- •Навчальний посібник Київ 2005
- •Анотація
- •Тематичний план дисципліни ”Сучасні інформаційні системи і технології”
- •Розділ 1 Сучасні іст: основні визначення та проблеми
- •1.1 Інформаційні технології та процеси обробки інформації
- •1.2 Поняття інформації. Дані та знання
- •1.3 Інформація як властивість матерії
- •1.4 Логіко-семантичний підхід до інформації
- •1.5 Оцінка кількості інформації
- •1.6 Форми адекватності інформації
- •1.7 Семантична та прагматична міри інформації
- •Якість інформації
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 2. Інформаційні ресурси – об’єкт інформаційних систем та технологій. Інформація - один з найцінніших ресурсів суспільства
- •Кодування інформації
- •Штрихове кодування інформації
- •Інформаційні революції
- •Інформаційне суспільство
- •Інформатизація та комп’ютеризація
- •Основні етапи інформатизації суспільства:
- •Економічна інформація
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 3 Складові інформаційної технології
- •Математичне забезпечення
- •Апаратне забезпечення
- •Програмне забезпечення
- •Правове забезпечення
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 4. Програмна інженерія як сукупність технологій розробки інформаційних систем.
- •Базовi поняття програмної інженерії
- •Життєвий цикл пз
- •Інженерiя вимог
- •Тестування програм та систем
- •Аналіз якості програмного забезпечення
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання:
- •Розділ 5. Проблеми безпеки у відкритих інформаційних системах Інформація як об’єкт захисту
- •Основні аспекти інформаційної безпеки
- •Стандарти захисту інформації
- •Загальні рекомендації щодо інформаційної безпеки
- •Шифрування
- •Комп’ютерні злочини
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 6. Засоби інтелектуалізації сучасних іс Основні напрямки розвитку штучного інтелекту
- •Нейронні мережі
- •Формальні методи в системах штучного інтелекту
- •Дедуктивні міркування
- •Індуктивні міркування
- •Міркування за аналогією
- •Предикати
- •Формальні теорії
- •Нечіткі множини та нечітка логіка
- •Експертні системи
- •Класифікація ес за призначенням
- •Системи підтримки прийняття рішень
- •Основні властивості сппр
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 7. Відкриті системи. Комп’ютерні мережі.
- •Компоненти комп'ютерної мережі
- •Основні вимоги до сучасних обчислювальних мереж
- •Відкриті системи
- •Рівні еталонної моделі osi
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 8. Інформаційні ресурси глобальної мережі Інтернет. Подання знань про предметну область на основі онтологій. Інформаційні ресурси глобальної мережі Інтернет
- •Засоби подання текстової інформації
- •Мультимедійна інформація
- •Графічні формати Інтернет
- •Метаінформація про ресурси Інтернет
- •Онтології
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 9. Інтелектуальні програмні агенти. Мультиагентні системи.
- •Основні властивості програмного агента
- •Властивості інтелектуальних агентів
- •Переконання, бажання і наміри агентів
- •Мультиагентні системи
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Розділ 10. Пошук інформації в Інтернет. Засоби інтелектуалізації пошуку інформації
- •Визначення контексту пошукових запитів
- •Інформаційно-пошукові агенти
- •Мультиагентні інформаційно-пошукові системи
- •Висновки
- •Список літератури
- •Контрольні питання
- •Додаток 1. Перелік скорочень
- •Додаток 2. Тести для перевірки знань з курсу «Сучасні інформаційні системи і технології»
- •Додаток 3. Глосарій
- •Алфавітно ─предметний покажчик
Визначення контексту пошукових запитів
Підвищити ефективність пошуку дозволяє його персоніфікація, тобто використання відомостей про попередні запити конкретного користувача і сфері його інформаційних інтересів.
