автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка средств поддержки процесса навигации в гипермедиа системах

На правах рукописи

РГВ од

Никифоров Игорь Сергеевич *) м '

РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА НАВИГАЦИИ В ГИПЕРМЕДИА СИСТЕМАХ

циальностъ: 05.13.11 - Математическое и программное

обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем и сетей

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2000

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ»

Научный руководитель -

кандидат технических наук, доцент Вальковский В.Б.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Фомичев B.C. кандидат технических наук, доцент Джалиашвили 3.0.

Ведущая организация - Институт высокопроизводительных

вычислений и баз данных

Защита диссертации состоится «ДЗ»

МО^ 2000 г. в часов на заседании диссертационного совета К 063.36.12 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» по адресу: Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

„ А4д ^

Автореферат разослан " ' / " '' '">_ 2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Маркин А.С.

? т из .M-of&s- оь. о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Гипермедиа технология заслужила внимание широкого круга пользователей возможностью организации информации по чисто семантическим критериям, а не с точки зрения требований, определяемых системой хранения информации. Главными достоинствами систем, созданных на базе этой технологии, явились их ориентация на создание информационной среды, объективно отражающей практически любую предметную область, и возможность адекватного представления зсей взаимосвязи ее различных аспектов.

Сегодня средства гипермедиа переживают вторую волну юпулярности во всем мире в связи с появлением World Wide Web (WWW) - гигантской гипермедиа «паутины», созданной на базе :ети Internet. Развитие технологии в области телекоммуникаций i средств мультимедиа оказали большое влияние на развитие шроко распространенных ранее систем гипертекста. Они вышли за рамки однопользовательских систем организации текстового материала. Желание использовать гипертекстовую парадигму для зрганизации разнородной (мультимедийной) информации привело к юявлению гипермедиа систем.

Среди свойств современных гипермедиа систем можно зыделить динамический характер и смешанную природу шформации, распределенный характер ее хранения, множественность авторов и гигантские размеры информационных занков.

С момента возникновения, важнейшим назначением гипермедиа систем считается обеспечение поддержки ^формализованной интеллектуальной деятельности человека. Их гоеимуществом является естественная ориентация на поддержку ¡ыслительных процессов.

Однако, в настоящий момент, необозримые размеры чшермедийных баз данных, их запутанная система связей >ссбенно остро ставят одну из основных проблем гипермедиа ■ехнологии - проблему дезориентации пользователя в [нформационном пространстве, получившую название проблемы [авигации.

Необходимость решения проблемы навигации, вызванная ¡бвальньзм ростом потребителей гипермедиа технологии, юзволяет уверенно говорить об актуальности разработки :редств поддержки процесса навигации, учитывающих свойства, [рисущие современным гипермедиа системам: динамичность, ¡асштабность, информационная разнородность и эволюционность ¡азвития.

Цель работы. Основной целью работы является создание подхода, позволяющего повысить эффективность процесса навигации в гипермедиа системах, и основанного на использовании структурных характеристик гипермедиа системы. Подход должен учитывать особенности современных гипермедиа систем.

Основные задачи исследования:

1. Разработка подхода к созданию средств поддержки навигации пользователей в гипермедиа системах.

2. Разработка метода автоматического выделения структурных элементов гипермедиа и их взаимосвязей (макроструктуры гипермедиа системы). Метод должен учитывать разнородный (мультимедийный) характер информации в гипермедиа системах.

3. Разработка алгоритмов поиска и выделения групп семантически связанных информационных элементов. Алгоритмы должны предполагать обработку гипермедиа систем большого объема и ассоциативный (неформальный) характер установки связей между информационными элементами.

4. Создание программных средств для поддержки процесса навигации.

5. Создание программного прототипа системы поддержки навигации, для оценки эффективности предлагаемого подхода.

6. Проведения экспериментов для оценки эффективности предлагаемого подхода.

Методы исследования включают методы и технологии гипертекста и гипермедиа, теории графов, теории кластерного анализа, математической статистики, оптимизации, человеко-компьютерного взаимодействия, теории деятельности, технологии программирования.

Научная новизна заключается в том, что

1. Предложен подход к решению проблемы навигации, основанный на использовании структурных характеристик гипермедиа системы. Информация о структурных элементах и их взаимосвязях используются для представления гипермедиа системы пользователю и организации процесса навигации. Данные о структуре гипермедиа системы получаются с помощью алгоритма выделения структурных элементов автоматически.

2. Разработан метод автоматического выделения макроструктуры гипермедиа системы, основанный на топологическом подходе. Метод построен на анализе взаимосвязи информационных элементов и механизме рекурсивного агрегирования элементов в группы.

3. Разработана серия алгоритмов поиска групп

:емантически связанных элементов, основанных на вероятностно-:татистическом подходе.

4. Оценена вычислительная сложность и достоверность юзультатов разработанных алгоритмов. Приводятся рекомендации ¡о их использованию при различных условиях работы.

Практическая ценность и значимость результатов ;иссертационной работы заключается в том, что

1. Предложен подход к созданию средств поддержки роцесса навигации. Подход позволяет сократить временные и есурсные затраты, связанные с поиском информации в ипермедиа системах. Дается количественная оценка его рименимости.

2. Сформирована классификация алгоритмов зыделения групп емантически связанных информационных элементов гипермедиа, роведена оценка их вычислительной эффективности и остоверности получаемых результатов.

3. Разработан метод автоматического выделения внутренней труктуры гипермедиа. Получаемая информация о структуре, зжет использоваться как для организации процесса навигации, ак и для задач связанных с визуализацией гипермедиа и с рганизацией средств поиска информации.

