Онтологічні моделі навчальних дисциплін та застосування Data Mining для оцінки взаємодії змісту моделей
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Робота виконана на 96 сторінках, містить 25 ілюстрації, 23 таблиць. При підготовці
використовувалась література з 32 джерел.
Актуальність теми.
В наш час з ростом кількості інформації дуже гостро постає проблема у
структуризації накопичених даних задля отримання корисної інформації з них,
зокрема у сфері навчання. Стрімкий ріст ринку масових онлайн курсів та поява нових
дисциплін та напрямів навчання робить вищезгадану проблему актуальною і у даній
сфері.
Існуючі засоби опису онтологій навчальних дисциплін та курсів вже не можуть
повною мірою відповідати потребам по швидкості створення, підтримці в
актуальному стані та обслуговуванню.
Як результат, тема набуває особливої актуальності у контексті опису
навчальних дисциплін зокрема, та представлення доменних знань вцілому.
Мета та задачі дослідження.
Метою даної роботи є дослідження існуючих підходів до опису та побудови
онтологій, зокрема, у домені навчальних дисциплін та розробка власного сервісу, що
дозволяє автоматично будувати представлення доменних знань з корпусу документів
з попередньо зазначеною схемою.
Рішення поставлених завдань та досягнуті результати
Для вирішення поставлених завдань, у роботі пропонується модель
семантичного графу знань, практичну цінність котрого представлено програмною
реалізацією сервісу, ядро котрого реалізовує математичну модель семантичного
графу знань. Для взаємодії з графом було додано REST API. Результати роботи
представлені рядом схем, графіків, знімків екрану, що показують процес створення,
розгортання та роботи сервісу, включаючи опис та пояснення.
Об’єкт досліджень.
Онтології навчальних дисциплін, методи автоматичної побудови онтологій
довільних доменних областей.
Предмет досліджень.
Підходи до створення масштабованих додатків для автоматичної побудови
представлення доменних знань та математичні моделі. що описують дані підходи.
Методи досліджень.
Для вирішення проблеми в даній роботі використовуються методи аналізу і
синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів.
Наукова новизна.
Наукова новизна роботи полягає у створенні моделі, що дозволяє в
автоматичному режимі будувати семантичний граф знань з подальшою реалізацію
пропонованих ідей та аналізом результатів.
Практичне значення одержаних результатів.
Отримані результати відкривають нові можливості для бізнесу та інших сфер
діяльності, шляхом аналізу та систематизації накопичених даних.
Опис
Ключові слова
онтологія, семантичні бази даних, граф знань, data mining, семантичний веб, семантичний пошук, оntology, semantic databases, graph of knowledge, data mining, semantic search, semantic web
Бібліографічний опис
Кравчук, Є. С. Онтологічні моделі навчальних дисциплін та застосування Data Mining для оцінки взаємодії змісту моделей : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології (Інформаційні системи та технології проектування) / Кравчук Євгеній Сергійович. – Київ, 2018. – 96 с.