Semantic interoperability as a basis of meaningful analytics
| Autor: | Hryhorii Kravtsov |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
Organizational Behavior and Human Resource Management
prescriptive analytics Computer science Strategy and Management классификация Pharmaceutical Science семантична мережа предиктивная аналитика 517.977.5 [510.254] taxonomy семантическая интеорперабельнисть semantic web таксономия онтологія Drug Discovery класифікація ontology семантично значуща аналітика Marketing Pharmacology intelligent search Basis (linear algebra) business.industry описувальна аналітика семантически значимая аналитика Semantic interoperability semantic interoperability описувальна аналитика Data science predictive analytics meaningful analytics classification онтология Analytics таксономія інтелектуальний пошук семантична інтеорперабельність предиктивна аналітика business интеллектуальный поиск семантическая сеть |
| Zdroj: | Information Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2017, Vol. 5, Iss. 1 (8) |
| Popis: | Використання пошукових систем для знаходження експертів обмежується проблематичністю “логічного” пошуку. Зокрема, зіставлення ключових слів недостатньо для їх пошуку. Крім цього, “логічний” пошук обмежується складністю визначення пріоритетів для термів. Це означає, що вони немають ніякої функціональності для значимого аналізування. Тому головна мета статті – показати, як онтології, які є основними елементами семантичної сумісності, можуть бути використані в якості основи значущої аналітики. Це відкриває шлях вирішення багатьох проблем, серед як вибір експертів. Автор виявляє гостру проблема на межі між інформаційними технологіями та проблемами застосування логічного пошуку. У статті міститься реальний приклад логічного пошукового запиту щодо таких інформаційних технологій, як J2EE, JDBC, JAXB, JPA, Servlets, JAX-WS та інші. Слабкість розуміння сенсу деяких термінів призводить пошукача до неправильних результатів пошуку. Тільки онтології можуть коректно визначати синоніми та інші види відносин між двома термінами – це дуже важливо для уникнення плутанини. На жаль, існує нерозуміння сенсу наступних термінів - класифікація, таксономія, онтологія. Існуючі статті не вирішують проблеми уніфікованого розуміння - це один із аспектів авторського дослідження. Автор показує, як процес аналізу ієрархії у парі з онтологіями може бути використаний для розширення можливостей існуючих підходів до вирішення проблеми відбору експертів. Всі висновки ґрунтуються на детальному аналізі існуючих відкритих публікацій. Вказана комбінація відкриває нові горизонти для застосування предиктивної значущої аналітики. The main objective of the article is to show how ontologies, which are basic items of the semantic interoperability, can be used as a basis of meaningful analytics. It opens the way to solve a lot of problems like expert selection. The author discovers the pointed problem on the boarder between information technologies and recruitment problems like boolean search. The article contains a real example of boolean search query regarding information technologies such J2EE, JDBC, JAXB, JPA, Servlets, JAX-WS and others. The weekness of understanding of meaning some terms by a finder leads to incorrect results of the search. Only ontologies can handle synonyms and other kinds of relations between two terms – it is very important for avoiding of a confusion. Unfortunately, where is a misunderstanding of meaning following terms – classification, taxonomy, ontology. The existing articles do not solve the problem of unified understanding – it is an aspect of author’s investigation. The author shows how the analytical hierarchy process in the couple with ontologies can be used for empowering of existing approaches for solving the problem of expert selection. All conclusions are based on the detailed analysis of existing open publications. The pointed combination opens new horizons for predictive meaningful analytics. Использование поисковых систем для нахождения экспертов ограничивается проблематичностью “логического” поиска. В частности, сопоставления ключевых слов недостаточно для поиска экспертов. Кроме того, “логический” поиск ограничивается сложностью определения приоритетов для терминов. Это означает, что они не предоставляют никакой функциональности для значимого анализа. Поэтому основная цель статьи – показать, как онтологии, являющиеся основными элементами семантической интероперабельности, могут быть использованы как основа значимой аналитики. Это открывает путь для решения множества проблем, таких как экспертный отбор. Автор обнаруживает указанную проблему на границе между информационными технологиями и проблемами использования логического поиска. В статье представлен реальный пример логического поискового запроса в отношении информационных технологий, таких как J2EE, JDBC, JAXB, JPA, Servlets, JAXWS и другие. Слабость понимания смысла некоторых терминов искателем приводит к неправильным результатам поиска. Только онтологии могут обрабатывать синонимы и другие виды отношений между двумя терминами - очень важно избегать путаницы. К сожалению, существует недопонимание смысла следующих терминов - классификация, таксономия, онтология. Существующие открытые статьи не решают проблему единого понимания - это один из аспектов исследования автора. Автор показывает, как процесс анализа иерархии в паре с онтологиями может быть использован для расширения возможностей существующих подходов к решению проблемы экспертного отбора. Все выводы основаны на детальном анализе существующих открытых публикаций. Выбранная комбинация открывает новые горизонты для прогностической значимой аналитики. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|