4. Разработана серия алгоритмов выделения групп змантически связанных элементов, основанных на зпологическом подходе. Алгоритмы ориентированы на обработку формации больших объемов и могут также использоваться в ¿ежных научных областях, где модель представления данных содна с моделью гипермедиа: наукометрия, сети цитирования и з. Делаются выводы о применимости алгоритмов при различных :ловиях работы.

5. Создан программный инструментарий для автоматического «деления структурных элементов и их взаимосвязей в шермедиа системах World Wide Web и HyperMethod.

6. Разработана архитектура и программный прототип [стемы поддержки навигации пользователей в гипермедиа [стемах World Wide Web и HyperMethod.

Апробация работы. Основные положения работы •кладывались на следующих конференциях: Международная •нференция «II International Conference on Soft Computing d Measurements (SC'99)», С.-Петербург, 1999; Конференция оенная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы дготовки специалистов», Н. Петергоф, 1998; Международная нференция ACM «Computer Human Interaction'97», Atlanta, A, Í997; Международная конференция «Взаимодействие Человека Компьютером {EW-HCI)», Москва, 1996; Международная

конференция по компьютерной графике и визуализации «Graphicon'95», С.-Петербург, 1995.

Разработанное программное обеспечение было представлено на выставках SofTool'98(Москва) , CeBIT '98,'99,'2000 (Германия), Invecom '98'99 (С.-Петербург), Модуль'95 (Москва) и других.

Практические результаты диссертационной работы внедрены в Институте высокопроизводительных вычислений и баз данных, С.-Петербургском филиале Института «Открытое Общество» и ряде других.

Работа выполнялась в рамках проектов Министерства Науки и Технологий РФ:

«Исследование и построение формализованных моделей представления информации и их реализация средствами гипертекстовой технологии» (No 1.02.007/2-94), и «Создание автоматизированной среды разработки информационных массивов гипертекстовых и мультимедиа данных на базе технологии Web-CD».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 работ в отечественных и зарубежных изданиях, из них 14 тезисов докладов на конференциях и 3 статьи.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, двух приложений и списка литературы, включающего 105 наименований. Основная часть работы изложена на 127 страницах машинописного текста. Работа содержит 50 рисунков, 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, формулируются ее цель, основные задачи, научная новизна, полученные результаты и приводится структура диссертации.

В первой главе, имеющей обзорный характер, ставится развернутая задача исследования.

Описывается современное состояние гипермедиа технологии, выделяются особые свойства современных гипермедиа систем: динамичность, масштабность, разнородность, распределенность, множественность авторов и др. Особое значение уделяете; проблеме навигации - проблеме дезориентации пользователя г пространстве гипермедиа, наиболее остро стоящей перед миллионами пользователей гипермедиа систем.

Рассматривается типовая деятельность пользователе связанная с поиском и восприятием информации (получившая название поисково-перцептивного процесса), выражающаяся i процесе навигации - перемещении пользователя по гиперсвязям i

гипермедиа системе. На типовом примере демонстрируется низкая эффективность традиционного процесса навигации.

Рассматриваются традиционные подходы к решению проблемы швигации: поисковые машины, средства визуализации ^иперсвязей с использованием масштабирования, эвристик, жльтрации и др. Описываются границы их применения/

Предлагается, что подход к решению проблемы навигации юлжен быть основан на использовании структурных :арактеристик гипермедиа системы.

Далее, в первой главе описывается предлагаемый подход к юзданию средств поддержки навигации.

Основу предлагаемого подхода составляют три принципа:

1. Предоставление пользователю обобщенной информационной :артины гипермедиа системы.

2. Выделение двух фаз поиска (поисково-перцептивного :роцесса) и разделение процесса поиска на два этапа:

ориентировочная деятельность - быстрое перемещение :ежду группами тематически близких элементов, с короткими становками для анализа наиболее представительного элемента руппы, с целью выбора и принятия решения о целесообразности сследования всей группы.

- исследовательское движение - исследование гиперсвязей руппы с целью сбора информации. Перемещение осуществляется нутри группы. Если поисковый образ (то, что ищет ользователь) не согласуется с просматриваемой информацией, о происходит повторение первой фазы.

гипермедиа

3. Возможность автоматического построения обобщенной нформационной картины гипермедиа. Поскольку традиционная хема «ручного» создания рубрикаторов оказывается

неприемлемой вследствие гигантского объема и динамического характера гипермедиа систем.

Предполагается, что средства поддержки навигации, созданные на основе данного подхода, позволят сократить время и увеличить полноту поиска.

Во второй главе предлагается подход к выделению групп семантически связанных информационных элементов гипермедиа, основанный на топологическом принципе. Также формулируются базовые принципы построения алгоритма автоматического выделения таких групп, основанного на принципе статистической однородности.

В главе приводится анализ существующих подходов к выделению групп семантически связанных элементов: методы, основанные на анализе содержания; методы анализа полуструктурированной информации; методы, основанные на анализе взаимосвязи информационных элементов (так называемый, топологический подход).

Приводятся типы взаимосвязи элементов, соответствующих семантически связанным областям.

□ о о Ш <°

/ Л-""'-'С \ /'

о

оГ -

о

□ ° □

. - О

а

о

о

.-О'..

О

Рис. 2. Вид взаимосвязи элементов в семантически связанных областях: 1) клика, 2) кламп, 3) звезда, 4) цепочка

Показывается, что такие области соответствуют понятию «семантического кластера», определяемого следующим образом:

1) семантическим кластером является подграф гипермедиа графа;

2) компактность подграфа семантического кластера больше компактности исходного гипермедиа графа.

