремих складових, інформаційних ресурсів, методи та алгоритми проектування інтелектуальних систем опрацювання інформаційних ресурсів. Книга призначена для спеціалістів із проектування, розроблення та впровадження інтелектуальних систем опрацювання інформаційних ресурсів, науковців у галузі глобальних інформаційних системи, систем штучного інтелекту, Інтернет-технологій, фахівців з електронної комерції, Інтернет-маркетингу та Інтернет-реклами, менеджерів комплексних Web-проектів, а також для здобувачів 3-ого (освітньо-наукового) рівня вищої освіти в галузі знань 12 «Інформаційні технології». Монографія призначена для студентів, що навчаються за спеціальностями 122 «Комп’ютерні науки», 124 «Системний аналіз», 126 «Інформаційні системи та технології» та споріднених спеціальностей, пов’язаних з вивченням інтелектуальних систем опрацювання інформаційних ресурсів на основі онтологій.
УДК
ББК
© Висоцька В.А., Досин Д.Г., Микіч Х.І., Завущак І.І., Рибчак З.Л., 2019
© Видавництво «Новий світ – 2000», 2019
ISBN 978-617-7519-47-7
Вступ 7
Розділ 1. Розроблення методології побудови систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій 9
1.1. Методи побудови систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій 11
1.1.1. Специфікаційні методи 12
1.1.2. Методи, що базуються на навчанні 13
1.1.3. Модель онтології 14
1.1.4. Порівняння методик побудови СППР на основі онтологій 16
1.2. Адаптація онтології до розв’язування задач в межах предметної області 18
1.3. Висновки до першого розділу 23
Розділ 2. Розроблення архітектури систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій 24
2.1. Архітектурні фреймворки систем із ситуаційною обізнаністю 24
2.2. Архітектура системи ідентифікації ситуацій 27
2.3. Архітектура систем електронної комерції на основі онтологій 33
2.4. Висновки до другого розділу 47
Розділ 3. Розроблення нових моделей функціонування окремих модулів систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій 48
3.1. Формальна модель подання знань про предметну область 49
3.2. Метод оптимізації структури та змісту онтологій поданої як концептуальний зважений граф 50
3.2.1. Постановка задачі 52
3.2.2. Обмеження на фізичний об’єм пам’яті 53
3.2.3. Час відгуку на зовнішнє звертання 53
3.2.4. Повнота онтології системи 54
3.2.5. Збалансованість предметної області 54
3.2.6. Формулювання задачі оптимізації онтологій 54
3.2.7. Задача оптимізації структури 55
3.2.8. Забезпечення узгодженості структури онтології методом резолюцій 55
3.2.9. Оптимізація структури за допомогою пошуку мінімального кістяка 56
3.2.10. Задача оптимізації змісту 58
3.3. Ігровий метод кластеризації онтологій 60
3.3.1. Онтологічна модель інженерії знань 62
3.3.2. Міри подібності онтологій 64
3.3.3. Постановка ігрової задачі кластеризації онтологій 65
3.3.4. Метод розв’язування ігрової задачі 66
3.3.5. Алгоритм розв’язування стохастичної гри 68
3.3.6. Результати комп’ютерного моделювання 69
3.4. Висновки до третього розділу 72
Розділ 4. Розроблення методів та алгоритмів функціонування окремих модулів систем підтримки прийняття рішень на основі розроблених моделей 73
4.1. Метод функціонування модуля поповнення знань 73
4.2. Підсистема опрацювання природномовних текстів для автомазитованої розбудови онтологій 86
4.3. Висновки до четвертого розділу 91
Розділ 5. Методи опрацювання природно мовних текстів на основі онтологій 92
5.1. Формалізації правил української мови на основі онтологічного підходу 92
5.1.1. Зв’язок між лексикою, морфологією та синтаксисом 92
5.1.2. Формалізації синтаксичних правил української мови на основі онтологічного підходу 93
5.2. Визначення стійких словосполучень при ідентифікації ключових слів 96
5.3. Лінгвістична система у вигляді онтології 109
5.4. Побудова антологічного графу асоціацій висловлювань 112
5.5. Висновки до п’ятого розділу 116
Розділ 6. Системи підтримки прийняття рішень з використанням технологій BigData та ройового інтелекту 117
6.1. Використання онтологій в технології Big Data 117
6.2. Побудова СППР для галузевих геоінформаційних систем на основі онтологій 133
6.3. СППР формування територіальних громад 147
6.3.1. Побудова математичної моделі процесу формування територіальних громад 147
6.3.2. Вибір методів для формування територіальних громад 151
6.3.3. Застосування алгоритму мурашиних колоній для формування територіальних громад 152
