Исследование и разработка моделей и алгоритмов структурно-логической обработки информации в документальных информационно-аналитических системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат технических наук Васина, Елена Николаевна

• Васина, Елена Николаевна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Васина, Елена Николаевна

Введение

СОДЕРЖАНИЕ

Глава 1. Методологические основы проблемно-ориеитированного документаль- 11 ного поиска

1.1. Основная и информационная деятельность

1.2. Объекты и процессы информационного поиска

1.3. Обобщенная схема информационного поиска

1.4. Процедурная модель итеративного поиска

1.5. Интерфейсная модель информационного поиска

1.6. Лингвистические средства представления предметной области

1.7. Информация и информационные ресурсы в процессах генерации знания

1.8. Когнитивный рубрикатор как интегральное средство формирования рабочего 36 пространства

1.8.1. Назначение и основные функции рубрикатора НТИ

1.8.2. Назначение и структура когнитивного рубрикатора

1.8.3. Формализованное представление когнитивного рубрикатора

1.9. Архитектура рабочего пространство пользователя 40 Выводы к главе 1.

Глава 2. Модели и методы систематизации документальной информации

2.1. Модели описания и анализа документальных информационных массивов и 43 потоков

2.2. Методы описания и оценки качества АИПС

2.2.1. Структурная схема АИПС

2.2.2. Критерии оценки АИПС

2.3. Линейная модель индексирования и поиска и ее модификации

2.4. Применение линейной модели к описанию поисковых протоколов

2.5. Линейная модель рубрикатора

2.6. Метод классификации документов с использованием когнитивного рубрика- 58 тора

2.7. Линейная модель рабочего пространства пользователя 67 Выводы к главе

Глава 3 Экспериментальные исследования методов классификации и применения когнитивного рубрикатора рабочего пространства пользователя

3.1. Исследование статистических коэффициентов близости

3.2 Экспериментальное исследование метода классификации

3.3. Обобщенная технологическая схема исследования предметной области с использованием когнитивного рубрикатора Выводы к главе

Глава 4. Средства управления лингвистическими и документальными ресурсами 89 в интегральной информационно-аналитической системе

4.1 Основные функции и компоненты интегральной информационной системы

4.2. Алгоритмы работы с протоколом запроса

4.3. Идентификация объектов в справочнике ресурсов

4.4. Логическая модель когнитивного рубрикатора

4.5. Физическая модель когнитивного рубрикатора

4.6. Алгоритм автоматической классификации

4.6.1. Процедура построения матрицы близости

4.6.2. Процедура классификации документа

4.7. Программные средства ведения КР и классификации 112 Выводы к главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка моделей и алгоритмов структурно-логической обработки информации в документальных информационно-аналитических системах»

Актуальность избранной темы обусловлена такими объективными факторами, как резкое возрастание в последние десятилетия общественного и экономического значения информации и информационных технологий. Автоматизированные системы делопроизводства, телекоммуникации и системы обработки данных интегрируются в категорию информационных ресурсов, занимающих одинаковое положение с другими ресурсами предприятия, отрасли, национальной экономики в целом. Управление информационными ресурсами, включающее организацию данных и управление процессами обработки, все более выделяется в отдельную управленческую функцию.

Полнотекстовые БД, доступные как в интерактивном режиме, так и на CD, начиная с 80-х годов, становятся одним из основных видов информационных ресурсов. Тенденция к диверсификации носителей информации и снижению удельной стоимости хранения (разработка систем на CD, методов сжатия информации для передачи и хранения и др.) позволяет прогнозировать продолжение роста количества генерируемых полнотекстовых БД. При создании БД часто применяются средства построения полнотекстовых БД из изображений документов. Основные компоненты процесса - сканирование, сегментация изображений, оптическое распознавание знаков, идентификация схемы объекта и загрузка БД.

Документальные информационные системы образуют один из старейших и важнейших классов систем. Фигурирующие в информационных массивах таких систем полные тексты, рефераты, поисковые массивы, словари и указатели как сами по себе, так и в совокупности с ресурсами, ссылки на которые они содержат, образуют семантическое пространство, построение и исследование которого позволяет, с одной стороны, усовершенствовать поисковые возможности системы, а с другой - осуществлять исследования структуры предметной области как в статическом, так и в динамическом аспектах.

Данный процесс соответствует современному этапу развития информатизации -гуманитарному периоду, характеризующемуся резким возрастанием круга пользователей АИТ и повышением роли интерфейсных и навигационных возможностей соответствующих систем, а также усилением персонального характера компьютера и расширением возможностей пользователя.

