автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование и инструментальные средства управления сетевым сообществом практики

Проценко Дмитрий Сергеевич

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ СЕТЕВЫМ СООБЩЕСТВОМ ПРАКТИКИ

Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Москва - 2009

1 ОДЕ К 2009

003488324

Работа выполнена в Государственном университете - Высшей школе экономики (ГУ-ВШЭ).

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор, Мальцева Светлана Валентиновна

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор, Иванников Александр Дмитриевич

кандидат технических наук, доцент, Восков Леонид Сергеевич

Ведущая организация: Институт системного анализа Россий-

ской академии наук

Защита состоится <<23 » декабря 2009 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 212.048.09 при Государственном университете - Высшей школе экономики по адресу: 105187, Москва, ул. Кирпичная, д. 33.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета -Высшей школы экономики

Автореферат разослан « 2^» ноября 2009 г.

Учёный секретарь диссертационного совета д.т.н., доцент <—- • В.А. Фомичев

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Развитие Интернет, в частности, на основе концепции Web 2.0, предполагает развитие ресурсов сети, формируемых за счет пользовательского контента. Количество форм таких ресурсов постоянно увеличивается: блоги, форумы, интегрированные среды, которые объединяют бло-ги и форумы, коммерческие сообщества. Центральное место среди них занимают социальные сети. В последние несколько лет феномен развития социальных сетей привлек в их состав миллионы пользователей. По данным аналитического сервиса comScore World Metrix1, с июня 2006 по июнь 2008 года у 7 крупнейших мировых социальных сетей резко увеличилось общее количество уникальных пользователей. Например, за 2 года самые крупные порталы MySpace продемонстрировал прирост количества пользователей на 75%, в результате чего его аудитория составила 117 млн. человек, а количество пользователей портала Facebook выросло на 423%, обогнав при этом MySpace, и составив аудиторию в 131 млн. человек. Сейчас насчитываются тысячи сетевых сообществ, которые сильно отличаются друг от друга: имеют различное программное обеспечение и технологии коммуникаций, тематику и направления деятельности, способы формирования аудитории и принятия новых участников. Распространение социальных сетей не обошло стороной и крупные компании. Стали появляться внутрикорпоративные социальные сети.

Сообщества практики (Community of Practice) представляют собой частный случай сетевого сообщества, объединяющего людей, заинтересованных в приобретении и развитии знаний в определенной области и использовании их на практике. Такие сообщества могут объединить практиков, компетентных в определенной предметной области по всему миру. Сообщества практики, как правило, представляют собой регламентированные по разным параметрам сетевые сообщества, имеющие свой подъязык и правила общения, их деятельность, также как и деятельность любого сетевого коллектива, не требует необходимости присутствия всех участников в одном и том же месте.

' Международная аналитическая компания comScore. -http://www.comscore.com

[Электронный ресурс]. -

Режим доступа:

Одной из организационных форм научного сетевого сообщества является сеть мастерства (Network of Excellence). Объединение участников сети направлено на достижение долгосрочной и прогрессивной интеграции исследовательского потенциала участников, а также на получение научных результатов. Сети мастерства представлены в Европе как специфический инструмент, разработанный в 6-ой и 7-ой рамочных европейских Программах для создания Единого Европейского Пространства2.

Сетевые сообщества создаются не только в Интернет, крупные компании также создают свои внутренние сетевые сообщества, как средство управления знаниями внутри компании. Примерами платформ для реализации сетевого сообщества внутри компании могут быть: Microsoft Share Point Portal Server, BEA WebLogic Portal, IBM WebSphere Portal, OracleAS Portal.

Важной особенностью сообществ практики является то, что основой и результатом их существования является формирование и развитие определенной предметной области (домен сообщества практики), представляющей собой область знаний, определяющую интересы членов сообщества, стимулирующую их общение и включающую основные проблемы, решением которых они занимаются. Это делает для сообществ практики неэффективными информационные модели, которые, как правило, являются основой создания программного обеспечения управления сообществами. Такие модели позволяют реализовать механизмы ручного управления контентом сообщества и формирования домена сообщества. Сервисы сообщества ограничены стандартным набором поисковых сервисов.

Для эффективного функционирования сообществ практики необходимы методы, позволяющие моделировать домен сообщества и основные процессы, связанные с его формирование и развитием. Созданные на их основе механизмы управления сообществом и реализующие их инструментальные средства должны учитывать семантические связи между объектами сообщества. Цен-

2 Seventh Research Framework Programme (FP7). - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ec.europa.eu/research/fp7

тральной частью программной среды сообщества в этом случае является сервер отношений - программно-сервисная компонента, позволяющая определять отношения между объектами сообщества. При этом важной особенностью программной среды функционирования сетевого сообщества является интеграция ручных и автоматических методов управления, что делает необходимым присутствие сервисов информационного сопровождения принимаемых решений.

Исследования в области математического моделирования и создания программных средств для управления сетевыми сообществами проводились в последнее время многими исследователями и исследовательскими коллективами и отражены в обширной литературе. Следует отметить работы В. Alger, R. Hamman, M.S. Nilan, J. Preece, H. Rheingold, W.E. Steinmueller, B. Wellman, F. Bell, E. Zaitseva, N. Coates, С. Coppola, E. Neelly, R. Studer, V.R. Benjamins, D. Fensel, P. Spyns, D. Oberle, R. Volz, О.И. Боровиковой, Ю.А. Загорулько.

Исследования в области моделирования социальных процессов отражены в работах С.А. Айвазяна, Ф.Т. Алескерова, Ю.М. Плотинского, Г.В. Градосель-ской, О.М. Роя, В.А, Давыденко, Г.Ф. Ромашкиной, С.Н. Чуканова, в том числе исследованиям в области моделирования социальных сетей посвящены работы R. Hamman, M.S. Nilan, H. Rheingold.

Важной частью моделирования деятельности сообщества является представление знаний о предметной области. Исследованиям в области посвящены работы Д.А. Поспелова, Т.А. Гавриловой, В.Ф. Хорошевского, Г.С. Плесневича, Дж. Элти, М. Кумбса, J1.C. Болотовой, A.A. Смолянинова, В.А. Геловани, A.A. Башлыкова, В.Б. Бриткова, Е.Д. Вязилова, П. Джексона, Б .Я. Советова, Д. Мар-селлуса, В.А. Фомичева, С.О. Кузнецова, В.В. Корнеева, В.В. Девяткова, Ж.-Л. Лорьера, А.И. Змитровича. Учитывая, что в концепции Web 2.0 основой семантической метаинформации являются онтологии, следует отметить также работы специалистов в области онтологического моделирования: N. Guarino, R. Mizoguchi, H. Takeda, M. Uschold, M. Gruninger, T.R. Gruber, C. Vogel, Б.В. Доб-рова, H.B. Лукашевич, О.И. Боровиковой, Ю.А. Загорулько, A.C. Клещева, И.Л. Артемьевой, A.C. Нариньяни, Т.А. Гавриловой.

Важным аспектом создания программного инструментария сетевого сообщества является его реализация как Интернет-ресурса. Методы создания программных средств для портальных решений отражены в работах: N. Сиаппо, Н. Такес1а, М. иБсЬоШ, М. Сгишгщег, О.И. Боровиковой, Ю.А. Загорулько, А.Д. Иванникова, М.В. Булгакова, В.З. Ямпольского, А.Ф. Тузовского.

Проведенные исследования позволяют осуществить переход от информационных моделей, как основы для управления функционированием сетевых сообществ практики к новым моделям на основе методов представления знаний, что позволит создать более эффективный инструментарий управления сообществами.

Основной проблемой в этом направлении является создание моделей, практически применимых при разработке программного обеспечения сообществ практики, учитывающих особенности среды функционирования, требования сложившейся практики управления сообществами, особенности источников информации, на основании которой формируется домен сообщества.

Целью работы является совершенствование процессов функционирования сетевых сообществ практики на основе создания математических моделей сообщества и инструментальных программных средств для обеспечения его функционирования.

Достижение этой цели предполагает необходимость решения следующих

задач:

• исследование принципов функционирования сетевых сообществ практики;

• исследование методов представления и интеграции знаний для идентификации предметной области (домена) сетевого сообщества;

• создание математической модели сетевого сообщества практики;

• разработка методов и алгоритмов для обеспечения функционирования сетевого сообщества практики.

Объектом исследования являются модели, методы и программные средства, обеспечивающие функционирование сетевого сообщества практики.

Предметом исследования являются способы и методы моделирования сетевого сообщества практики и его предметной области.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе рассматривались существующие модели и методы представления знаний, применены методы теории множеств, системный подход, методы объектно-ориентированного проектирования и программирования. Научная новизна: В работе предложены:

• интегрированная модель сетевого сообщества практики на основе комбинации инфологической и онтологической моделей;

• метод формирования групп объектов сетевого сообщества на основе анализа сходства частных онтологий объектов;

• методика создания информационного и программного обеспечения для поддержки функционирования сетевого сообщества на основе разработанных моделей и методов.