Компактность графа определяется следующим образом: / \

Ср =

Max-Y, Ъсц

V_j J-> (1)

{Max — Min)

где: Cij - кратчайшее расстояние между узлами inj (если расстояние между узлами inj равно бесконечности, то Cij устанавливается равным константе К) ; Мах = (п2-п)К; Min = (п2-п); a - количество узлов в графе.

Далее задача выделения компактных областей графа рассматривается как классическая задача анализа данных.

В работе показано, что интересующие нас подграфы, удовлетворяющие условию компактности (компактные подграфы), мы можем трактовать как однородные группы данных, и задача их выделения является частным случаем задачи анализа данных -выделения однородных подмножеств в исходных неупорядоченных данных.

Из основных подходов к выделению однородных групп объектов: вариативный подход (комбинационная группировка), структурный подход (кластерный анализ) и вероятностно-статистический подход (метод разделения смесей) , выбирается последний как наиболее полно соответствующей специфике поставленной задачи: произвольный характер установки связей между элементами гипермедиа, большой размер гипермедиа систем, акцент на общих закономерностях организации гипермедиа системы.

Предлагается алгоритм выделения компактных областей гипермедиа, основанный на выделении статистически однородных областей на матрице кратчайших путей.

Ядро алгоритма составляет последовательная процедура формирования кластеров, основанная на принципе их поэлементного наращивания, таким образом, чтобы включение очередного элемента в кластер было возможным только при условии выполнения некоторого статистического критерия, подтверждающего статистическую однородность, ранее

существующих в кластере и вновь добавляемых значений.

Так как мы не располагаем априорными сведениями о законах распределения совокупностей, то представляется целесообразным использовать критерии согласия свободные от распределения. В данной работе используется критерий Колмогорова-Смирнова. Данный критерий основан на сравнении эмпирической функции 'распределении с теоретической функцией

распределения F(x). Эмпирическая функция распределения для выборки объема п определяется как

Fn* (х) = Доля значений выборки X, меньших или равных х.

Значение отклонения Fn* (х) от F(x) можно использовать для построения критериев проверки гипотезы о том, что F(x) является истинной функцией распределения величины X.

Если F(x) - истинное распределение, которое является непрерывным, то распределение такой статистики, как

D = maxxVn[Fn (х) - F(x) ] и подобных ей, не зависят от F(x) (свободная от распределения).

Для проверки гипотезы о том, что F(x) является истинным распределением, используют критерий с критической областью D>dnii-a , где константу dn,i-а выбирают так, чтобы уровень значимости оказался равным а. Это приводит к построению двустороннего критерия. Для определения величины dn,i-a существуют полезные асимптотические результаты.

Приведенный критерий может быть использован при проверке гипотезы об идентичности распределений двух совокупностей X. Статистика будет иметь следующий вид:

Г = max^Vпг [Fa2* (х) - Fn2' (х) ]

Наиболее благоприятные результаты

П2 » П1 .

достигаются,

когда

Л*ю

значение Т

Рис. 3. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова для проверки гипотезы об идентичности распределений двух совокупностей

Получив значение статистики Г и порога <1п,1-а/ мы можем сказать, что если значение статистики Т не превосходит порогового, то при добавлении х-го элемента, кластер останется статистически однородным, в противном случае (значение Г больше порогового) 1-ый элемент не может быть добавлен в кластер.

Таким образом, последовательная процедура формирования сластера, осуществляется просмотром всех оставшихся ^кластеризованных узлов. Для каждого из них вычисляется шачение Т. Если для всех элементов не удалось найти значение «еньше порогового, то формирование данного кластера оканчивается; если такие элементы существуют, то для убавления в кластер выбирается элементы с меньшим значением Г (по принципу "наиболее подходящий"). В случае, если ни один 13 элементов по принятому критерию добавлен в кластер быть,не южет, то кластер считается сформированным, и начинается фоцедура формирования кластеров для оставшихся элементов.

Третья глава посвящена описанию разработки метода выделения внутренней структуры (макроструктуры) гипермедиа филожения.

В начале главы рассматриваются существующие модели зписания гипермедиа: графовая модель, Декстерская (и ее эасширение - Амстердамская) модель и, так называемая «ЗБ» [расширенная) модель. За основу принимается графовая модель, соторая хорошо описывает именно структурный аспект гипермедиа. Далее показывается как решаемая задача (задача юстроения обобщенной картины гипермедиа, в виде набора групп :емантически связанных элементов) в терминах ЗЭ-модели зормулируется как задача нахождения макроструктуры.

Основу метода составляют: алгоритм группировки элементов [рассмотренный в главе 2), механизм агрегации (редукции) и фоцедура именования групп. На первом этапе производится юиск и выделение групп семантически связанных элементов шгоритмом автоматической группировки. На втором этапе фоизводится редуцирование гипермедиа графа, когда группа ;емантически связанных узлов представляется одним структурным элементом. На третьем этапе производится именование :труктурных элементов.

Предлагается основным принципом при создания процедуры именования использовать следующий: в качестве имени группы ?ыбирается имя элемента, имеющего максимальный индекс >тносительной центральности яоа (выражение 2). Наибольший

С£>

№0 = ——, (2) соо<

где: СОИ, = £ Сц ,

!

показатель ЯОа свидетельствует, что из этого элемента достигается наибольшее количество других элементов в группе и расстояние от него для других узлов минимально.

Основу предлагаемого метода составляет механизм агрегации. На матрице смежности гипермедиа графа агрегация выражается в редукции подматриц межкластерных связей. Возможные способы редукции, представляют значительный интерес, и могут использоваться для настройки системы поддержки навигации в соответствии с приоритетными задачами пользователя. В частности, для увеличения быстродействия целесообразно использование минимального значения подматриц связи.