Это выражается в интеграции функций администратора, интерактивного пользователя, конечного пользователя и аналитика и является следствием персонального характера деятельности подавляющего большинства современных документальных АИС, «перерастающих» в интегральные информационно-аналитические системы.

Принципиально важным фактором, определяющим направление развития современных информационных систем, является то, что взаимодействие пользователей с информационными ресурсами происходит в режиме «информационного самообслуживания», когда пользователь, по существу, уже не разделяет свою деятельность на информационную и основную. Это заставляет создателей информационных систем все больше внимания уделять развитию функций помощи пользователям, который, работая без помощи посредников, не всегда способен использовать возможности поисковых систем. Пожалуй, одним из самых важных достижений в этой области, является представление результатов поиска. Приведем несколько примеров.

Интеллектуальная поисковая система Nigma [127], автоматически (на основе семантического анализа) кластеризует (группирует) результаты поиска, выдаваемые другими поисковыми системами Интернет (Google, Yahoo, MSN, Yandex, Rambler). Найденные документы разбиваются на кластеры, которые представлены в виде иерархического дерева. С помощью установки фильтра можно отсечь ненужные темы, что облегчает поиск необходимой информации. Просматривая описания кластеров, пользователь выбирает наиболее интересные для углубленного изучения.

Vivisimo (clusty) [122] - еще одна метапоисковая система, использующая другие поисковые системы для предварительного отбора текстовой информации с последующей кластеризацией результатов поиска. Алгоритмы работы vivisimo основаны на использовании стандартной модели работы с ключевыми словами и кластеризации результатов поиска. Группировка предварительно отобранных документов проводится по трем критериям: частота встречаемости ключевых слов в результатах поиска; поисковые системы, в которых были найдены документы;

- доменные зоны (например, com, ru и др.).

Результаты кластеризации по ключевым словам представляются в виде списка пунктов меню, по которым возможна пересортировка результатов выдачи. При отображении документы кластера упорядочиваются по статистике найденных в них ключевых слов.

Аналогичный принцип отображения результатов кластеризации реализован австралийским поисковым сервером Mooter [126], на котором применяется визуальный подход к предоставлению результатов поиска по обрабатываемым запросам путем группировки результатов первичного поиска по категориям.

Другой поисковый сервер iBoogie [123] также группирует результаты поиска, но отображает их в виде, близком к экрану проводника Windows.

Система контент-мониторинга InfoStream [125] применяется для решения задач автоматизированного сбора информации с открытых web-сайтов, ее обработки, систематизации и обеспечения доступа к ней в поисковых режимах. Одним из преимуществ системы по сравнению с традиционными сетевыми информационно-поисковыми системами является наличие аналитического инструментария, который позволяет пользователю в режиме реального времени не только получать результаты поиска, но и формировать дайджесты, строить сюжетные цепочки, анализировать взаимосвязь рубрик, динамику понятий и т.д.

Независимо от формы представления результатов, поисковые системы Интернета выдают список ссылок на найденные страницы. Пользователь при этом вынужден заниматься навигацией по найденным ссылкам, анализом страниц и поиском необходимой информации. Семантические поисковые системы AskNet [121] обеспечивают вывод ответов на запросы пользователей непосредственно на страницу результатов поиска.

В справочно-информационной системе ВИНИТИ [124] вывод результатов поиска осуществляется поэтапно. После проведения поиска формируется сообщение, содержащее текст запроса, дату поиска, имя БД, в которой проводился поиск, сведения о количестве найденных документов и гиперссылку для перехода на просмотр краткой формы описания документов. Это сообщение записывается в историю поиска, которая отражается на экране. После анализа результатов поиска в краткой форме и выбора условий вывода, на экран выводится выбранная форма документов.

В [11] описывается методика авторубрикации, которая используется для распределения результатов поиска по определенным темам в поисково-аналитической системе «Галактика-Зум». Предварительно системой определяются информационные портреты, или ключевые темы, конкретных рубрик - по оригинальной технологии выделения и ранжирования ключевых тем. Затем автоматически происходит классификация документов методом сравнения информационных портретов документа и заданных рубрик.