Практическая ценность работы состоит в:

• математическом, программном и методическом обеспечении для создания и поддержки функционирования сетевого сообщества практики, разработанном на основе предложенных моделей и методов;

• реализации набора основных операций над объектами сообщества в виде программно-сервисного компонента — сервера отношений, позволяющих интегрировать его в программное обеспечение сообществ произвольной структуры.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, 2004 - 2007 гг.), на IV, V, VII Межвузовских ежегодных научно-практических конференциях «Информационные технологии XXI века (Москва, 2003, 2005 г.), на XII Международной студенческой школе-семинаре (Судак, 2004 г.), на XIV Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2007" (Санкт-Петербург, 2007 г.).

Описываемые в диссертации методы моделирования сетевого сообщества практики разработаны и апробированы автором в проекте сети мастерства ГУ-ВШЭ «Модели и методы управления сложными социально - экономическими системами на основе современных информационных технологий». Результаты диссертационной работы были использованы в Институте развития бизнес-информатики ГУ-ВШЭ при выполнении работ по обеспечению логической систематизации и семантической согласованности данных по проектам, реализуемым в предметной сфере, и при разработке новой концепции порталов ВИНИТИ и Межгосударственного Координационного Совета стран СНГ по научно-технической информации.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 научных работ, включая 2 публикации в журналах "Автоматизация и современные технологии" и "Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела", входящих в Перечень ВАК РФ.

Получено свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (Роспатент) о государственной регистрации программы для ЭВМ «Сервер отношений сетевых сообществ практики» (Relationship Server of Network Communities of Practice) № 2009610664 от 28 января 2009 г.

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературных источников из 120 наименований и 2 приложений. Работа содержит 4 таблицы и 34 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи работы, определена практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении работы.

В первой главе рассматривается понятие сетевого сообщества, принципы функционирования сетевых сообществ практики, приведена классификация сообществ. На основании проведенного анализа устанавливаются факторы, от которых зависит существование и развитие сетевого сообщества.

Отмечаются проблемы, возникающие при создании и функционировании сообществ практики. Важной особенностью сообществ практики является то, что результатом их существования является формирование и развитие определенной предметной области (домен сообщества практики), представляющей собой область знаний, определяющую интересы членов сообщества, стимулирующую их общение и включающую основные проблемы, решением которых они занимаются.

Проведенный анализ текущего состояния развития сетевых сообществ и технологических приемов, направленных на управление ими, показал, что программная инфраструктура сообщества и заложенные в ее основу модели должны обеспечивать решение следующих основных задач: формирование и развитие домена сетевого сообщества; возможность семантической интеграции участников сообщества на основе единого понятийного аппарата; соответствие тематики и интересов участников сообщества; эффективное управление сообществом. Показано, что решение этой задачи возможно на основе интеграции методов информационного и онтологического моделирования.

Определено понятие объекта сообщества. Таким объектом может быть любой структурный компонент сообщества или протекающих в нем процессов, с которым связана определяющая его информация, на основании которой происходит пополнение или изменение домена сообщества. Показано, что формирование и развитие домена сообщества происходит на основе анализа информации, связанной с объектами сообщества и их взаимодействием.

Проведен анализ функциональной инфраструктуры сообщества практики. Показано, что особенностью функционирования сообщества является отсутствие четко определенных процессов. Основу функционирования составляет совместное использование объектами сообщества определенного набора сервисов. В качестве сервисного ядра программного инструментария сообщества выделена компонента сервера отношений - программно-сервисная компонента, позволяющая определять отношения между объектами сообщества.

Определен перечень задач сервера отношений в контексте решения задач семантической интеграции объектов сетевого сообщества. Основные функции сервера отношений:

- установление отношений между объектами внутри сети;

- установление отношений между внутренними и внешними объектами;

- формирование групп из множества внутренних объектов в соответствии с задачами внутренних процессов сообщества;

- формирование групп из множества внутренних объектов для задач, связанных с взаимодействием с внешней информационной средой.

Определены основные задачи управления функционированием сообщества и возможность их реализации на основе использования сервера отношений.

Во второй главе проведен анализ сетевого сообщества практики как сложной системы и предложена математическая модель сообщества.

Показано, что современное сетевое сообщество практики представляет собой сложную систему, состоящую из технической, программной, информационной, семиотической, лингвистической, семантической и административной подсистем, совместное функционирование которых проявляется в виде процессов создания и потребления информации и знаний в определенной предметной области. При описании сетевого сообщества выделены три основных уровня абстрагирования их описания: информационный, семантический и функциональный, на каждом из которых используются разные модели сообщества.

На информационном уровне рассматривается только совокупность информации, представляющая информационное пространство сетевого сообщества и определяющая занимаемую им область в глобальном информационном пространстве. Эта информация используется в процессах формирования контента сайта сетевого сообщества, его администрирования и информационного обеспечения формирования семантической подсистемы.

На семантическом уровне рассматривается совокупность знаний, которые порождается функционированием сообщества практики. На этом уровне происходит абстрагирование от физической или абстрактной сущности объекта со-

общества и замена его семантической моделью на основе содержания связанного с ним информационного элемента и общих для всех компонент сообщества формальных правил представления ее смысла.

На функциональном уровне рассмотрению подлежат описания алгоритмов операций по обработке информации и знаний, реализующие основные сервисы сообщества. На информационном уровне используется инфологическая модель, позволяющая отразить иерархию информационных объектов сообщества: информационный объект, информационный кластер, информационная область. На семантическом уровне каждому из информационных объектов ставится в соответствие семантический объект: домен объекта, домен группы, домен сообщества. Для представления объектов на семантическом уровне используется онтологическая модель.

На функциональном уровне для каждого из выделенных уровней иерархии определяется сервисный объект: сервис объекта, сервис группы, сервис сообщества. Основные процессы управления сообществом направлены на повышение получаемого эффекта от индивидуальных и коллективных источников информации и знаний для накопления и облегчения доступа к знаниям, повторного или многократного их использования. Использование объектного подхода к формированию инфологической модели сетевого сообщества практики на всех уровнях иерархии позволяет представить ее в форме теоретико-множественной модели вида

(1)

где:

— К = {к, | г = — множество классов объектов сетевого сообщества, где к,— г-ый класс объекта сетевого сообщества;

N

— А = {а11 г = 1,...,^} — множество атрибутов классов А=\^А,, где

м

А, = {а^ | = 1,...,/^} — множество атрибутов г -го класса;

— Л = {г! |} = 1 ,...,М} — множество связей между классами объектов, где г)- } -ое отношение между компонентами (/с,,/с2) множества К;

и

— 1У = {*>,]] = \.....М} — множество атрибутов связей W = {JWj, где

>1

\У] = {м^ | кр = 1,...,Му} — множество атрибутов 1-го класса;

— 2ы -.А-* К — отображение множества атрибутов классов на множество классов;

— 2ц„ : IV Я — отображение множества атрибутов связей на множество связей.

В этой модели объекты сетевого сообщества рассматриваются как экземпляры классов, а связи между ними как экземпляры связей между классами.

Инфологическая модель является наиболее распространенной в практике основой для разработки базы данных при создании программного обеспечения администрирования сообщества. Ее недостатком для моделирования сообщества практики является то, что она ориентирована, в основном, на поддержку процессов информационного обмена между объектами сообщества, поэтому на ее основе можно построить концептуальные модели задач и процессов.

Для моделирования предметной области в контексте основной цели сообщества практики использован инструментарий онтологического моделирования. На семантическом уровне формируются модели предметных областей разных уровней иерархии на основе онтологий. Важным требованием к модели является обеспечение возможности ее интеграции с инфологической моделью.

Онтологическая модель сообщества на всех уровнях иерархии представлена парой

М2=(В,С>, (2)

где:

— Б = 1 к = 1,..., X} — множество понятий предметной области, где — к -ое понятие;

— С = {с, | / = 1,...,£} — множество связей между понятиями, где с,— 1-ая связь между понятиями.

Связь между инфологической и онтологической моделью сообщества

осуществляется за счет внесения в онтологическую модель знаний о структуре объектов сообщества, задаваемой инфологической моделью, а также понятий и связей между ними, выделенных на основе анализа информации объектов со-

общества, задаваемой значениями атрибутов классов объектов, и информации о связях между объектами, задаваемой значениями атрибутов связей между классами. Это позволяет совместить онтологию задач, задаваемую инфологической моделью, с онтологией предметной области.

Для отображения в онтологии структуры инфологической модели выделим: из множества А подмножество АксА — наименований классов; из множества V/ подмножество IVк с \У — наименований связей между классами. Дополнив модель (1) множеством параметров атрибутов классов, В, и множеством параметров атрибутов связей между классами Т, выделим из множества В подмножество ВА с В — наименований атрибутов классов и из множества Т подмножество Тя с Г — наименований атрибутов связей между классами.