Для получения требуемой степени общности представления информации предлагается использовать рекурсивное построение макроструктуры, когда построенная макроструктура

рассматривается как исходный граф и подается на вход алгоритма.

Обобщенная схема рекурсивного метода построения

макроструктуры приведена на рисунке 4.

Рис. 4. Схема рекурсивного метода построения макроструктуры

- и -

Четвертая глава посвящена оценке эффективности предлагаемого подхода, а также разработке инструментального программного обеспечения, позволяющего автоматически строить макроструктуру гипермедиа приложений, созданных в World Wide Web(WWW) и в системе HyperMethod (НМ).

Входными данными для разработанных средств является гипермедиа база данных, выходными данными - информация о структурных элементах гипермедиа и их взаимосвязях (макроструктура).

Первый этап, этап предварительного анализа взаимосвязи информационных элементов в гипермедиа, реализуется компонентой HMtoG. Основная задача данного этапа - построить графовую модель заданной гипермедиа системы. Компонента HMtoG производит разбор входных данных: синтаксический анализ HTML файлов в World Wide Web и разбор двоичного формата в HyperMethod. Далее строится матрица смежности

ориентированного графа заданной гипермедиа системы. На втором этапе компонентой WayMtr производится обработка матрицы смежности. Методы обработки описаны в главе 2. Одним из вариантов обработки является построение матрицы кратчайших путей С. На этом же этапе вычисляются характеристики матрицы, в частности значение функционала компактности Ср. После этапа предварительной обработки матрица С подается на вход блока структурного анализа.

Блок структурного анализа реализует выделение структурных элементов и их взаимосвязей методом описанным в главе 3. Основная компонента блока структурного анализа ClusterizeMtr производит выделение структурных элементов по алгоритму описанному в главе 2. Параметром данной процедуры является уровень значимости используемого критерия согласия, который определяет «жесткость» кластеров. После выделения структурных элементов компонента ReduceMtr производит агрегацию - т.е. редуцирование графа методом описанным в главе 3. На этом же этапе производится обработка подматриц межкластерных связей. Компонента ParamMtr производит окончательную обработку на этапе структурного анализа: рассчитывает параметры выделенных кластеров, производит расформирование кластеров компактность которых ниже компактности исходного графа, и производит именование по методу описанному в главе 3.

Если полученное обобщение заданной гипермедиа системы недостаточно, то для рекурсивного построения макроструктуры результаты работы компоненты ParamMtr (редуцированная матрица) снова подаются на вход блока структурного анализа.

На последнем этапе компонентой PostAn производится окончательная обработка результатов структурного анализа: информация представляется во входном формате системы поддержки навигации.

Вышеизложенная организация инструментальных средств разрабатывалась для исследования предлагаемого в работе метода автоматического построения макроструктуры гипермедиа системы. Учитывалась исследовательская специфика - процедуры параметризированы, могут независимо модифицироваться, интерфейс данных осуществляется через внешние файлы четко зафиксированного формата. Данный инструментарий позволяет проводить анализ как моделей гипермедиа (представляемых только матрицей смежности) так и реальных гипермедиа систем различных типов.

Реализованы две версии программных средств. Программные средства для операционных системы MS Windows '95 '98 'NT реализованы средствами объектно-ориентированного языка программирования MS Visual С++ 7.0. Набор инструментальных средств оформлен в виде динамической библиотеки (Dynamic Link Library - DLL). Программные средства для использования в операционной системе MS-DOS реализованы средствами объектно-ориентированного языка программирования Borland С++ 3.1.

Далее, в главе обсуждаются результаты экспериментов, проводившихся для оценки эффективности предлагаемого подхода. Эксперименты составляли две группы: 1)оценка эффективности средств автоматического выделения макроструктуры

(эксперименты проводились в основном на искусственно созданных массивах данных с известной структурой); 2) комплексная оценка эффективности средств поддержки процесса навигации путем измерения характеристик поисково-перцсптивного процесса пользователей (эксперименты

проводились на реальном примере гипермедиа системы с двумя группами пользователей).

Результаты экспериментов на моделях гипермедиа графов показали, что можно говорить об определенном качестве выделения статистическим методом кликоподобных и звездоподобных групп элементов. Качество оценивалось по обнаружению заранее спроектированных компактных групп и по критерию компактности Ср (выражение 1).

Во второй группе экспериментов оценивались полнота Rc (выражение 3), точность Ra (выражение 4) и время поиска

(3)

R

(4)

()найденных

заданной информации пользователями в гипермедиа справочнике с алфавитным рубрикатором, и тематическим рубрикатором, построенным автоматически с использованием разработанных методов. В выражениях 3 и 4 Онацаекиых обозначает количество найденных пользователем информационных элементов по заданной теме; Осушествупшх ~ общее количество существующих в гипермедиа системе информационных элементов по заданной теме; (¡правильных ~ количество найденных пользователем информационных элементов точно соответствующих заданной теме.

Результаты экспериментов показали, что:

1. Полнота поиска увеличилась в среднем на 20%-25%. Это объясняется тем, что возможность видеть глобальную информационную картину, позволяет пользователю взять группу элементов, соответствующую задаче поиска, целиком без пропусков, какими бы сложными и запутанными не были взаимосвязи элементов между собой.

2. Временной показатель поискового процесса, как и предполагалось, улучшился в 1,5 - 2,5 раза. Данный результат, можно объяснить тем, что уход от «хаотического» перемещения по гиперсвязям, разделение поискового процесса на ориентировочное и исследовательское движение, и предоставление пользователю средств поддержки такого процесса (макроструктура - для ориентировочного движения; выделенные группы элементов - для исследовательского движения), позволили сократить временные затраты.

Результаты эксперимента показали, что предлагаемый подход к организации процесса навигации пользователей, действительно повысил эффективность поиска, что

свидетельствует о достижении цели работы.