6.3.4. Застосування методу рою часток для формування територіальних громад 157
6.3.5. Застосування алгоритмів сірих вовків та кажанів для вибору адміністративного центру територіальної громади 161
6.3.6. Визначення параметрів ройових алгоритмів на основі машинного навчання з підкріпленням 164
6.4. Розроблення математичних методів розвитку територіальних громад 168
6.4.1. Опитування експертів та опрацювання експертних оцінок 168
6.4.2. Анкетування жителів територіальної громади в процесі розроблення плану розвитку 173
6.4.3. Застосування модифікації алгоритму Пріма для вирішення завдань розвитку територіальних громад 174
6.4.4. Використання динамічного програмування для задач розвитку територіальних громад 178
6.4.5. Онтологія формування територіальних громад 179
6.4.6. Процес формування спроможних територіальних громад 182
6.4.7. Результати досліджень запропонованого метематичного підходу формування територіальних громад 188
6.4.8. Результати дослідженннь запропонованих методів розвитку територіальних громад 205
6.5. Висновки до шостого розділу 208
Розділ 7. Системи підтримки прийняття рішень служби працевлаштування 210
7.1. Аналіз методів використання контекстних знань в системах підтримки прийняття рішень у сфері працевлаштування 210
7.2. Основні задачі контекстного прийняття рішень у сфері працевлаштування та розроблення моделей подання контексту 212
7.2.1. Опрацювання знань в контекстно-залежних системах, види та властивості контексту 213
7.2.2. Формальні методи подання та опрацювання контексту 215
7.2.3. Застосування логічного виводу та міркування у процесі опрацювання контексту 218
7.2.4. Онтології, як спосіб подання знань 220
7.2.5. Інструментарії для побудови онтологій 222
7.3. Розроблення методів використання контекстних знань для побудови інтелектуальних систем у сфері працевлаштування 224
7.3.1. Використання моделі контекстних графів для подання та опрацювання контексту у процесах працевлаштування 224
7.3.2. Використання методу аналітичної ієрархії для вибору практик у біжучому контексті 229
7.3.3. Метод побудови онтології бізнес-процесів галузі працевлаштування на основі аналізу контексту бізнес-операцій 231
7.3.4. Приклад аналізу контексту бізнес-операції для процесу галузі працевлаштування 232
7.4. Розроблення онтології та програмного забезпечення для моделювання контекстно-залежних систем у сфері працевлаштува 233
7.4.1. Використання онтологічного моделювання на інтелектуальному підприємстві 234
7.4.2. Метод побудови онтології на основі аналізу контекстів бізнес-операцій 235
7.4.3. Аналіз бізнес-процесу обслуговування клієнта у центрі зайнятості та побудова онтології 236
7.4.4. Загальна структура та модель процесу 237
7.4.5. Реєстрація клієнта 239
7.4.6. Формування бази вакансій 241
7.4.7. Співбесіда з спеціалістом ЦЗ 242
7.4.8. Надання клієнтам ЦЗ послуг з професійної орієнтації 245
7.4.9. Надання клієнтам ЦЗ послуг з профінформування 245
7.4.10. Надання клієнтам ЦЗ послуг з профконсультування 246
7.4.11. Надання клієнтам ЦЗ послуг з професійного відбору 246
7.4.12. Побудова онтології за допомогою графічного подання знань 249
7.4.13. Процес створення класів 261
7.4.14. Процес створення слотів 262
7.4.15. Процес створення аспектів/граней слота 262
7.4.16. Процес налаштування форми введення 263
7.4.17. Процес створення та виконання запитів 264
7.5. Розроблення і впровадження системи 265
7.5.1. Структура проекту 265
7.5.2. Основні ролі розробленої системи 266
7.6. Висновки до сьомого розділу 267
Розділ 8. Системи підтримки прийняття рішень для визначення першочерговості ремонтно-відновлювальних робіт у водопровідних мережах 269
8.1. Узагальнена постановка задачі 271
8.2. Огляд досліджень та розробок в галузі 275
8.3. Формулювання задачі 277
8.4. Підходи до рішення задачі засобами теорії автоматичного планування та очікуваної корисності інформації 281
8.5. Застосування EVPI для оцінювання пертинентності інформації про новий технологічний прийом 283
8.6. Висновки до восьмого розділу 287
Висновок 288
Література 291