Тогда подмножество понятий онтологической модели, £>,с£>, описывающее структуру инфологической модели, Ц = Ах \JWx\J ВА .

Подмножество связей между понятиями онтологической модели, С, с С, описывающее структуру связей инфологической модели, включает Еж — множество связей между понятиями-наименованиями классов и понятиями-атрибутами классов, множество связей между понятиями-наименованиями связей и понятиями-наименованиями классов. В инфологической модели объекты сообщества представлены как экземпляры классов. В тоже время инфологическая модель, как правило, наряду с классами, описывающими реальные объекты сообщества, содержит классы вспомогательных объектов, необходимых для описания процессов внутри сообщества, которые не несут информации о предметной области. Выделим в модели (1) множество информационных объектов, обладающих знаниями о предметной области («контейнеры знаний»), в явном виде:

— 0 = {о1а | /0 =1,...,^} — множество информационных объектов сообщества, где о, - /0-ый объект,

— К,= {к1о 110 = 1.....N0} - множество классов информационных объектов

сообщества, где к, - класс, к которому принадлежит ¡0~ ый объект; К, с К.

Для множества К] введем множество механизмов классов: Х1 = {хи |/0=1.....где — механизм г'„-го класса, задающий функцию

: о ->< Д С > отображения объекта о, принадлежащего к классу к.о на множества онтологической модели предметной области сообщества Б и С, Х0 с X, где X — множество всех механизмов классов модели М] . Механизм преобразует инфологическое представление объекта в онтологическую модель объекта М0 = (В.,С.), где И, с:£>, С„сС.

Для создания программного обеспечения, поддерживающего функционирование сообщества, важно, чтобы представление сообщества на разных уровнях абстрагирования и иерархии было методологически единым. Учитывая, что формирование понятийного пространства сообщества, так же, как и модериро-вание объектов сообщества предполагает ручные операции, связанные с отбором объектов и уточнением связей между ними, целесообразно понятийное пространство модели представить также, как и информационное, в формате, который может быть программно реализован в реляционной базе данных.

Дополним множество классов К модели М) множеством понятий Б онтологии М2, рассматривая их как отдельные классы, для которых введем множество А0, расширяющее выразительные возможности онтологии. Пусть К' = К и . Аналогично дополним множество связей между классами Я, множеством связей между понятиями онтологии, С, для которых введем множество \Ус. Пусть Я' = Я и С; расширенное множество атрибутов классов А' = А и А0; расширенное множество атрибутов связей Я" = IV и!Ус. Введем новые отображения: 2к,а — отображение множества атрибутов классов на множество классов; :1¥' Я' — отображение множества атрибутов связей на множество связей.

Тогда модель сообщества практики примет вид

мг ^к'м'ЖЖ^^г^оЛпХ, > (3)

На каждом из уровней иерархии объекты сообщества представляются аналогичной моделью, компоненты которой являются подмножествами множеств модели Мз. Это позволяет развивать модель сообщества «снизу-вверх», проводя мониторинг изменений информационных объектов и доменов объектов, что позволяет избежать разрыва между доменом сообщества и совокупно-

стью доменов его объектов, что является одной из проблем сетевых сообществ.

В третьей главе описываются задачи функционирования сетевого сообщества практики и предлагаются методы их решения. В частности, решаются такие задачи, как: определение сходства онтологий, определение кластеров объектов сети, включение нового объекта в состав сообщества, модернизация домена сети.

При решении этих задач используется тот факт, что объекты сетевого сообщества практики описаны в нашей работе с использованием онтологических моделей. Приводится подробное описание разработанных методов вычисления близости онтологий объектов, позволяющую количественно определить схожесть двух объектов сетевого сообщества. Предлагается использовать разработанные методы при проектировании программно-сервисной компоненты - сервера отношений. На основании экспериментальных данных предлагается использовать меру сходства Жаккарда (экспериментальные данные приведены на рис. 1.) как наиболее точно определяющую сходство объектов. Она располагается ближе всех мер сходства к прямой, зависящей от процента одинаковых понятий в сравниваемых объектах, полученной при помощи экспертов.

Сравнение мер сходства

_ -^ассагй

Ки)сгуп5к! ] вйазоп ■ --- Бока! апй впеаШ 1

— ,10Ьп50п

Опуег Апс! КгоеЬег

— Радег апс! МсСсмап МсСоппаидЬеу

2«

100 95 90 85 80 75 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Количество одинаковых понятий в сравниваемых объектах, в %

Рис. 1. Результаты эксперимента по выбору меры сходства

15

Методика установления отношений меяеду объектами сетевого сообщества. Задача установления отношений между объектами сетевого сообщества решается как задача установления степени сходства между локальными он-тологиями объектов. Исходными данными являются заранее построенные онтологии объектов сетевого сообщества. Методика установления отношений выглядит следующим образом:

Для всех пар объектов, представленных онтологиями П, и П(4], подлежащих сравнению, выполняются следующие действия:

1. Определяются множества общих элементов, при этом учитываются как понятия, так и связи между понятиями:

2. Вычисляются степени общности двух множеств по формуле:

с а

рх+рг-а

Общая онтология сетевого сообщества практики строится на основании доступной информации о пользователях включая их профили и отражает результаты их деятельности, выраженные в научных работах, проектах, всевозможных публикациях и др. Общая онтология П может быть сформирована с применение двух подходов: автоматическом, когда происходит анализ всей информации о пользователях сообщества без вмешательства эксперта, и полуавтоматический, когда эксперт в режиме диалога с ЭВМ принимает решения о вариантах построения онтологии. Отметим, что второй подход реализуется как автоматизированный и зачастую эксперту необходимо выбирать из предложенных вариантов. Предполагается, что при построении общей онтологии происходит анализ множества документов, в которых заключается информация о пользователях и связанная с их деятельностью. При анализе документов следует обеспечить минимальную дублируемость информационных элементов и минимизировать связи между информационными элементами. Анализ документов предполагает разбор каждого предложения, с выделением значимых информа-

ционных элементов и связей между ними. В результате документ разбивается на п групп, где п - количество предложений в документе.

Метод формирования групп объектов. Задача разбиения объектов сетевого сообщества практики, которые представлены в виде документов, на группы объектов схожих по тематике, представляет собой задачу кластеризации документов в пространстве весовых коэффициентов терминов. Кластеризация документов - процесс выявления семантически похожих групп документов, при этом, в отличие от классификации, никакие характеристики групп не задаются заранее.

Учитывая специфику представления данных в модели предметной области сетевого сообщества, становится возможным получать более точную кластеризацию. Для этого предлагается использовать дополнительную кластеризацию по связям между понятиями объектов. Результаты кластеризации наборов объектов по понятиям и дополнительной кластеризации по связям приведены на рис. 2.

Кластеризация объектов сетевого сообщества

- Кластеризация по понятиям

- Кластеризация по связям

50 115 120 270 290 300 350 Количество объектов

Рис. 2. Кластеризация объектов сетевого сообщества по понятиям и связям

Эксперименты показывают, что использование в качестве параметров кластеризации связей между понятиями, позволяет получить кластеры, в которых среднее значение сходства объектов выше по сравнению с кластеризацией только с использованием понятий, при этом границы кластеров хорошо различимы. Это происходит в тех случаях, когда при дополнительной кластеризации образуются дополнительные кластеры.

Методика классификации объектов сетевого сообщества практики.

Исходными данными являются заранее построенные онтологии объектов сетевого сообщества практики. Как правило, при классификации используются онтологии кластеров С1к сетевого сообщества и онтологии внешних О' и внутренних объектов По. Компоненты онтологий Ш, По принадлежат общей онтологии сетевого сообщества П. Методика представима в виде последовательности следующих шагов:

1. Ввод объектов, представленных отологиями Пк или По, подлежащих классификации и указание порогового значения Яп.

2. Задание групп, существующих в сообществе, к которым необходимо отнести объекты. Каждая группа представлена онтологией Ш.

3. Выбор пары двух множеств из пунктов 1 и 2.

4. Определение множества общих элементов, учитываются понятия и связи между понятиями:

а = А» и а =Ц11ПД1„-

5. Вычисление степени общности двух множеств по формуле

<? а

6 Сравнение полученного значения с Яп.

7. Если полученное значение Бм больше Яп, то отнесение объекта к текущему кластеру, в противном случае выбирается следующий кластер и переход к шагу 4.

8. Проверка просмотрены ли все пары, если нет, то на шаг 3.