Традиційні механізми пошуку в Інтернет, як правило, розглядають інформаційні запити користувача ізольовано один від одного і не враховують отримані раніше результати. Враховуючи інформацію про користувача, про Про, яка його цікавить, і про виконані раніше запити цього користувача, можна одержувати більш релевантні результати і підвищити ефективність пошуку. На сьогоднішній день існує кілька різних підходів до формалізованого завдання таких зведень.
Наприклад, у проекті Inquirus контекстна інформація задається явно у вигляді категорії даних, яку запитує користувач. Контекстна інформація використовується для вибору тих механізмів пошуку, яким передається запит, для модифікації запитів і для визначення принципів упорядкування отриманих документів.
Деякі засоби дозволяють визначити контекст пошуку автоматично. Наприклад, система Watson моделює контекст на основі вмісту документів, що користувач раніше редагував засобами Microsoft Word або переглядав у Internet Explorer. Ці документи аналізуються за допомогою алгоритму, що виявляє слова, характерні для документів. Потім ці слова автоматично додаються до запиту. Крім того, Watson у фоновому режимі шукає в Web документи, зв'язані з матеріалами, що редагує або переглядає користувач. Недоліком системи є непрозорість алгоритмів, використовуваних системою, для кінцевого користувача.
Аналогічно працює Remembrance Agent, що індексує файли (повідомлення електронної пошти, наукові статті і т.п.), з якими працює користувач, і веде пошук документів, зв'язаних з ними. Autonomy’s Kenjin автоматично аналізує файли, які користувач чи переглядає редагує. До аналогічних рішень можна віднести агентів Fab, Letizia і WebWatcher, що вивчають область інтересів користувача для того, щоб запропонувати йому відповідні Web-сторінки.
Інший підхід до персоніфікації пошуку базується на використанні онтологій для формалізованого опису області інформаційних інтересів певного користувача. Користувач може обрати одну з існуючих онтологій або створити власну. У процесі виконання пошукового запиту будуть використовуватися терміни з цієї онтології.
Ще один перспективний засіб інтелектуалізації інформаційного пошуку базується на індуктивнім узагальненні історії виконання інших запитів конкретного користувача з метою здобуття знань про його інформаційні інтереси, які містяться у цих відомостях неявним чином (приміром, користувач завжди відкидає інформаційні ресурси певної категорії або певного обсягу, цікавиться інформацією лише певною мовою, проте не вказує це у своїх запитах).
Забезпечити ефективне використання ресурсів мережі, часу, що витрачає користувач, та підвищити якість здійснюваного пошуку потрібних знань, дозволяє використання інформаційно-пошукових агентів та мультиагентних інформаційно-пошукових систем.
Інформаційно-пошукові агенти
Інформаційно-пошуковий агент (ІПА) - це агент, мета функціонування якого полягає в ефективній взаємодії користувача з інформаційним середовищем і перетворенні цього середовища в персоналізовані знання для конкретних користувачів.
Кожний ІПА має доступ принаймні до одного, а потенційно - до багатьох інформаційних джерел, він здатний маніпулювати інформацією, яку отримує з цих джерел, для того, щоб відповідати на запити, надані користувачем або іншими агентами.
Використання ІПА забезпечує користувачеві значні переваги порівняно з використанням традиційних засобів пошуку інформації - пошуковими машинами:
ІПА не просто передає користувачу результати пошуку, а попередньо переглядає документи і вибирає з них найбільш релевантні, враховуючи специфіку ПрО, яка цікавить користувача.
ІПА може настроюватися на уподобання користувача.
ІПА може виконувати постійні інформаційні запити користувача автономно (приміром, за розкладом) без явних указівок користувача.
ІПА може самостійно корегувати свою поведінку на основі власного досвіду.
ІПА може співпрацювати з іншими агентами, що мають доступ до потрібної йому інформації.
ІПА може використовувати різноманітні інтелектуальні засоби для підвищення ефективності пошуку інформації - словники, тезауруси та онтології тощо та застосовувати методи дедуктивного, індуктивного та традуктивного виведення.