Таким образом, тенденции развития поисковых систем заключаются в постепенном расширении традиционных функций и активном подключении к поисковым механизмам аналитических возможностей, т.е. в переходе к документальным информационным системам следующего поколения - интегральным информационно-аналитическим системам, которые сочетают функции создания базы данных, анализа ее лексического и документального содержания, синтеза и оптимизации лингвистических структур (словарей, рубрикаторов, тезаурусов), совместно с БД образующих информационную модель предметной области.

В связи с этим является актуальной проблема исследования и моделирования как процессов информационного поиска в документальных информационно-аналитических системах, так и методов и алгоритмов структуризации документальных и лексических объектов информационного пространства пользователя.

Целью исследования является разработка комплекса моделей, алгоритмов, методов и средств систематизации документальной информации, ориентированных на совершенствование технологий и механизмов поиска информации в документальных информационных ресурсах, а также анализа структуры и динамики предметных областей.

Данная цель конкретизируется следующими задачами:

- определение основных принципов функционирования АИПС, ориентированных на задачи анализа информационных потоков;

- системный анализ взаимосвязи информационных объектов в процессах генерации и поиска информации;

- определение понятия и построение модели интегрального рабочего пространства пользователя;

- разработка модели когнитивного рубрикатора предметной области, как основного компонента рабочего пространства;

- разработка программных средств поддержки рабочего пространства пользователя и метода автоматической классификации документов, основанного на применении когнитивного рубрикатора.

Степень разработанности проблемы. Проблемам моделирования поисковых процессов в информационных системах посвящены труды зарубежных ученых Chen Hsinchun, Salton G., Rijsbergen C.J. Среди отечественных ученых, труды которых могут рассматриваться в качестве теоретической базы диссертации, выделяются: Белоногов Г.Г., Гиляревский Р.С., Романенко А.Г., Попов И.И., Максимов Н.В.

Современные достижения информационных технологий ставят новые задачи в области развития возможностей информационных систем, поэтому дальнейшие исследования данного научного направления представляются целесообразными.

Методы исследования. Основные результаты получены и обоснованы с использованием методов теории вероятностей, теории множеств, линейной алгебры, системного анализа и компьютерного моделирования.

Экспериментально-статистической базой исследования послужили данные (базы данных) ВИНИТИ РАН «Информатика», ВНТИЦ «Информационные карты НИР и ОКР» (БД ИК) и «Информационные карты диссертаций» (БД ИКД).

Нормативную базу исследования составили такие стандарты, как ГОСТ 7.77-98 «СИБИД Межгосударственный рубрикатор научно-технической информации. Структура, правила использования и ведения»; ГОСТ 7.74-96 «Информационно-поисковые языки, термины и определения»; ГОСТ 7.0-99 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Информационно-библиотечная деятельность».

Теоретическая и практическая значимость работы. Отдельные положения работы представляют собой вклад в теорию и практику информационного поиска, использованы при разработке конкретных прикладных программных комплексов управления документальными информационными ресурсами, в частности, подсистем документальной информационно-аналитической системы xIRBIS1, и могут быть рекомендованы к дальнейшему применению при разработке и развитии документальных информационных систем.

Отдельные положения могут быть использованы в теоретических курсах и лабораторных практикумах в учебном процессе вузов при подготовке бакалавров, дипломированных специалистов и магистров по специальностям «Информационные системы (по областям)» и «Прикладная информатика (по областям)».

Внедрение результатов. На основе результатов, изложенных в диссертации, были разработаны подсистемы Статистического анализа документальных потоков и лексики и Анализа и ведения объектов лингвистического обеспечения программно-информационного комплекса документальной информационно-аналитической системы xIRBIS.

Указанные результаты внедрены в ВИНИТИ РАН, ИНИОН РАН, ВНТИЦентре РФ.

Публикации и апробация работы. По материалам исследований опубликовано 11 печатных работ, в том числе три работы [14, 16, 20] в издании, входящие в момент публикации в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук, утвержденный Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации.

Результаты работы докладывались на следующих научных конференциях:

Международная конференция под эгидой международной федерации по информации и документации (МФД) - НТИ 96. Информационные продукты, процессы и технологии, Москва, 20-21 ноября 1996;

5-я международная конференция НТИ-2000. Информационное общество, информационные ресурсы и технологии телекоммуникации, Москва, 22-24 ноября 2000 г.";

Научно-практическая конференция «Информационные технологии в экономике XXI века», посвященная 100-летию РЭА им. Г.В. Плеханова, Москва, февраль 2006 г.;

1 Документальная информационно-аналитическая система xIRBIS - программа для ЭВМ. Свидетельство №2008611511 от 25.03.2008г. Государственный реестр программ для ЭВМ, 2008г.