Модернизация домена сети. В процессе функционирования сетевого сообщества практики неизменно происходит его развитие за счет творческого процесса его участников. В сообществе появляются новые результаты научной и практической деятельности его участников, какие то результаты устаревают и теряют свою актуальность. Подобный процесс развития сетевого сообщества неизбежно приводит к изменению его предметной области. Домен сетевого сообщества всегда должен находится в актуальном состоянии, и отражать про-

18

цессы, происходящие в сетевом коллективе. Обязательной является возможность учитывать вектор развитие сетевого сообщества. Это позволит отслеживать развитие тематической направленности работы сообщества со временем и, возможно, будет способствовать правильному выбору направлений научных тематик.

Возможны два направления модернизации домена сетевого сообщества практики:

1. Без изменения структуры. Суть подобной модернизации заключается в изменении весов понятий и связей общей онтологии домена сети. Подобный подход может быть применим, когда происходят дискуссии, рецензии, комментарии материалов внутри сообщества без добавления новых работ.

2. С изменением структуры. Стоит отметить, что при подобном подходе может в общей онтологии домена сети происходить два вида изменений, связанных как с добавлением или удалением понятий, так и добавлением или удалением связей между понятиями. Ситуация, когда необходимо изменять онтологию сетевого сообщества, чаще всего происходит при добавлении нового члена сети или новых материалов.

Добавление новых объектов в сетевое сообщество практики и связанное с этим изменение общей онтологии домена сети происходит с учетом анализа новых объектов на предмет соответствия области деятельности сообщества. Предварительно происходит оценивание нового объекта с использованием меры близости.

Первым этапом является построение онтологии нового объекта на основе имеющейся информации о нем.

На втором этапе происходит сравнение онтологии домена сети с онтологией нового объекта. Осуществляется поиск общих информационных элементов и связей между ними для сравнения. Существует экспериментально полученный пороговый коэффициент Яп, ниже которого включение нового объекта в сообщество является не целесообразным.

Третий этап происходит, если сравнение двух онтологий дало значение больше порогового коэффициента Яп. На этом этапе происходит изменение структуры общей онтологии с учетом онтологии нового объекта - изменяются веса понятий и связей общей онтологии, и как правило, добавляются новые понятия и связи.

Заключительным этапом является отнесение нового объекта к одной из групп существующей внутри сетевого сообщества. На этом этапе происходит просмотр общих понятий онтологий, выявленных на втором этапе, и подсчет их количества по принадлежности к каждой из существующей групп. Далее происходит отбор групп, где число совпавших терминов получилось максимальным. Таким образом, мы выявляем заранее кластеры, к которым может быть близок новый объект. Далее происходит сравнение онтологии нового объекта с онтологией кластера. Если сравнение двух онтологий дали значение больше порогового коэффициента Яп2, то происходит отнесение нового объекта к этому кластеру. В противном случае, происходит сравнение со следующим кластером, где присутствует наибольшее количество общих понятий. Надо отметить, что возможна ситуация, когда новый объект не был отнесет ни к какой группе, но решение о принятии объекта в сеть принято. Становится понятным, что сформированные ранее группы должны быть изменены с учетом нового объекта. Тогда администратор может принять решения о новой кластеризации объектов сетевого сообщества практики, с целью обеспечения актуального состояния кластеров.

В четвертой главе описывается программное обеспечение для создания и поддержки функционирования сетевого сообщества практики, приводятся методические рекомендации по его применению для создания и поддержки функционирования сетевых сообществ практики. Предложена архитектура и программная реализация сервера отношений.

Общая архитектура портала сетевого сообщества, использующего сервер отношений (рис. 3) состоит из 4-х основных компонент: сервера приложений, обеспечивающего функционирование портала сетевого сообщества практики;

сервера онтологий, позволяющего работать с онтологиями сетевого сообщества, формализованных на естественном языке; У/тс1о\У8-приложения, осуществляющего семантический анализ объектов сетевого сообщества и построение онтологий; сервера отношений, осуществляющего поддержание функционирования сетевого сообщества практики.

Логически архитектуру портала сетевого сообщества, использующего сервер отношений можно разделить на три взаимосвязанных уровня: уровень интерфейса, уровень бизнес-логики и уровень данных.

администратора

Рис. 3. Общая архитектура портала сетевого сообщества, использующего

сервер отношений Дается описание этапов проектирования и программной реализации сервера онтологий и сервера отношений сетевого сообщества практики. Поясня-

ются основные программные интерфейсы. Приведены данные экспериментального исследования разработанных моделей и методов. Основные результаты и выводы

Разработанные в диссертации методы, находясь в русле доминирующих сегодня направлений исследовательской активности в сфере сетевых сообществ и онтологического моделирования, обеспечивают совершенствование теоретической базы моделирования сетевых сообществ практики. Разработанный по результатам исследований сервер отношений, реализующий предложенные методы формирования и обработки семантических данных объектов, может служить основой для организации взаимодействия членов сетевого сообщества в различных предметных областях. В ходе исследований, проведённых в настоящей диссертационной работе, получены следующие основные результаты:

1. На основе проведенного исследования принципов функционирования сетевых сообществ практики сформулированы особенности современного сетевого сообщества практики, представляющего собой сложную систему, состоящую из технической, программной, информационной, семиотической, лингвистической, семантической и административной подсистем, совместное функционирование которых проявляется в виде процессов создания и потребления информации и знаний в определенной предметной области.

2. На основе проведенного анализа сообщества практики как сложной системы определены уровни абстрагирования: информационный, семантический и функциональный, на каждом из которых сетевое сообщество практики можно представить семейством моделей, описывающих его поведение и структуру в рамках независимых между уровнями законов, принципов и понятий.

3. На основе проведенного исследования методов представления и интеграции знаний для идентификации предметной области сетевого сообщества, сформулированы особенности формирования знаний о предметной области сетевого сообщества практики, показана взаимосвязь моделей предметной области сообщества с моделями задач и процессов сообщества.

4. На основе проведенного анализа методов моделирования информационной архитектуры и знаний о предметной области сообщества предложена оригинальная интегрированная математическая модель сетевого сообщества практики на основе теоретико-множественного представления инфологической модели сообщества и онтологической модели предметной области сообщества. Преимуществом модели по сравнению с существующими является возможность использования единой модели представления сообщества на разных уровнях абстрагирования, что обеспечивает использование единой информационной архитектуры при разработке программного обеспечения для поддержки функционирования сообщества.

5. На основе анализа задач управления функционированием сетевого сообщества выделены основные задачи, решение которых направлено на развитие домена сообщества. Предложены методы их решения, в том числе, разработан метод формирования групп объектов сетевого сообщества на основе анализа сходства частных онтологий объектов, обеспечивающий более высокую точность определения сходства по сравнению с существующими методами.

6. На основе проведенного анализа функциональной инфраструктуры сообщества практики определено сервисное ядро программного инструментария сообщества, выделена компонента сервера отношений. Разработана методика создания сервера отношений и предложен программный инструментарий реализации набора основных операций над объектами сообщества в виде сервера отношений, позволяющих интегрировать его в программное обеспечение сообществ произвольной структуры.

Публикации по теме диссертации

Публикации в журналах, входящих в Перечень ВАК

1. C.B. Мальцева, Д.С. Проценко. Серверы отношений сетевых сообществ практики на основе онтологических моделей //Автоматизация и современные технологии. - 2008. - № 3. - С. 26-29. (вклад автора 0,16 пл.).

2. В.В. Никитин, C.B. Мальцева, Д.С. Проценко. Интегрированная система разработки образовательных стандартов на основе технологий управления знаниями // Журнал "Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела". - 2009. - № 1. - С. 51-58. (вклад автора 0,1 пл.).

Другие публикации и тезисы докладов

3. C.B. Мальцева, Д.С. Проценко. Программный комплекс для создания типовых сервисов и компонент в составе Интернет-ресурсов // Информационные технологии XXI века. Материалы IV Межвузовской ежегодной научно-практической конференции. - Москва, 2003. - С. 24-25. (вклад автора 0,05 пл.).

4. Д.С. Проценко, C.B. Мальцева. Программные средства информационного сопровождения WEB-ресурсов Интернет // Информационные технологии XXI века. V Межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. - М., ИИТ МГУС, 2003. - 379с. - С. 64-68. (вклад автора 0,1 пл.).

5. Д.С. Проценко. Автоматизация сопровождения WEB-ресурсов Интернет // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М.: МИЭМ, 2004. - 617 с. - С. 269-270.

6. Д.С. Проценко. Управление информационным содержанием WEB - ресурсов Интернет // «Новые информационные технологии». Тезисы докладов XII Международной студенческой школы-семинара. -М.: МГИЭМ, 2004. - 421с. -С. 324-325.

7. Д.С. Проценко. Онтологическое моделирование Интернет-ресурсов // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М.: МИЭМ, 2005. - 429с. - С.67-68.

8. Д.С. Проценко. Использование онтологий для проектирования Интернет-ресурсов // Информационные технологии XXI века. Материалы VII Межвузовской научно-практической конференции. - М., 2005. - 302 с. - С. 84-87.

