ПОИСК СЕМАНТИЧЕСКОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ОБЪЕКТАМИ

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.1.18-85
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Аннотация. Проблема аналитической обработки информации из множества информационной систем является одним из важнейших аспектов развития современного общества. В настоящее время решение этой проблемы в области разработки и эксплуатации информационных систем различного назначения (военных, технических, экономических, медицинских, социальных и др.) связано с разработкой различных аналитических продуктов, позволяющих выделять значимую информация для пользователей из множества всевозможных данных. В статье исследована возможность выделения связанной между собой группы лиц из некоторого однородного массива данных на основе применения матричного исчисления. Разработано программное обеспечение на языке программирования Python. Применены два подхода: 1) основанный на методах матричного исчисления и 2) метод Дейкстра. Эффективность предложенных алгоритмов продемонстрировано на модельных задачах. Ключевые слова: матрица, поиск информации, семантика, сортировка, Python.