В конце главы приводится описание программного прототипа системы поддержки навигации в WWW и НМ, учитывающей характеристики гипермедиа системы и приоритетные задачи пользователя.

В заключении работы сформулированы основные научные и практические результаты, обсуждаются перспективные

направления дальнейших исследований.

Предлагается возможность использования разработанного инструментария не только для средств навигации, а также и для построения средств визуализации, основанных на использовании структурных характеристик гипермедиа систем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Основной результат диссертационной работы состоит в том, что предложен, разработан и апробирован новый подход к

организации процесса навигации в гипермедиа системах, использование которого позволяет сократить временные и ресурсные затраты, связанные с поиском информации.

При этом можно выделить следующие научные и практические результаты, полученные в работе:

1. Предложен подход к созданию средств поддержки навигации, основанный на использовании структурных характеристик гипермедиа системы. Предложена модель поисково-перцептивного процесса в гипермедиа системах.

2. Разработан метод автоматического выделения макроструктуры гипермедиа системы, путем рекурсивного агрегирования групп семантически связанных информационных элементов, основанный на топологическом подходе.

3. Разработана серия алгоритмов поиска групп семантически связанных информационных элементов, основанная на принципе статистической однородности. Оценены качество работы и вычислительная сложность разработанных алгоритмов. Приводятся рекомендации по их использованию при различных условиях работы.

А . Предложены варианты процедуры навигации с учетом характеристик гипермедиа системы и приоритетных задач пользователя.

5. Оценена эффективность предлагаемого подхода к поддержке процесса навигации, путем проведения экспериментов.

6. Средствами объектно-ориентированного языка программирования MS Visual С++ 7.0 реализован программный инструментарий, позволяющий автоматически строить макроструктуру гипермедиа приложений.

7. Создан программный прототип системы поддержки навигации в гипермедиа системах World Wide Web и HyperMethod.

По теме диссертации опубликован« следующие работы:

1. Никифоров И.С. Статистический подход в поддержке процесса навигации в гипермедиа системах // Second International Conference on Soft Computing and Measurements. (SC'99): Материалы междунар. конф., г. С.-Петерб., 19-2 0 Мая 1999 г. - СПб., 1999. - С.25-27.

2. Никифоров И.С. Применение кластерного анализа в учебных средствах гипермедиа. // Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов: Сб. тр. конф., г. Н. Петергоф, 9-11 Ноября 1998 г. - г. Н. Петергоф, 1998. - С. 21-22.

3. Никифоров И.С. Разработка мультимедийного ПО и авторское инструментальное средство «HyperMethod» // IST Programm

Day в России: Материалы междунар. семинара, г. С.-Пстерб., 15 Марта 1999 г. - СПб., 1999. - С.33.

4. Вальковский В.Б., Никифоров И. С. Опыт использования гипермедиа технологии в дистанционном обучении па примере пакета «ГиперМетод» // Дистанционное обучение. Проблемы и перспективы взаимодействия вузов Санкт-Петербурга с регионами России: Сб. науч.-практич. конфер. по проблемам дистанционного обучения и подготовки абитуриентов, г. С.-Петерб., 16-19 Марта 1999 г. - СПб.,1999. - С.32-34.

5. Кречман Д.Л., Никифоров И. С. Построение мультимедиа изданий на основе интегрированной платформы Internet/CD -ROM. //Электронные изображения и визуальные искусства: Сб. тр. междунар. конф., г. Москва, 26-28 Октября 1998 г. - М., 1998. - С. 5-7-1 - 5-7-3.

6. Hypermedia Extension Based on Recursive Abstractions / Valkovsky V., Krechman D., Nikiforov I., Chenosov D.// International Conference on Hunan Factors in Computing Systems ACM/CHI'97: Extended Abstracts, Atlanta, 22-27 March, 1997.- Atlanta, USA, 1997. - P. 49-50.

7. Кречман Д.Л., Никифоров И.С. ГиперМетод - инструментальное средство разработки мультимедиа. //Новые информационные технологии в управлении и образовании: Сб. тр. III научн,-практич. конф., г. С.-Петербург, 9 Апреля 1997 г. - СПб., 1997. - С. 22 - 23.

8. The Large Scale Dynamic Hypermedia in Extended Model / Valkovsky V. В., Krechman D. L., Nikiforov I. S., Chenosov D. S.// Proc. of East-West International Conference on Human Computer Interaction (EWHCI'96), Moscow, 3-7 August 1996. - M.,1996. - P. 45-55.

9. An Abstractions Addition Into The Web Hypermedia / Valkovsky V., Krechman D., Nikiforov I., Chenosov D. // Proc. of The Sixth Conference on Compter Graphics and Visualization (Graphicon'96.) , St.-Petersburg, 13-15 June 1996, - St.-Petersburg, 1996. - P. 17-19.

10. Никифоров И.С., Ченосов Д.С. Применение средств Constraint ПРОЛОГА в задачах принятия решений. // Труды СПб ГЭТУ (ЛЭТИ) - СПб., 1995,- Вып. 477. - С. 41-44.

11. The Proccesing of Recursive Generalization in the Construction of Hypermedia Macrostructure / Valkovsky V., Krechman D., Nikiforov I., Chenosov D. // Lecture Notes in Computer Science. Selected Papers; Eds. Blumental В., Gornostaev J., Unger C. N 1015. - Springer Verlag, Berlin, 1995 - P. 166-178.

12. Graphical Browsing For Authoring Collaboration In Hypermedia Environtment / Valkovsky V., Kotenko I., Krechman D., Nikiforov I., Chenosov D. // Proc. of The Fifth Conference on Compter Graphics and Visualization (Graphicon'95.) , St.-Petersburg, 14-16 June 1995, - St.-Petersburg, 1995. - P. 23-25.