9. Д.С. Проценко. Проектирование и расширение онтологий программно-информационных продуктов // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М.: МИЭМ, 2006. - 440с. - С. 128-129.

10. Д.С. Проценко. Методы построения онтологий предметных областей программно-информационных продуктов // Искусственный интеллект в XXI веке. Решения в условиях неопределенности: сборник статей IV Международной научно-технической конференции. — Пенза, 2006. - С. 48-49.

11. Д.С. Проценко. Проектирование онтологий предметных областей программно-информационных продуктов // Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М.: МИЭМ, 2007. - 469с. - С. 142-143.

12. C.B. Мальцева, Д.С. Проценко. Серверы отношений сетевых сообществ // Труды XIV Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2007". Том 2. Секции D, Е. - Санкт-Петербург, 2007. - С. 340-341. (вклад автора 0,06 п.л.).

13. C.B. Мальцева, Д.С. Проценко, В.А. Фомичев, и др. Отчет о научно-исследовательской работе по теме: «Разработка вариантов и правил обеспечения логической систематизации и семантической согласованности данных по проектам, реализуемым в предметной сфере». - Регистрационный номер научного отчета в ВНТИЦ- 01.2.00951569. - 2009. (вклад автора 0,5 п.л.).

Свидетельства об официальной регистрации программ, разработанных на основе результатов диссертации:

14. Программа «Сервер отношений сетевых сообществ практики» (Relationship Server of Network Communities of Practice) / Д.С. Проценко // Свидетельство о регистрации в Роспатенте программы для ЭВМ № 2009610664 от 28 января 2009 г.

Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г. Подписано в печать 18 ноября 2009 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,0. Тирах 100 экз. Заказ №306 Типография издательства ГУ-ВШЭ 125319, г. Москва, Кочновский пр-д, д. 3

Введение.

Глава 1. Проблемы разработки математического и программного обеспечения для поддержания функционирования сетевых сообществ.

1.1. Проблемы моделирования сетевых сообществ.

1.2. Проблемы создания и функционирования сетевых сообществ практики.

1.2.1. Особенности управления сетевым сообществом практики.

1.3. Методы и средства онтологического моделирования.

1.4. Проблемы создания комплекса программных средств для моделирования функционирования сетевого сообщества практики.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Применение онтологий для моделирования сетевого сообщества практики.

2.1. Системная декомпозиция сетевого сообщества практики.

2.2. Моделирование сетевого сообщества на информационном уровне

2.3. Модель домена сетевого сообщества практики.

2.4. Интегрированная модель сетевого сообщества практики.

2.5. Моделирование отношений между объектами сетевого сообщества практики.

2.6. Определение компонент онтологических моделей.

Выводы к главе 2.

Глава 3. Разработка методов и алгоритмов для реализации функций управления сетевым сообществом практики

3.1. Методы определения сходства объектов сообщества

3.1.1. Методика установления отношений между объектами сетевого сообщества.

3.2. Методы определения кластеров объектов сети.

3.2.1. Методы формирования исходных данных для кластеризации. сообщества практики.

3.2.3. Функционалы качества разбиения.

3.2.4. Кластеризация объектов сетевого сообщества на основе модели предметной области.

3.3. Классификация объектов сетевого сообщества.

3.3.1. Методика классификации объектов сетевого сообщества практики.

3.4. Модернизация домена сети.

Выводы к главе 3.

Глава 4. Проектирование и программная реализация сервера отношений сетевого сообщества практики.

4.1. Общая архитектура портала сетевого сообщества, использующего сервер отношений.

4.2. Проектирование и программная реализация сервера онтологий сетевого сообщества практики.

4.3. Проектирование и программная реализация сервера отношений сетевого сообщества практики.

4.3.1. Типовые виды объектов сетевого сообщества практики.

4.4. Экспериментальное исследование функционирования сервера онтологий и сервера отношений.

Выводы к главе 4.