7-я Международная конференция. НТИ-2007;

Научная сессия МИФИ-2008. 25-27 янв. 2008;

Научная сессия МИФИ-2009. XXIII выставка-конференция «Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании».

Диссертационное исследование соответствует паспорту специальности 05.25.05 — Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики, пункту 1: Методы и модели описания, оценки, оптимизации информационных процессов и информационных ресурсов, а также средства анализа и выявления закономерностей в информационных потоках.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Диссертация содержит 10 таблиц и 47 рисунков. Общий объем работы составляет 139 страниц машинописного текста.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Васина, Елена Николаевна

Выводы к главе 4

1. Определена структура протокола, содержащего результаты запроса, и разработаны алгоритмы работы с ним.

2. Разработана логическая модель когнитивного рубрикатора, отражающая представление пользователя о ПрО на знаковом, понятийном и предметном уровнях.

3. Разработан и описан комплекс программных средств, включающий ряд процедур, реализующих интерфейс для работы с лингвистическими и документальными ресурсами (протокол, когнитивный рубрикатор, словник).

4. . Разработаны алгоритмы, реализующие предложенную модель метода автоматической классификации документов. В основу алгоритмов положена совокупность процедур, работающих с матрицей близости, строящейся на основе когнитивного рубрикатора.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках исследования информационно-поисковых систем и создания моделей, методов и средств поиска и анализа данных в документальных информационно-аналитических системах получены следующие результаты.

1. На основе анализа процесса информационного поиска введено понятие рабочее пространство пользователя, которое включает информационные и процедурные компоненты, обеспечивающие управляемую навигацию в локальных и распределенных документальных информационных ресурсах. Построена линейная модель рабочего пространство пользователя.

2. Введено понятие когнитивного рубрикатора, реализующего структурированную форму представления предметной области и включающего систематическую (классификационную схему) и объектную (документы, запросы, словники, статьи тезаурусов) составляющие, что позволяет динамически отражать на уровне сходства и различий когнитивное состояние пользователя по отношению к состоявшемуся знанию.

3. На основе семиотического подхода разработана модель когнитивного рубрикатора как операционного средства рабочего пространства пользователя, интегрально связывающего представления пользователя с информационными ресурсами предметной области на знаковом, понятийном и документальном уровнях.

4. В рамках структуры когнитивного рубрикатора разработана математическая модель классификации, позволяющая динамически соотносить найденные документы с разделами когнитивного рубрикатора пользователя. Приведена обобщенная схема использования когнитивного рубрикатора для проведения комплексного анализа предметной области.

5. В результате экспериментальных исследований, проведенных на материале реферативных баз данных научно-технической информации ВИНИТИ РАН и ВНТИЦентра, получены данные, доказывающие работоспособность предложенного метода классификации документов. Проведены исследования мер близости, результаты которого позволяют делать выводы о предпочтении использования конкретных мер для предложенного метода классификации.

6. Разработан алгоритм применения когнитивного рубрикатора для проведения автоматической классификации документов и описан пример использования КР для проведения комплексного анализа предметной области.

7. Разработан комплекс программных средств, включающий физическое представление когнитивного рубрикатора, процедуры, реализующие автоматическую классификацию документов, а также интерфейсные средства, используемые для создания и поддержки объектов и процессов рабочего пространства пользователя.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Васина, Елена Николаевна, 2009 год

1. ГОСТ 7.49-84 СИБИД Рубрикатор ГАСНТИ. Структура, правила использования и ведения.- М.: Изд-во стандартов, 1994.

2. Гост 7.74-96 «ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ ЯЗЫКИ, ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ» http://gsnti -norms.ru/norms/common/doc.asp?0&/norms/stands/774.htm.

3. ГОСТ 7.77-98 СИБИД Межгосударственный рубрикатор научно-технической информации. Структура, правила использования и ведения.- Минск: Изд-во стандартов, 1998.

4. МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ ГОСТ 7.0-99 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. ИНФОРМАЦИОННО-БИБЛИОТЕЧНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ. Термины и определения. Минск, 2000.

5. МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ ГОСТ 7.74-96 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ ЯЗЫКИ. Термины и определения. Минск, 2000.

6. Аветисян Д.О. Проблемы информационного поиска. — М.: Финансы и статистика, 1981.