13. Поддержка жизненного цикла гиперемедиа приложений в HyperMethod / Вальковский В.Б., Кречман Д.Л., Никифоров И.С., Ченосов Д.С. // Знание - Диалог - Решение (KDS-95): Сб. докл. междунар. конф., г. Ялта, 15-18 Июня 1995 г. -Ялта, 1995. - С. 17-18.

14. Методы анализа информации представленной в гипертекстовом виде/ Вальковский В.Б., Кречман Д.Л., Никифоров И.С., Ченосов Д.С. // Современные технологии обучения: Тезисы докл. междунар. конф., г. С.-Петерб., 16-17 Мак 1995 г., - СПб, 1995. - С. 64-66.

15. The Proccesing of Recursive Generalization in The Construction of Hypermedia Macrostructure/ Valkovsky V., Krechman D., Nikiforov I., Chenosov D. // Proc. of East-West International Conference on Human Computer Interaction (EWHCI'95), Moscow, 12-15 July 1995. M.,1995. - P. 45-55.

16. Кречман Д.Л., Никифоров И.С., Ченосов Д.С. Инструментальная Гипертекстовая оболочка HyperMethod // Управляющие системы и машины (УСИМ). - 1994, No 6, Киев.

17. Improvement of Hypergraph Topology by HyperMethod/ Valkovsky V., Krechman D., Nikiforov I., Chenosov D. // Proc. of East-West International Conference on Multimedia, Hypermedia and Virtual Reality (MHVR'94), Moscow, 8-10 June 1994 - Moscow, P.222.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР ПРОБЛЕМАТИКИ. ПРОБЛЕМА НАВИГАЦИИ В ГИПЕРМЕДИА СИСТЕМАХ.

1.1. Современное состояние гипермедиа систем. Объект исследования

1.2. Проблема навигации. Предмет исследования.

1.3. Поисково-перцептивный процесс навигации в больших гипермедиа системах

1.4. Выводы об эффективности традиционного процесса навигации

1.5. Анализ существующих подходов к решению проблемы навигации.

1.5.1. Поисковые машины.

1.5.2. Средства визуализации структуры связей.

1.5.3. Поиск информации в структурированном информационном массиве

1.6. Постановка цели и задач исследования.

1.7. Предлагаемый подход к решению проблемы навигации.

1.7.1. Выделение двух фаз поисково-перцептивного процесса.

1.7.2. Необходимость автоматической процедуры выделения макроструктуры

1.8. Выводы по главе 1. Предлагаемый подход к поддержке процесса навигации . Задачи, требующие решения

ГЛАВА 2. ПРЕДЛАГАЕМЫЙ ПОДХОД К ВЫДЕЛЕНИЮ СЕМАНТИЧЕСКИ СВЯЗАННЫХ ОБЛАСТЕЙ ГИПЕРМЕДИА

2.1. Обзор существующих подходов в гипермедиа и смежных предметных областях

2.1.1. Методы, основанные на анализе содержания.

2.1.2. Методы анализа полуструктурированной информации

2.1.3. Методы, основанные на анализе взаимосвязи информационных элементов (топологический подход)

2.2. Анализ существующих подходов. Выводы.

2.3. Типы структурных элементов соответствующих семантически связанным областям.

2.4. Задача нахождения компактных областей, как задача анализа данных

2.5. Анализ методов структурного анализа.

2.6. Предлагаемый статистический подход для структурного анализа гипермедиа

2.7. Алгоритм группировки, основанный на статистическом подходе.

2.7.1. Поиск основания кластера----------------------------------- . . . . 62^

2.7.2. Последовательная процедура формирования кластера

2.8. Выводы по главе

ГЛАВА 3. ПРЕДЛАГАЕМЫЙ МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОГО ВЫДЕЛЕНИЯ МАКРОСТРУКТУРЫ ГИПЕРМЕДИА ПРИЛОЖЕНИЯ

3.1. Выбор модели представления.

3.1.1. Графовая модель.

3.1.2. Декстерская и Амстердамская модели.

3.1.3. Расширенная «3D» модель гипермедиа.

3.1.4. Анализ моделей.

3.2. Принципы именования структурных элементов.

3.2.1. Метод на основе индекса центральности.

3.2.2. Метод пошагового приведения к дереву.

3.2.3. Процедура именования групп тематически близких элементов.

3.3. Построение макроструктуры гипермедиа.

3.3.1. Получение обобщенной картины гипермедиа.

3.3.2. Рекурсивное построение макроструктуры.

3.4. Выводы по главе 3. Общее описание метода.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ НАВИГАЦИИ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛАГАЕМОГО ПОДХОДА

4.1. Архитектура программных средств поддержки навигации.

4.1.1. Архитектура инструментальных средств автоматического построения макроструктуры

4.1.2. Описание компонент инструментальных средств

4.2. Результаты экспериментов по автоматическому выделению макроструктуры гипермедиа.

4.2.1. Описание экспериментов на модельных примерах гипермедиа сетей

4.2.2. Оценка результатов экспериментов.

4.3. Эксперименты по оценке применимости средств поддержки процесса навигации.

4.3.1. Описание эксперимента.

4.3.2. Оценка результатов экспериментов.