Развитие Интернет, в частности концепции Web 2.0, предполагает развитие ресурсов сети, формируемых за счет пользовательского контента.Количество форм таких ресурсов постоянно увеличивается: блоги, форумы, интегрированные среды, которые объединяют блоги и форумы, коммерческие сообщества. Центральное место среди них занимают социальные сети. В последние несколько лет, феномен развития социальных сетей, привлек в их состав миллионы пользователей. По данным аналитического сервиса comScore World Metrix [1], с июня 2006 по июнь 2008 года у 7 крупнейших мировых социальных сетей резко увеличилось общее количество уникальных пользователей. Например, за 2 года самый крупный портал MySpace продемонстрировал прирост количества пользователей на 75%, в результате чего его аудитория составила 117 млн. человек, а количество пользователей портала Facebook выросло на 423%, обогнав при этом MySpace, и составив аудиторию в 131 млн. человек.Сейчас насчитывается тысячи сетевых сообществ, которые сильно отличаются друг от друга: имеют различное программное обеспечение и технологии коммуникаций, тематику и направления деятельности, способы формирования аудитории и принятия новых участников. Распространение социальных сетей не обошло стороной и крупные компании. Стали появляться внутрикорпоративные социальные сети.Сообщества практики (Community of Practice) представляют собой частный случай сетевого сообщества, объединяющего людей, заинтересованных в приобретении и развитии знаний в определенной области и использовании их на практике. Такие сообщества могут объединить практиков, компетентных в определенной предметной области по всему миру. Сообщества практики, как правило, представляют собой регламентированные по разным параметрам сетевые сообщества, имеющие свой подъязык и правила общения, их деятельность, также как и деятельность любого сетевого коллектива, не требует необходимости присутствия всех участников в одном и том же месте.Одной из организационных форм научного сетевого сообщества является сеть мастерства (Network of Excellence). Объединение участников сети направлено на достижение долгосрочной и прогрессивной интеграции исследовательского потенциала участников, а так же на получение научных результатов. Сети мастерства представлены в Европе как специфический инструмент, разработанный в 6-ой и 7-ой рамочных европейских Программах для создания Единого Европейского Пространства [2].Сетевые сообщества создаются не только в Интернет, крупные компании также создают свои внутренние сетевые сообщества, как средство управления знаниями внутри компании. Примерами платформ для реализации сетевого сообщества внутри компании могут быть: Microsoft Share Point Portal Server, BEA WebLogic Portal, IBM WebSphere Portal, OracleAS Portal.Важной особенностью сообществ практики является то, что основой и результатом их существования является формирование и развитие определенной предметной области (домен сообщества практики), представляющей собой область знаний, определяющую интересы членов сообщества, стимулирующую их общение и включающую основные проблемы, решением которых они занимаются. Это делает для сообществ практики неэффективными информационные модели, которые, как правило, являются основой создания программного обеспечения управления сообществами. Такие модели позволяют реализовать механизмы ручного управления контентом сообщества и формирования домена сообщества.Сервисы сообщества ограничены стандартным набором поисковых сервисов.Для эффективного функционирования сообществ практики необходимы методы, позволяющие моделировать домен сообщества и основные процессы, связанные с его формированием и развитием. Созданные на их основе механизмы управления сообществом и реализующие их инструментальные средства должны учитывать семантические связи между объектами сообщества. Центральной частью программной среды сообщества в этом случае является сервер отношений - программно-сервисная компонента, позволяющая определять отношения между объектами сообщества. При этом важной особенностью программной среды функционирования сетевого сообщества является интеграция ручных и автоматических методов управления, что делает необходимым присутствие сервисов информационного сопровождения принимаемых решений.Исследования в области математического моделирования и создания программных средств для управления сетевыми сообществами проводились в последнее время многими исследователями и исследовательскими коллективами и отражены в обширной литературе. Следует отметить работы В. Alger [3], R. Hamman [4], M.S. Nilan [5], J. Preece [6], H. Rheingold [7], W.E. Steinmueller [8], B. Wellman [9], F. Bell [10], E. Zaitseva [10], N. Coates [10], С Coppola [11], E. Neelly [11], R. Studer, [12] V.R. Benjamins [12], D. Fensel [12], P. Spyns [13], D. Oberle [13], R. Volz [13], О.И. Боровиковой [14], Ю.А. Загорулько [14].Исследования в области моделирования социальных процессов отражены в работах А. Айвазяна [15], Ф.Т. Алескерова [16], Ю.М. Плотинского [17], Г.В. Градосельской [18], О.М. Роя [19], В.А. Давыденко [20], Г.Ф. Ромашкиной [20], Н. Чуканова [20], в том числе исследованиям в области моделирования социальных сетей посвящены работы R. Hamman [4], M.S. Nilan [5], Н. Rheingold [7].Важной частью моделирования деятельности сообщества является представление знаний о предметной области. Исследованиям в области посвящены работы Д.А. Поспелова [21], Т.А. Гавриловой [22-24], В.Ф. Хорошевского [23], Г.С. Плесневича [25], Дж. Элти [25], М. Кумбса [25], Л.С. Болотовой [26], А.А. Смолянинова [26], В.А. Геловани [27], А.А. Башлыкова [27], В.Б. Бриткова [27], Е.Д. Вязилова [27], П. Джексона [28], Б.Я. Советова [29], Д. Марселлуса [30], В.А. Фомичева [31], С О . Кузнецова [32], В.В. Корнеева [33], В.В. Девяткова [34], Ж.-Л. Лорьера [35], А.И. Змитровича [36].Учитывая, что в концепции Web 2.0 основой семантической метаинформации являются онтологии, следует отметить также работы специалистов в области онтологического моделирования: N. Guarino [37], R. Mizoguchi [38], Н. Takeda [40], М. Uschold [40], М. Gruninger [40], T.R. Gruber [41], Vogel [42], Б.В. Доброва [43], Н.В. Лукашевич [43], О.И. Боровиковой [14, 44], Ю.А. Загорулько [14, 44], А.С. Клещева [45], И.Л. Артемьевой [45], А.С. Нариньяни [46], Т.А. Гавриловой [22, 24].Важным аспектом создания программного инструментария сетевого сообщества является его реализация как Интернет-ресурса. Методы создания программных средств для портальных решений отражены в работах: N. Guarino [37], Н. Takeda [39], М. Uschold [40], М. Gruninger [40], О.И. Боровиковой [14, 44], Ю.А. Загорулько [14, 44], А.Д. Иванникова [47], М.В. Булгакова [47], В.З. Ямпольского [48], А.Ф. Тузовского [48, 49].Проведенные исследования позволяют осуществить переход от информационных моделей, как основы для управления функционированием сетевых сообществ практики к новым моделям на основе методов представления знаний, что позволит создать более эффективный инструментарий управления сообществами.Основной проблемой в этом направлении является создание моделей, практически применимых при разработке программного обеспечения сообществ практики, учитывающих особенности среды функционирования, требования сложившейся практики управления сообществами, особенности источников информации, на основании которой формируется домен сообщества.Целью работы является совершенствование процессов функционирования сетевых сообществ практики на основе создания математических моделей сообщества и инструментальных программных средств для обеспечения его функционирования.Достижение этой цели предполагает необходимость решения следующих задач: • исследование принципов функционирования сетевых сообществ практики; • исследование методов представления и интеграции знаний для идентификации предметной области (домена) сетевого сообщества; • создание математической модели сетевого сообщества практики; • разработка методов и алгоритмов для обеспечения функционирования сетевого сообщества практики.Объектом исследования являются модели, методы и программные средства, обеспечивающие функционирование сетевого сообщества практики.Предметом исследования являются способы и методы моделирования сетевого сообщества практики и его предметной области.Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе рассматривались существующие модели и методы представления знаний, применены методы теории множеств, системный подход, методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.Научная новизна: В работе предложены: • интегрированная модель сетевого сообщества практики на основе комбинации инфологической и онтологической моделей; • метод формирования групп объектов сетевого сообщества на основе анализа сходства частных онтологии объектов; • методика создания информационного и программного обеспечения для поддержки функционирования сетевого сообщества на основе разработанных моделей и методов.Практическая ценность работы состоит в: • математическом, программном и методическом обеспечении для создания и поддержки функционирования сетевого сообщества практики, разработанном на основе предложенных моделей и методов; • реализации набора основных операций над объектами сообщества в виде программно-сервисного компонента — сервера отношений, позволяющих интегрировать его в программное обеспечение сообществ произвольной структуры.Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературных источников из 120 наименований и 2 приложений.В первой главе рассматривается понятие сетевого сообщества, принципы функционирования сетевых сообществ практики, приведена классификация сообществ. На основании проведенного анализа устанавливаются факторы, от которых зависит существование и развитие сетевого сообщества.Отмечаются проблемы, возникающие при создании и функционировании сообществ практики. Важной особенностью сообществ практики является то, что результатом их существования является формирование и развитие определенной предметной области (домен сообщества практики), представляющей собой область знаний, определяющую интересы членов сообщества, стимулирующую их общение и включающую основные проблемы, решением которых они занимаются.Обосновывается возможность практического применения онтологического моделирования для моделирования объектов сообщества практики.Определяются проблемы создания комплекса программных средств для моделирования функционирования сообщества практики.Во второй главе проведен анализ сетевого сообщества практики как сложной системы и предложена математическая модель сообщества.Показано, что современное сетевое сообщество практики представляет собой сложную систему, состоящую из технической, программной, информационной, семиотической, лингвистической, семантической и административной подсистем, совместное функционирование которых проявляется в виде процессов создания и потребления информации и знаний в определенной предметной области. При описании сетевого сообщества выделены три основных уровня абстрагирования его описания: информационный, семантический и функциональный, на каждом из которых используются разные модели сообщества.На информационном уровне рассматривается только совокупность информации, представляющая информационное пространство сетевого сообщества и определяющая занимаемую им область в глобальном информационном пространстве. На семантическом уровне рассматривается совокупность знаний, которые порождается функционированием сообщества практики. На функциональном уровне рассмотрению подлежат описания алгоритмов операций по обработке информации и знаний, реализующие основные сервисы сообщества.На информационном уровне используется инфологическая модель, позволяющая отразить иерархию информационных объектов сообщества: информационный объект, информационный кластер, информационная область. На семантическом уровне каждому из информационных объектов ставится в соответствие семантический объект: домен объекта, домен группы, домен сообщества. Для представления объектов на семантическом уровне используется онтологическая модель. На функциональном уровне для каждого из выделенных уровней иерархии определяется сервисный объект: сервис объекта, сервис группы, сервис сообщества.Приводится интегрированная модель сетевого сообщества практики на основе комбинации инфологической и онтологической моделей.В третьей главе описываются задачи функционирования сетевого сообщества практики и предлагаются методы их решения. В частности, решаются такие задачи, как: - определение сходства онтологии; - определение кластеров объектов сети; - включение нового объекта в состав сообщества; - модернизация домена сети.Решение этих задач основывается на разработанной в предыдущей главе интерпретации объектов сетевого сообщества практики как частных онтологии. Приводится подробное описание разработанных методов вычисления близости онтологии объектов, позволяющих количественно определить схожесть двух объектов сетевого сообщества. Предложена концепция проектирования программно-сервисной компоненты, сервера отношений, реализующей решение перечисленных задач.В четвертой главе описывается программное обеспечение для создания и поддержки функционирования сетевого сообщества практики, приводятся методические рекомендации по его применению для создания и поддержки функционирования сетевых сообществ практики.Предложена архитектура и программная реализация сервера отношений. Дается описание этапов проектирования и программной реализации сервера онтологии и сервера отношений сетевого сообщества практики. Поясняются основные программные интерфейсы.

Выводы к главе 4

1. В четвертой главе предложена архитектура программного комплекса с использованием сервера отношений, в качестве компоненты управления сетевым коллективом.

2. Реализуемые сервером отношений сервисы и заложенные в него модели и методы показали свою работоспособность.

3. Разработанные структура, программные компоненты и сервисы способствуют практическому решению задачи обеспечения функционирования сетевого сообщества практики.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработанные в диссертации методы, находясь в русле доминирующих сегодня направлений исследовательской активности в сфере сетевых сообществ и онтологического моделирования, обеспечивают совершенствование теоретической базы моделирования сетевых сообществ практики. Разработанный по результатам исследований сервер отношений, реализующий предложенные методы формирования и обработки семантических данных объектов, может служить основой для организации взаимодействия членов сетевого сообщества в различных предметных областях. В ходе исследований, проведённых в настоящей диссертационной работе, получены следующие основные результаты:

1. На основе проведенного исследования принципов функционирования сетевых сообществ практики сформулированы особенности современного сетевого сообщества практики, представляющего собой сложную систему, состоящую из технической, программной, информационной, семиотической, лингвистической, семантической и административной подсистем, совместное функционирование которых проявляется в виде процессов создания и потребления информации и знаний в определенной предметной области.

2. На основе проведенного анализа сообщества практики как сложной системы определены уровни абстрагирования: информационный, семантический и функциональный, на каждом из которых сетевое сообщество практики можно представить семейством моделей, описывающих его поведение и структуру в рамках независимых между уровнями законов, принципов и понятий.

3. На основе проведенного исследования методов представления и интеграции знаний для идентификации предметной области сетевого сообщества, сформулированы особенности формирования знаний о предметной области сетевого сообщества практики, показана взаимосвязь моделей предметной области сообщества с моделями задач и процессов сообщества.

4. На основе проведенного анализа методов моделирования информационной архитектуры и знаний о предметной области сообщества предложена оригинальная интегрированная математическая модель сетевого сообщества практики на основе теоретико-множественного представления инфологической модели сообщества и онтологической модели предметной области сообщества. Преимуществом модели по сравнению с существующими является возможность использования единой модели представления сообщества на разных уровнях абстрагирования, что обеспечивает использование единой информационной архитектуры при разработке программного обеспечения для поддержки функционирования сообщества.