7. Агеев М.С.Методы автоматической рубрикации текстов, основанные на машинном обучении и знаниях экспертов Дисс. на соискание ученой степени кандидата физ.-мат. наук по спец. 05.13.11.-М.: МГУ, 2004.

8. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

9. Алгоритмы описательной статистики http://alglib.sources.ru/statistics /descriptive.php.

10. Андреев A.M., Березкин Д.В., Морозов В.В., Симаков К.В. Автоматическая классификация текстовых документов с использованием нейросетевых алгоритмов и семантического анализа/ НПЦ «ИНТЕЛТЕК ПЛЮС»- http://www.inteltec.ru/pubHsh/articles/textan

11. Антонов А.В.,. Курзинер Е.С Определение тематически значимых документов в системе галактика-zoom (авторубрикация), Корпорация «Галактика», Москва http://wvvw.dialog-21.ru

12. Барахнин В.Б., Леонова Ю.В., Федотов A.M. К вопросу о формулировке требований для построения информационных систем научно-организационной направленности // Вычислительные технологии. — 2006. Т. 11. — Спец. выпуск С.54-61,

13. Бебчук М.Б., Буров М.А., Васина Е.Н., и др. Средства документального поиска в распределенных гетерогенных информационных ресурсах // 7-я Международная конф. НТИ2007, Сб. трудов. М.: ВИНИТИ, 2007.

14. Борисова Л.Ф., Васина Е.Н., Максимов Н.В. и др. Системы и технологии распределенной обработки научно-технической информации в ВИНИТИ // НТИ. Сер. 1, -2003, - № 10.

15. Васина Е.Н., Голицына О.Л., Максимов Н.В. и др. Документальная информационно-аналитическая система xIRBIS -программа для ЭВМ. Свидетельство №2008611511 от 25.03.2008г. Государственный реестр программ для ЭВМ, 2008г.

16. Васина Е.Н., Голицына О.Л., Максимов Н.В. Архитектура АИПС: технологии и средства поиска в документальных информационных ресурсах. //НТИ Сер.1, 2007, № 5.

17. Васина Е.Н., Голицына О.Л., Максимов Н.В. Архитектура аналитической информационно-поисковой системы. // Научная сессия МИФИ-2008. 25-27 янв. 2008., М.: МИФИ,2008.

18. Васина Е.Н., Голицына О.Л., Максимов Н.В. Архитектура документальных информационно-поисковых систем. // Научная сессия МИФИ-2007. Т2 Технологии разработки программных систем. Информационные технологии. М.: МИФИ, 2007.

19. Васина Е.Н., Голицына О.Л., Максимов Н.В. Вопросы проектирования автоматизированной системы подготовки и выпуска информационных изданий // НТИ. Сер. 1, 1986. -№5.

20. Васина Е.Н., Голицына O.JL, Максимов Н.В. и др. Интегральная информационная система поддержки научных исследований и процессов управления научными кадрами // Научная сессия МИФИ 2009. Сборник научных трудов. - М.: МИФИ, 2009.

21. Васина Е.Н., Голицына O.JL, Максимов Н.В. и др. Организация и поиск информации в среде Internet. Справочно-обучающая система // Научная сессия МИФИ-2005. IX выставка-конференция, 2005.

22. Васина Е.Н., Голицына O.JL, Максимов Н.В. Организация и средства образовательной информационной среды // Научная сессия МИФИ-2005. Сб. научных трудов. В 15 томах. Т. 10. телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании. М.: МИФИ, 2005.

23. Васина Е.Н., Голицына O.JL, Максимов Н.В., Попов И.И. Информационные ресурсы и документальные базы данных. Создание, использование, анализ (учебное пособие) М.: РГГУ,- 1997,- 178 с.

24. Васина Е.Н., Голицына O.JL, Максимов Н.В., Резниченко П.И. Документальная АИПС IRBIS. Первое свидетельство о регистрации № 920147 от 28.12.1992г. Государственный реестр программ для ЭВМ, 1992 г.

25. Васина Е.Н., Голицына O.JL, Максимов Н.В и др.Средства и технологии документального информационного поиска // Научная сессия МИФИ-2006. Сб. научных трудов. Т.2. Информационные технологии. — М.: МИФИ, 2006.

26. Васина Е.Н., Голицына O.JL., Максимов Н.В., Попов И.И., Резниченко П.И. Информационные ресурсы документальных баз данных. // НТИ-96: Международн. конференция. Москва, 20-21 ноября 1996г. М.: ВИНИТИ, 1996.

