LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: National Aviation University
Languages: Ukrainian
Types: Unknown
Subjects: Онтологія; семантичний пошук; Semantic Web; індуктивне виведення; рекомендуючі системи, 681.3, Онтология; семантический поиск; Semantic Web; индуктивное вывода; рекомендующие системы, Ontology; semantic search; Semantic Web; inductive inference; recommending system
Запропоновано онтологічну модель інтелектуальної  пошуково-рекомендуючої системи, орієнтовану на функціонування у відкритому середовищі Web, соціального Web та Semantic Web. Розглянуто напрямки здобуття знань про користувачів, проаналізовано доцільність персонального тестування для створення груп користувачів зі спільними інтересами, що надає можливість колаборативного прогнозування оцінок результатів пошуку. Розроблено методи поповнення цієї моделі новими знаннями шляхом індуктивного узагальнення досвіду взаємодії користувача з системою, що забезпечує самонавчання пошуково-рекомендуючої системи, спрямоване на вдосконалення її роботи. Предложена онтологическая модель интеллектуальной  поисково-рекомендующей системы, ориентированную на функционирование в открытой среде Web, социального Web и Semantic Web. Рассмотрены направления получение знаний о пользователях такой системы, проанализирована целесообразность персонального тестирования для создания групп пользователей с общими интересами, которое предоставляет возможность колаборативного прогнозирования оценок результатов поиска. Разработаны методы пополнения этой модели новыми знаниями путем индуктивного обобщения опыта взаимодействия пользователя с системой, которое обеспечивает самообучение поисково-рекомендующей системы, направленное на усовершенствование ее работы. Ontological model of the intelligent retrieval and recommending system that is oriented on the operation at the open environment Web, social Web and Semantic Web is proposed. Areas of knowledge acquisition about users of this system are considered, suitability of personified testing for creation of user groups with common interests that provide collaborative of search results forecasting ratings is analyzed. Methods for supplementation of this model by new knowledge by means of inductive generalization of interaction experience between user and system for self-learning that supports it`s work improvement are designed.
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.