Система підтримки прийняття рішень (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) – комп’ютерна автоматизована система (програмний комплекс), призначена для допомоги та підтримки різних видів діяльності людини під час прийняття рішень стосовно вирішення слабоструктурованих або неструктурованих проблем. Застосування СППР забезпечує ґрунтовний та об’єктивний аналіз предметної області (ПО) під час прийняття рішень в складних умовах [464, 465, 569, 570, 756, 757]. Задачі прийняття рішень постійно виникають і розв’язуються у світі (військових, біологічних, екологічних, соціальних і економічних системах), різноманітних процесах та явищах, наприклад, у процесах планування військових дій, функціонування живих організмів, проявах споживчих уподобань, природних катаклізмах тощо. Прийняття рішень для слабоструктурованих задач можливе на підставі знань про предметну область, тобто використовуються бази знань. Стандартом баз знань стали онтології. Тому виникає проблема розроблення методів та засобів підтримки прийняття рішень на основі онтологій. Виконана робота націлена на вирішення цієї проблеми шляхом розроблення методів та засобів використання онтологій у складі систем підтримки прийняття рішень для розв’язування слабоструктурованих задач; розроблення методу навчання онтології, який полягає у налаштуванні ваг важливості її термінів та відношень на основі екстракції знань із природномовних текстових документів; розроблення методу оптимізації структури та змісту онтології; реалізація програмного забезпечення окремих модулів систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій.
Об’єкт дослідження – процеси розроблення та функціонування систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій.
Мета роботи – розвиток методів та засобів функціонування систем підтримки прийняття рішень у слабоструктурованих предметних областях шляхом використання онтологій та їх адаптації до специфіки задач предметної області.
Методи дослідження – проектування систем підтримки прийняття рішень; онтологічний інжиніринг; аналіз даних; методи опрацювання природномовних текстів; технології сховищ даних; технології подання знань.
Основні результати роботи:
- Встановлено такі кроки розроблення онтології в складі систем підтримки прийняття рішень (СППР) як:
- нагромадження знань про предметну область;
- формування онтології;
- розширення та конкретизація онтології;
- перевірка виконаної роботи;
- впровадження онтології.
На кінцевій стадії розроблення онтології експерти виконують її перевірку релевантності предметній області, після чого онтологія впроваджується як окремий модуль в склад системи підтримки прийняття рішень.
- Проаналізовані сучасні підходи до побудови СППР на основі технологій Big Data (BD)
- Вдосконалено процес розбудови онтологій предметної області.
- Досліджені релевантні методотики та технології для подальшого аналізу обраної BD.
- Досліджено інформаційне проектування систем ідентифікації ситуацій у вигляді інтелектуального агента через подання онтології предметної області у вигляді графу з метою подальшої її формалізації у вигляді онтології.
- Проаналізовано сучасні підходи до розроблення СППР та напрями їх розвитку.
- Визначено недоліки сучасних підходів побудови СППР.
- Обґрунтовано важливість проектування та наповнення баз знань таких систем для ефективного їх функціонування. Одним з підходів до побудов баз знань є використання онтологій.
- Встановлено, що функціонування на основі онтологій складається із таких кроків:
- побудувати базову онтологію;
- задати початкові ваги важливості цієї онтології (наприклад одним із методів інтелектуального аналізу даних, зокрема на основі дерев рішень);
- якщо необхідно, то розбудувати та оптимізувати онтологію;
- розповсюдити ваги важливості на всю онтологію; застосувати відповідну метрику для отримання рішення.
- Досліджено моделі функціонування систем підтримки прийняття рішень (СППР).
- Побудовано математичну та інформаційну моделі природномовних текстів у вигляді концептуальних графів, що дало змогу використати апарат теорії графів до опрацювання таких текстових документів.
- Розроблено інформаційну модель словникових статей, що дало змогу подавати їх у вигляді онтології.
- Розроблено метод екстракції знань з природомовних текстів з використанням онтологічного підходу, що дало змогу автоматизувати розбудову лексикографічних СППР.
- Розроблено метод визначення стійкостісловосполучень в україномовних текстових документах, що дало змогу визначати терміни для словникових статей, що містять більше, ніж одне слово.
- Досліджено інформаційне проектування СППР на основі онтології.
- Запропоновано схему словникової статті лексикографічної СППР.
- Здійснено формальний опис об’єктів лексикографічної СППР та відношень між ними.