4.4. Выводы по главе 4. Оценка эффективности предложенного подхода

Гипермедиа технология заслужила внимание широкого круга пользователей возможностью организации информации по чисто семантическим критериям, а не с точки зрения требований, определяемых системой хранения информации. Главными достоинствами систем, созданных на базе этой технологии, явились их ориентация на создание информационной среды, объективно отражающей практически любую предметную область, и возможность адекватного представления всей взаимосвязи ее различных аспектов. Гипермедиа системы оказались привлекательны своим "познавательским характером": любая тема (вопрос, проблема, документ) всегда оказывается связанной со смежными вопросами. Пользователь может не учитывать эту информацию, но она ему предоставляется, причем именно как смежная, находящаяся в определенных связях с вопросом, непосредственно интересующим пользователя [61].

Важнейшим назначением гипермедиа систем с момента их возникновения считается обеспечение поддержки неформализованной интеллектуальной деятельности человека. Преимуществом таких программных систем является их естественная ориентация на поддержку мыслительных процессов [57].

Первые программные средства гипертекста появились в конце шестидесятых годов, но широкое распространение получили лишь в восьмидесятых (благодаря популярности гипермедиа систем HyperCard и InterMedia). Развитие технологии в области телекоммуникаций и средств мультимедиа оказали большое влияние на развитие гипертекстовых систем. Они вышли за рамки однопользовательских систем организации текстового материала. Желание использовать гипертекстовую парадигму для организации разнородной (мультимедийной) информации привело к появлению гипермедиа систем [86] .

Сегодня средства гипермедиа переживают вторую волну популярности во всем мире в связи с появлением World Wide Web (WWW) - гигантской всемирной гипермедиа «паутины», созданной на базе сети Internet [69]. Первые упоминания о WWW относятся к 1989 году. В начале этот проект разрабатывался на базе лаборатории физики элементарных частиц Европейского Центра Ядерных Исследований (CERN, Женева, Швейцария). Проект предполагал создание удобного инструмента для работы с большими объемами научной информации и средства для предоставления доступа к внутренним ресурсам центра для внешних пользователей. WWW использовалась в этом качестве примерно до 1993 года, пока наконец мировое информационное сообщество не осознало, что в его распоряжении появилось средство, способное вывести сетевые информационные технологии на качественно новый уровень.----------------гипермедиа технология i. проблема навигации I ii. свойства современных гипермедиа систем

• Динамичность

Распределенность

• Множественность авторов

• Эволюционность развития iii. массовое использование гипермедиа технологий

1994

Доступность

Гигабайт в сутки

1995

• Компакт-диски

• 1пЪегпе*:\1п-Ьгап^

Потребность

• Справочники

• Обучающие системы

• Документация

• Др. типы инф. систем И

ОБОСТРЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ НАВИГАЦИИ

НЕОБХОДИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА НАВИГАЦИИ

Рис. 1. Актуальность разработки средств поддержки процесса навигации

- б

Среди свойств современных гипермедиа можно выделить динамический характер [86,17,103] и смешанную природу информации, распределенный характер ее хранения, множественность авторов и гигантские размеры информационных банков. Наиболее ярким примером подобного рода образований и является система World Wide Web.

В настоящий момент необозримые размеры гипермедийных баз данных, их запутанная система связей особенно остро ставят одну из основных проблем гипермедиа технологии - проблему навигации -проблему дезориентации, "потери" пользователя в гипермедийном информационном пространстве.

Необходимость решения проблемы навигации, вызванная обвальным ростом источников информации и потребителей гипермедиа технологии, позволяет уверенно говорить об актуальности разработки средств поддержки процесса навигации, учитывающих свойства, присущие современным гипермедиа системам: динамичность, масштабность, информационная разнородность и эволюционность развития.

Данная работа посвящена исследованию процесса навигации, связанного с поиском информации в гипермедиа, и разработке подхода, позволяющего повысить эффективность этого процесса.

Предлагаемый в данной работе подход к решению проблемы навигации, основывается на использовании структурных характеристик гипермедиа.

Основу подхода составляет метод анализа глобальной информационной картины гипермедиа с целью представления множества объектов предметной области, организованных в гипермедиа, в виде упорядоченной схемы классификации, отвечающей интуитивным представлениям об "обобщении", "абстракции" понятий.

Это дает возможность представления большой и запутанной предметной области, описываемой множеством понятий, фактов и пр. , в виде компактной макроструктуры. Предметная область при этом становится характеризуемой через ряд общих ключевых аспектов, разобраться во взаимосвязи которых не составляет труда.

Диссертационная работа имеет следующую структуру.

В первой главе, имеющей обзорный характер, ставится развернутая задача исследования. Описывается современное состояние гипермедиа технологии, выделяются особые свойства современных гипермедиа систем. Особое значение уделяется проблеме навигации - проблеме дезориентации пользователя в пространстве гипермедиа. Рассматривается типовая деятельность пользователя, связанная с поиском и восприятием информации (получившая название поисково-перцептивного процесса), выражающаяся в процессе навигации - перемещении пользователя по гиперсвязям в гипермедиа системе. Рассматриваются традиционные подходы к решению проблемы навигации, описываются границы их применения. Предлагается, что подход к решению проблемы навигации должен быть основан на использовании структурных характеристик гипермедиа системы.

Далее в первой главе описывается предлагаемый подход к созданию средств поддержки навигации, основывающийся на трех принципах: 1) предоставление пользователю обобщенной информационной картины гипермедиа системы; 2) разделение процесса поиска на два этапа; 3) предоставление средств автоматического построения обобщенной информационной картины. Формулируется и подтверждается гипотеза, что средства поддержки навигации, созданные на основе данного подхода, позволят сократить время и увеличить полноту поиска.

Во второй главе предлагается подход к выделению групп тематически близких (семантически связанных) элементов гипермедиа, основанный на топологическом принципе. Также формулируются базовые принципы построения алгоритма автоматического выделения таких групп, основанного на принципе статистической однородности.