5. На основе анализа задач управления функционированием сетевого сообщества выделены основные задачи, решение которых направлено на развитие домена сообщества. Предложены методы их решения, в том числе, разработан метод формирования групп объектов сетевого сообщества на основе анализа сходства частных онтологий объектов, обеспечивающий более высокую точность определения сходства по сравнению с существующими методами.

6. На основе проведенного анализа функциональной инфраструктуры сообщества практики определено сервисное ядро программного инструментария сообщества, выделена компонента сервера отношений. Разработана методика создания сервера отношений и предложен программный инструментарий реализации набора основных операций над объектами сообщества в виде сервера отношений, позволяющих интегрировать его в программное обеспечение сообществ произвольной структуры.

1. Сайт международной аналитической компании comScore Networks. -Электронный ресурс.. - Режим доступа:http://www.comscore.com/PressEvents/PressReleases/2007/07/SocialNetworki ngGoesGlobal/(language)/eng-US

2. Seventh Research Framework Programme (FP7). European Commission -Research. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://ec.europa.eu/research/fp7

3. Alger В. The Experience Designer. 2004. - Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.brianalger.net

4. Hamman R. Computer Networks Linking Network Communities. In C. Werry & M. Mowbray (Eds.), Online Communities. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. pp. 71-96.

5. Nilan M.S. Speculations on the impact of global electronic networks on human cognition and human organization. Internet Research, 3(3). - pp. 47-56.

6. Preece J. Online Communities: Designing Usability, Supporting Sociability: John Wiley and Sons. 2004.

7. Rheingold H. The Virtual Community: Homesteading on the Electronic Frontier. Reading, MA: Addison-Wesley. 1993.

8. Steinmueller W. E. Virtual Communities and the New Economy. In R. Mansell (Ed.), Inside the Communication Revolution: Evolving Patterns of Social and Technical Interaction. Oxford: Oxford University Press. - pp. 21-54.

9. Wellman B. Are personal communities local? A Dumptarian reconsideration. Social Networks, 18(4). pp. 347-354.

10. Bell F., Zaitseva E., Coates N. Respecting Difference: Developing Governance of International Online Student Collaboration. Paper accepted for presentation at HCI International, Las Vegas, Nevada, USA. 2005.

11. Coppola C., Neelly E. Open Source Open Learning: why open source makes sense for education. Presented at Open Source Summit, 2004.

12. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.opensourcesummit.org/ open-source-200408.pdf

13. Studer R., Benjamins V. R., Fensel D. Knowledge engineering: principles and methods // Proc. of the conference on data and knowledge engineering. 1998. - Volume 25.-Issue 1-2. - pp. 161-197.

14. Spyns P., Oberle D., Volz R. et al. Onto Web a Semantic Web community portal // Proc. of 4th international conference on practical aspects of knowledge management. - 2002. - pp. 189-200.

15. Загорулько Ю.А., Боровикова О.И. Подход к построению порталов научных знаний // Автометрия. № 1, 2008, т. 44. с. 100-110.

16. Aivazian S.A. Probabilistic-Statistical Modelling of the Distributary Relations in Society. In: «Private and Enlarged Consumption», North-Holland Publ. Сотр., 1976.

17. Алескеров Ф.Т., Хабина Э.Л., ТНварц Д.А. «Бинарные отношения, графы и коллективные решения». М., Изд. дом ВШЭ. — 2006. - ISBN 5-75980345-Х. - 300 с.

18. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений. Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Логос, 2001. - 296 е.: ил.

19. Градосельская Г. В. Сетевые измерения в социологии: Учебное пособие / Под ред. Г. С. Батыгина. М.: Издательский дом «Новый учебник». -2004. 248 с.

20. Рой О. М. Исследования социально-экономических и политических процессов: Учебник для вузов. СПб.: Питер. - 2004. - 364 с: ил.

21. Давыденко В.А., Ромашкина Г.Ф., Чуканов С.Н. Моделирование социальных сетей //Вестник Тюменского государственного университета. -№ 1.-2005. С. 68-79.

22. Искусственный интеллект: Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь. 1990. - 304 с.

23. А.Н. Бездушный, Э.А. Гаврилова, В.А. Серебряков, А.В. Шкотин (ВЦ РАН), Место онтологий в единой интегрированной системе РАН. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ras.ru/ph/0006/3Q3T33RC.html

24. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер. - 2000. - 384 с: ил.

25. Гаврилова Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями // Труды международного конгресса "Искусственный интеллект в XXI веке". Дивноморское, Россия. - М., Физматлит. - 2001. - С. 21-33.

26. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. Б.И. Шитикова. М: Финансы и статистика. - 1987. -191 с: ил.

27. Болотова Л.С., Смолянинов А.А. Неформальные модели представления знаний в системах искусственного интеллекта: Учебное пособие //Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (ТУ)-М.- 1999.-100 с.

28. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В.А. Геловани, АА. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д. Вязилов. М.: Эдиториал УРГГ. - 2001. - 304 с.

29. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос.- М.: Издательский дом «Вильяме». 2001. - 624 с: ил.

30. Советов Б.Я. Информационная технология: Учеб. Для вузов по спец. «Автоматизир. системы обработки информ. и упр.». М.: Высш. шк., 1994. - 368 с: ил.

31. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ./Предисл. С.В. Трубицына. М.: Финансы и статистика.- 1994. 256 с: ил.

32. Фомичев В.А. Формализация проектирования лингвистических процессоров. М.: МАКС Пресс. - 2005.

33. Кузнецов С.О. Методы теории решеток и анализа формальных понятий в машинном обучении //Новости Искусственного Интеллекта. — 2004.-N3.-С. 19-31.

34. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, СВ. Васютин, В.В. Райх. М.: «Нолидж». - 2000. - 352 с: ил.

35. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. Пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 2001. - 352 с: ил.

36. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. / Пер. с фр./ Под ред. В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1991. -568 с: ил.

37. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. -Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. 368 с.

38. Guarino N. Understanding, building and using ontologies // International Journal of Human-Computer Studies, February/March 1997. Volume 46. -Issue 2-3.-pp. 293-310.

39. Mizoguchi R. A step towards ontological engineering // Proc. of the 12th National Conference on AI of JSAI. 1998. - P. 24-31.

40. Takeda H. Ontologies. Электронный ресурс.: презентация. - Режим доступа: http://www-kasm.nii.ac.jpMakeda/lectures/soken/ontologies-for-lecture04.pdf

41. Uschold М., Gruninger М. Ontologies: principles, methods and applications // Knowledge Engineering Review. June 1996. - Volume 11(2). - P. 93-113.

42. Gruber T. R. Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing // International Journal of Human-Computer Studies. 1995. -Volume 43.-P. 907-928.

43. Vogel C., Quality Taxonomies. 2000. - Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.infotoday.com/KMWorld2000/presentations/ vogel.ppt

44. Б.В. Добров, Н.В. Лукашевич. Лингвистическая онтология по естественным наукам и технологиям для приложений в сфере информационного-поиска. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://fccl.ksu.ru/issuespec/docs/oent-kgu.doc

45. Боровикова О. И., Загорулько Ю. А. Организация порталов знаний на основе онтологии // Труды международного семинара «Диалог'2002» по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям. 2002. - Том 2. - С. 76-82.

46. Клещев А. С., Артемьева И. Л. Математические модели онтологий предметных областей. Часть 3. Сравнение разных классов моделей онтологий //Научно-техническая информация. 2001. - N 4. - С. 10-15.

47. Нариньяни А.С. ТЕОН-2: от Тезауруса к Онтологии и обратно //В сб. "Межд. Семинар ДИАЛОГ'2002", Протвино, Июнь 11 -16, 2002. т.1. С. 307-313.

48. Тузовский А.Ф., Козлов С.В. Построение модели знаний организации с использованием системы онтологий. //Диалог 2006: Труды международной конференции М. - 2006.

49. Eric Lesser, Laurence Prusak, Creating Value with Knowledge: Insights from the IBM Institute for Business Value, Oxford University Press, New York, 2004.

50. Определение социальной сети. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org

51. Патаракин Е.Д. Сетевые сообщества и обучение / Е.Д. Патаракин. — М.: ПЕР СЭ, 2006.-112 с.

52. W3C Semantic Web Activity. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.w3.org/2001/sw/

53. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. -Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.w3.org/TR/rdf-schema

54. OWL Web Ontology Language. Overview. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.w3 .org/TR/owl-features/

55. The Learning Object Metadata standard. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://ieeeltsc.org/wgl 2LOM/lomDescription

56. Бархатов А.В. Разработка и интеграция веб ресурсов с использованием онтологий. - Электронный ресурс. - Режим доступа: -http://eois-2004.cimpo.univer.omsk.su/Tezis/R5-3.htm.