27. Васина Е.Н., Партыка Т.Л., Попов И.И. Информационные системы бухгалтерского учета: Учеб. пособие. М.:ФОРУМ:ИНФРА-М, 2006. 432 с.

28. Гиляревский Р.С., Шапкин А.В., Белозеров В.Н.: Рубрикатор как инструмент информационной навигации СПб.: Профессия, 2008 -352 с.

29. Голицына O.JL Лингвистическое обеспечение документальных информационно-поисковых систем: Учебное пособие.- М.: КОС-ИНФ, Рос.экон. акад.,2008. -173 с.

30. Голицына О.Л. Моделирование и разработка средств и технологий поиска документальной информации. Днсс. на соискание ученой степени кандидата техн. наук по спец. 05.25.05. М.: РГГУ, 2004.

31. Голицына О.Л., Максимов Н.В., Попов И.И. Базы данных: Учебное пособие. М.: Форум: ИНФРА-М, 2003. - 352 с.

32. Голицына О.Л., Максимов Н.В., Попов И.И. Информационные системы: Учеб. пособие. М.: Форум: ИНФРА-М, 2007. - 496 с.

33. ГРНТИ рубрикатор научно-технической информации (редакция 2007 года). http://grnti.ruy

34. Дорожкин A.M. Научный поиск как постановка и решение проблем. Н.Новгород: Нижегородский гуманитарный центр, 1995.

35. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системологии. — М.: Советское радио, 1976.

36. Дубейковский В.И. Практика функционального моделирования. М.:»Диалог МИФИ», 2004

37. Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ. Пер. с англ. Е.З. Демиденко -М.: Статистика, 1977.

38. Информационно-поисковый тезаурус по информатике. /Сост.Пащенко Н.А., Ксенофон-това Е.Б., Скоробогатая В.Ф., научный редактор Черный А.И. М.:ВИНИТИ, 1987.

39. Киселев М.В., Пивоваров B.C., Шмулевич М.М. Метод кластеризации текстов, учитывающих совместную встречаемость ключевых терминов, и его применение к анализу тематической структуры новостного потока, а также ее динамики.

40. Кнут Д.Э. Искусство программирования, том 3, Сортировка и поиск. — 2000, 832 с.

41. Князева Н.Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики. М.: КомКнига, 2006.

42. Козачук М.В. Концептуальный анализ текстов в системах автоматической обработки научно-технической информации. Дисс. на соискание ученой степени кандидата техн. наук по спец. 05.25.05. М.: ВИНИТИ, 2002.

43. Крутиков А.Г.: Системный анализ научно-технических нововведений —М.: Наука, 1981.

44. Лукашевич Н.В., Салий А.Д. Представление знаний в системе автоматической обработки текстов //НТИ. Сер.2.- 1997, N3.

45. Максимов Н.В, Голицына О.Л., Тихомиров Г.В., Храмцов П.Б.Информационные ресурсы и поисковые системы: Учебное пособие. М.: МИФИ, 2008. — 400 с.

46. Максимов Н.В. Исследование и моделирование систем управления доступом к гетерогенным информационным ресурсам. Дисс. на соискание ученой степени доктора техн. наук по спец. 05.25.05. -М.: РГГУ, 2001.

47. Максимов Н.В. Компоненты и технологии интерактивного поиска документальной информации. // МФД. 2001, №3.

48. Мандель И.Д. Кластерный анализ. -М.: Финансы и статистика, 1988.

49. Михайлов А.И., Черный А.И., Гиляревский Р.С. Основы информатики. М.: Наука, 1968.

50. Некрестьянов И.С. Тематико-ориентированные методы информационного поиска. Дисс. на соискание ученой степени кандидата физ.-мат. наук по спец. 05.25.05 / С-Пб. гос. унив. Санкт-Петербург, 2000.

51. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. Введение. М.: Едиториал УРСС, 2003.

52. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудин-ского. М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

53. Отчет о научно-исследовательской работе по теме:

54. Павлов А.Н., Попов И.И. Экспериментальная оценка качества индексирования // НТИ. 1983. Сер. 2, №9. С. 13-20.

55. Попов И.И. Информационные ресурсы и системы: реализация, моделирование, управление. М.: ТПК "Альянс", 1996. 408 с.

56. Попов И.И. Моделирование и оптимизация автоматизированных информационных систем и технологий управления документальными информационными ресурсами. / Дисс. на соискание уч. степени доктора техн. наук. М.: РГГУ, 1996.