57. Ной Н. , МакГиннесс Д. Разработка онтологий 101: руководство по созданию вашей первой онтологии. Стэнфордский Университет, Калифорния, 2001.

58. С.В. Мальцева, Д.С. Проценко. Серверы отношений сетевых сообществ практики на основе онтологических моделей //Автоматизация и современные технологии. 2008. - № 3. - С. 26-29.

59. Острейковский В.А. Информатика: Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк. - 1999. - 511 с. ил.

60. А.В. Абрамов. Онтология как метод описания предметных областей. Курский государственный университет. Электронный ресурс.1. Режим доступа:http://mf.mgpu.ru/main/content%5Cvestnik%5Cvestnik7%5C72.doc

61. Borst W. N. Construction of engineering ontologies for knowledge sharing and reuse. PhD Thesis. University of Tweenty, Enschede, Netherlands. Centre for Telematica and Information Technology. 1997. - 243 p.

62. Gomez-Perez A. Evaluation of ontologies // International journal of intelligent systems. 2001. - Volume 16(3). - P. 391-409.

63. Staab S., Angele J., Decker S. et al. Semantic community web portals // Proc. of the 9th international World Wide Web conference. Amsterdam: Elsevier Science, 2000. - P. 473-491.

64. Woukeu A., Wills G., Conole G. et al. Ontological hypermedia in education: A framework for building web-based educational portals // Proc. of world conference on educational multimedia, hypermedia and telecommunications. 2003.-P. 349-357.

65. Corcho O., Gomez-Perez A., Lopez-Cima A. et al. ODESeW: Automatic generation of knowledge portals for intranets and extranets // Proc. of the 2nd international Semantic Web conference. 2003. - Volume 2870. - P. 802-817.

66. Fikes R., Farquhar A., Rice J. Tools for assembling modular ontologies in Ontolingua // Proc. of the 14th national conference on Artificial Intelligence. -1997.-pp. 436-441.

67. Kifer M., Lausen G. F-Logic: A higher-order language for reasoning about objects, inheritance, and scheme // Proc. of the ACM SIGMOD international conference on management of data. 1989. - P. 134-146.

68. Heflin J., Hendler J., Luke S. SHOE: A knowledge representation language for Internet applications. Technical Report. Электронный ресурс. -1999. - Режим доступа:http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/pubs/tech99.pdf

69. Gomez-Perez A., Fernandez-Lopez М., Corcho О. Ontological engineering with examples from the areas of knowledge management, e-Commerce and the Semantic Web. -NY: Springer, 2004. -410 p.

70. Sowa J. F. Knowledge representation: logical, philosophical and computational foundations. С A: Brooks Cole Publishing Co, 2000. - 512 p.

71. Fellbaum C. WordNet: An electronic lexical database (language, speech and communication). The MIT Press, 1998. - 423 p.

72. Guarino N. Towards a methodology for ontology-driven conceptual modeling. Ontological analysis of taxonomic relationships. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://lisi.insa-lyon.fr/~jpierson/lisi-seminaires/2000-2001 /download/guarino-051000.pdf

73. Brachman R. J., Schmolze J. G. An overview of the KL-ONE knowledge representation system // Cognitive Science. 1985. - Volume 9. - №2. - P. 171216.

74. Brachman R. J., Fikes R. E., Levesque H. J. KRYPTON: A functional approach to knowledge representation // IEEE COMPUTER. 1983. - Volume 16(10).-P. 67-73.

75. MacGregor R., Bates R. The Loom knowledge representation language // Proc. of the knowledge-based systems workshop. 1987. - P. 17-29.

76. Borgida A., Brachman R. J., McGuinness D. L., Resnick L. A. CLASSIC: A structural data model for objects // Proc. of the ACM SIGMOD international conference on management of data. 1989. - P. 59-67.

77. Стандарт онтологического исследования IDEF5. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.idef.com/idef5.html.

78. Ной Н., МакГиннесс Д. Разработка онтологий 101: руководство по созданию вашей первой онтологии. Стэнфордский Университет, Калифорния, 2001.

79. Bell С. and Newby, Н. Community Studies: An Introduction to the Sociology of the Local Community London: Allen and Unwyn, 1971.

80. Fournier V. and Kelemen, M. 'Doing (Comm-)unity, Making Difference', paper presented at the 'Women in the Community: Working at Being Women' Conference, University College Scarborough, 17—19 July 1998.

81. Clarke J. Public nightmares and communitarian dreams: the crisis of the social in social welfare //in S. Edgell, K. Hetherington and A. Warde (eds) Consumption Matters. Oxford: Blackwell, 1996.

82. Trentin G. From Formal Training to Communities of Practice via Network-Based Learning // Educational Technology, March-April, 2001. PP. 5-14.

83. Коржов В. Как изучать сетевые сообщества? Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.osp.ru/nets/2002/16/147310/

84. Шикула Д. Интернет-сообщества как субъекты, формирующие глобальную информационную среду: понятие, происхождение, типы. // RELGA — научно-культурологический журнал широкого профиля. №10. -2006.

85. С.Г. Белобородов, Феномен виртуальных сообществ в киберлибертарианской риторике, Санкт-Петербургский государственный университет. Санкт-Петербург. - 2004.

86. Зайцева Е. Строительство виртуальной образовательной сети: почему мы выбрали Open Source // Educational Technology & Society. 8(4). -2005, pp. 270-279.

87. Материалы международной интернет-конференции. М. : Логос, 2003. - С. 399-407.

88. Гик Дж., ван. Прикладная общая теория систем. -— М.: Мир. 1981.

89. Гайдамакин Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс. Учебное пособие. — М.:Гелиос, АРВ. -2002.

90. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М. - 1996.

91. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. Серия «Информатизация России на пороге XXI века» М. СИНТЕГ. - 1999. - 224с.

92. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М. Мир. - 1973. - 344 с.

93. Толковый словарь по искусственному интеллекту. Электронный ресурс. Режим доступа:http://www.gumer.info/bibliotekBuks/Science/dict/12.php

94. Определение концептуальной модели. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://ru.wikipedia.org

95. Словарь по кибернетике: Св. 2000 ст. /Под ред. B.C. Михалевича. -2-е изд. К.: Гл. ред. УСЭ им. М.П. Бажана, 1989. 751 с.

96. А.В. Абрамов, Онтология как метод описания предметных областей. Курский государственный университет. Электронный ресурс. -Режим доступа:http ://mf.mgpu.ru/main/content%5 С vestnik%5 С vestnik7%5 С72. doc

97. Andrey Soares and Frederico Fonseca. Ontology-driven information systems: at development time. International Journal of Computers, Systems and Signals, Vol.8, No2, 2007. p. 50-59.

98. Vijayan Sugumaran, Veda C. Storey. The Role of Domain Ontologies in Database Design: An Ontology Management and Conceptual Modeling Environment. ACM Transactions on Database Systems, Vol. 31, No. 3, September 2006, pp. 1064-1094.

99. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Т. 1: Синтаксический анализ. - М.: Мир. - 1978.

100. Молчанов А.Ю., Системное программное обеспечение: Учебник для вузов, Питер, 1-е издание. 2006 год. - 400 стр.

101. Определение семантической сети. Электронный ресурс. -Режим доступа http://ru.wikipedia.org

102. Robert R. Sokal, Peter Н. A. Sneath, Principles of numerical taxonomy. San Francisco : W. H. Freeman. 1963.

103. Papka R, Allan J. Document classification using multiword features. In Proceedings of the CIKM'98, New-York, 1998.

104. StatSoft, Inc. Электронный учебник по промышленной статистике. -М: StatSoft. -2001.

105. Warrens, Matthijs Joost, Similarity coefficients for binary data : properties of coefficients, coefficient matrices, multi-way metrics and multivariate coefficients. 2008.

106. Дуда P., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен М.: Мир.1976.

107. Goodman, L. А., & Kruskal, W. Н. Measures of association for cross-classifications. Journal of the American Statistical Association, 49, 1954.

108. В.В. Кульба, C.C. Ковалевский, C.A. Косяченко, B.O. Сиротюк «Теоритические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных». -М., «Синтег».- 1999.

109. Российский семинар по Оценке Методов Информационного Поиска. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://romip.ru

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

111. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. Дж.-О. Ким, Ч.У. Мюллер, У.Р. Клекка и др.; Под. Ред. КС Енюкова. -М.: Финансы и статистика. 1989.

112. Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ/ Пер. с англ. М.: Статистика. - 1977.

113. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. -1988. - 176 с. : ил.

114. Воронцов К. В. Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования. 2007. - Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.ccas.ru/voron/download/Clustering.pdf

115. Кудинов Г. Обзор основных способов классификации. 2001. -Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.dataquality.ru/classification.htm

116. Сайт Aot.ru. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://aot.ru/index.html