57. Попов И.И. Оценка и оптимизация информационных систем. М.: МИФИ. 1981. 86 с.

58. Попов И.И., Моделирование и оптимизация автоматизированных документальных информационных систем (учебное пособие) М.: РГГУ. 1996. 128с.

59. Попов И.И., Попов С.В. Об одном подходе к оценке технической эффективности ИПС и ее анализу //НТИ. 1979. Сер. 2.№6. С. 14-21.

60. Попов И.И., Романенко А.Г. Моделирование информационных систем, теория и приложения // Итоги науки и техники. Сер. "Информатика". - Том. 5. — М.: ВИНИТИ. -1981.-237 с.

61. Попов И.И., Романенко А.Г., Сумароков Л.Н. Автоматизированные информационные системы и сети (учебное пособие). М.: МИФИ. 1978. - 118 с.

62. Попов И.И., Храмцов П.Б. Распределение частоты встречаемости терминов для линейной модели информационного потока// НТИ. 1991. Сер. 2. № 2. С. 23-27.

63. Редкина Н.С. Формализованные методы анализа документальных информационных потоков «Библиосфера», 2005, №2, с. 51-59.

64. Рубрикатор ВИНИТИ. http://scs.viniti.ru/rubtree/main.aspx?tree=RV

65. Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки М: Москва, 1985.

66. Сёмкин Б.И., Двойченков В.И. Об эквивалентности мер сходства и различия // Исследование систем. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1973. С. 18-43.

67. Солтон Дж. Динамические библиотечно-информационные системы. М.: Мир, 1979.

68. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: Состояние, приложения и перспективы развития. Сборник «Система, Симметрия, Гармония", М., Мысль, 1988, с.38-124.

69. Чернавский Д.С. Синергетика и информация. М.: Едиториал УРСС, 2004.

70. Щедровицкий Г.П. Проблемы логики научного исследования и анализ структуры науки / Из архива Г.П.Щедровицкого. Т. 7. М., 2004.

71. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. — М.: КомКнига, 2006.

72. Яблонский А. И. Модели и методы исследования науки. Серия: Философы России XX века. М.: Едиториал УРСС, 2001.

73. Brakel P. A. van. Criteria for Evaluating a General Encyclopedia on CD-ROM, with Special Reference to Grolier's Multimedia Encyclopedia // S. Afr. J. Libr. and Inf. Sci., 1992. V. 60. №4. P 224-231.

74. Brill, E., 'A simple rule-based part of speech tagger', Proceedings of the Third Annual Conference on Applied Natural Language Processing, ACL, 1992, pp. 152-155.

75. Buckley C., Allan J., Saltan G. Automatic routing and retrieval using SMART: TREC-2. Inf. Proc.& Manag. V. 31, №3, 1986, p. 315-326.

76. Cheeseman, P., Kelly, J., Self, M., Stutz, J., Taylor, W., and Freeman, D., 'AutoClass: A Bayesian classification system', In Proc. of 5th Int. Conf. on Machine Learning, 1988, pp. 5464.

77. Cutting, D. R., Pedersen, J. O., Karger, D., and Tukey, J. W., 'Scatter/gather: A cluster-based approach to browsing large document collections',In Proceedings of 15th Annual ACM-SIGIR, 1992, pp. 318-329.

78. Dumais S., Lewis D., Sebastiani F. Report on Workshop on Operational Text Classification Systems (OTC-02) // SIGIR-2002- Tampere, Finland, 2002.

79. Fuhr N. Models for Retrieval with Probablistic Indexing // Inf. Process, and Manag., 1989. V. 25. №1.P 55-72.

80. Goodall D.W. Numerical classification // Handbook of Vegetation Science. Pt. 5. The Haque: Dr. W.Junk, 1973. P. 105-156.

81. Haykin, S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation/ — New York: Macmillan College Publishing, 1994.

82. Hofmann, Т., 'Probabilistic Latent Semantic Indexing', Proceedings of the 22nd Annual ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1999, pp. 50-57.

83. INIS: Thesaurus. IAEA-INIS (Rev.21) Vienna: IAEA, 1999.

84. Joachims T. A Probabilistic Analysis of the Rocchio Algorithm with TFIDF for Text Categorization. // Proceedings of ICML-97, 14th International Conference on Machine Learning. — 1996.

85. Karypis, G., Eui-Hong (Sam) Han, 'Concept Indexing A Fast Dimensionality Reduction Algorithm with Applications to Document Retrieval & Categorization', University of Minnesota, Department of Computer Science, Technical Report 00-016, 2000.

86. Kupiec, J., 'Robust Part-of-speech tagging using a hidden Markov model', Computer Speech and Language 6, 1992, pp. 225-242.

87. Lewis D., Sebastiani F. Report on the Workshop on Operational Text Classification Systems (OTC-Ol) // SIGIR-2001 — New Orleans, 2001.

88. Losee Robert M. An analytic measure predicting information retrieval system performance. Inf. Process. andManag. V.27, № 1, 1991, pp. 1-13.

89. Marchetti P. G., Belkin N.J. Interactive Online Search Formulation Support // 12th Nat. Online Meet. New York, May 7-9, 1991: Proc. / Medford (N. J.). 1991. P 237-243.

90. Maron M.E. Probabilistic design principles for conventional and full-text retrieval systems. // Inf. Process, and Manag., 1988, 24, 3.

91. Miyamoto S. Application of rough sets to information retrieval // J. of the Amer. soc. for inform, science Vol. 49, N 3. P. 195-205.

92. Mohan К. C. Free-text retrieval systems: R&D in information retrieval // J. Sci. and Ind. Res., 1993, 52, №5, pp. 338-349.

93. PolyAnalyst data/text mining system. User manual, http://www.megaputer.com.

94. Radecki Tadeusz. Probabilistic methods for ranking output documents in conventional Boolean retrieval systems. Inf. Process, and Manag. V 24, N 3, 1988.

95. Ravin, Y. and Leacock, C. (editors), 'Polysemy: Theoretical and Computational Approaches', New York: Oxford University Press, 2000.

96. Rieck K., Laskov P. and Muller K.-R. Efficient algorithms for similarity measures over sequential data: A look beyond kernels. In Proc. DAGM, September 2006.

97. Rijsbergen van, C. J., 'Information Retrieval', London, 1979.

98. Robertson S. E.; Beaulieu M. Research and evaluation in information retrieval. J. Doc. Y. 53, № 1, 1997, P. 51-57.

99. Rousseau R. Use of an Existing Thesaurus in a Knowledge Based Indexing and Retrieval System // Ann. Libr. Sci. and Doc., 1991. V. 38. №4. P 127-130.

100. Salton G., Buckley C. Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval. Information Processing and Management, 1988, pp. 513-523.

101. Salton G., Zhang Y. Enhancement of text representations using related document titles. Inf. Proc.& Manag. Y. 22, №5, 1986, p. 385-394.

102. Shaw W. M. Retrieval expectations, clusterbased effectiveness, and performance standards in the CF database // Inf. Process, and Manag., 1994, 30, №5, pp.711-723.

103. Sparck J. K. A Statistical Interpretation of Term Specificity and its Application in Retrieval//Doc. Retriev. Syst. 1988. P 132-142.

104. Sparck J.K. The way forward in information retrieval. ELSNews, june, 1997, P. 12-13.

105. Spink A. Study of interactive feedback during mediated information retrieval // J. of the Amer. soc. for inform. Science, 1997, Vol. 48, N 5. P. 382-394.

106. Spink A., Saracevic T. Interaction in information retrieval: selection and effectiveness of search terms // J. of the Amer. soc. for inform. Science, 1997, Vol. 48, №8. pp.741-761.

107. Tenopir C. Online information hunting //J. Amer. Soc. Inf. Sci., 1993, 44, №6, pp.365367.

108. Tenopir C., Shu Man Evena. Magazines in full text: uses and rearch strategies , Online Rev., V.13, № 2,1989, p. 107-118.

109. Ukkonen, E., 'On-line construction of suffix trees', Algorithmica, 14(3), September 1995, pp. 249-260.

110. Wilkinson R., Hingston P. Using the Cosine Measure in a Neural Network for Document Retrieval: ACM/SIGIR Conf. Res. and Dev. Inf. Retriev., Chicago, 111., Oct. 13-16, 1991 // SIGIR Forum. 1991. V. Spec. Issue. P 202-210.

111. Yang Y. An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization. / Journal of Information Retrieval, 1999 V.l - pp. 67-88.

112. Yang Y., Liu X. A re-examination of text categorization methods. // Proc. Of Int/ ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99), 1999 pp. 4249.

113. Yang Y., Pedersen J. A comparative study on feature selection in text. categorization. // In Proc. Of ICML -97, 14th International Conf. On machine Learning Nashville, USA, 1997-pp. 412-420.