В главе приводится анализ существующих подходов к выделению групп семантически связанных элементов: методы, основанные на анализе содержания; методы анализа полуструктурированной информации; методы, основанные на анализе взаимосвязи информационных элементов (так называемый топологический подход). Приводятся типы взаимосвязи элементов, соответствующих семантически связанным областям. Показывается, что такие области удовлетворяют критерию компактности. Далее задача выделения компактных областей графа рассматривается как классическая задача анализа данных. Из традиционных подходов к выделению однородных групп объектов выбирается вероятностно-статистический подход (метод разделения смесей) как наиболее полно соответствующей специфике поставленной задачи: произвольный характер установки связей между элементами гипермедиа, большой размер гипермедиа систем, акцент на общих закономерностях организации гипермедиа). Предлагается алгоритм выделения компактных областей гипермедиа, основанный на выделении статистически однородных областей на матрице кратчайших путей, ядро которого составляет последовательная процедура формирования кластеров, построенная по принципу их поэлементного наращивания.

Третья глава посвящена разработанному методу выделения внутренней структуры (макроструктуры) гипермедиа приложения, путем рекурсивного агрегирования тематически близких информационных элементов. Метод основывается на топологическом подходе. В начале главы рассматриваются существующие модели описания гипермедиа систем. За основу принимается графовая модель, которая хорошо описывает именно структурный аспект гипермедиа. Основу метода составляют: алгоритм группировки элементов (глава 2) , механизм агрегации (редукции) и процедура именования групп. Предлагается основным принципом, для создания процедуры именования использовать следующий: в качестве имени группы выбирается элемент, имеющий максимальный индекс относительной центральности (ROC). Основу предлагаемого метода составляет механизм агрегации. Агрегация осуществляется редукцией подматриц межкластерных связей матрицы смежности гипермедиа графа. Возможные способы редукции представляют значительный интерес, и могут использоваться для настройки системы поддержки навигации в соответствии с приоритетными задачами пользователя. В частности, для увеличения быстродействия, целесообразно использование минимального значения подматрицы связи. Для получения требуемой степени общности представления информации предлагается использовать рекурсивное построение макроструктуры, когда построенная макроструктура рассматривается как исходный граф и подается на вход алгоритма. Приводится общая схема метода.

Четвертая глава посвящена оценке эффективности предлагаемого подхода, а также разработке инструментального программного обеспечения, позволяющего автоматически строить макроструктуру гипермедиа приложений, созданных в системах World Wide Web и HyperMethod. Приводится архитектура программных средств. Дается описание компонент программной системы. Далее, в главе обсуждаются результаты экспериментов, проводившихся для оценки эффективности предлагаемого подхода. Результаты экспериментов на моделях гипермедиа графов показали, что можно говорить об определенном качестве выделения статистическим методом кликоподобных и звездоподобных групп элементов. Качество оценивалось по обнаружению заранее спроектированных компактных групп и по критерию компактности. Во второй группе экспериментов оценивались полнота, точность и время поиска искомой информации пользователями в гипермедиа справочнике с алфавитным рубрикатором и тематическим рубрикатором, построенным автоматически с использованием разработанных методов. Результаты эксперимента показали, что предлагаемый подход к поддержке поисково-перцептивного процесса навигации, действительно повысил эффективность поиска, что свидетельствует о достижении цели работы. В конце главы приводится описание программного прототипа системы поддержки навигации в World Wide Web и HyperMethod, учитывающей характеристики гипермедиа системы и приоритетные задачи пользователя.

В заключении работы сформулированы основные научные и практические результаты, обсуждаются перспективные направления дальнейших исследований. Предлагается использование разработанного инструментария не только для средств навигации, но и для построения средств визуализации, основанных на использовании структурных характеристик гипермедиа систем.

Результаты работы средств построения макроструктуры: группы тематически близких элементов и взаимосвязях этих групп, дают возможность водить понятие близости при расположении элементов на экране. Пример раскладки гипермедиа графа, основывающейся на информации о структуре, приводится на рисунке 50.

Результаты диссертационной могут быть использованы в смежных дисциплинах: библиографическое моделирование, наукометрия, анализ полуструктурированных данных и др. , где задачи по анализу глобальной информационной картины имеют важное значение, а модель данных близка к модели гипермедиа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты, обсуждаются перспективные направления дальнейших исследований.

Основной результат диссертационной работы состоит в том, что предложена и разработана новая методика организации процесса навигации в гипермедиа системах, использование которой позволит сократить временные и ресурсные затраты, связанные с поиском информации, организованной в виде гипермедиа.

При этом можно выделить следующие научные и практические результаты, полученные в работе:

1. Предложен подход к созданию средств поддержки навигации, основанный на использовании структурных характеристик гипермедиа системы. Предложена модель поисково-перцептивного процесса в гипермедиа системах.

2. Разработан метод выделения внутренней структуры (макроструктуры) гипермедиа приложения, путем рекурсивного агрегирования тематически близких информационных элементов, основанный на топологическом подходе.

3. Разработана серия алгоритмов поиска компактных групп, основанная на принципе статистической однородности. Оценена вычислительная эффективность и качество работы разработанных алгоритмов. Делаются выводы о их применимости.

4. Предложены варианты процедуры навигации с учетом характеристик гипермедиа системы и приоритетных задач пользователя.

5. Оценена эффективность предлагаемого подхода к поддержке процесса навигации, путем проведения экспериментов.

6. Средствами объектно-ориентированного языка программирования MS Visual С++ б. О реализован программный инструментарий, позволяющий автоматически строить макроструктуру гипермедиа приложений, созданных в World Wide Web и в HyperMethod.

7. Создан программный прототип системы поддержки навигации в World Wide Web и в HyperMethod.

Основные положения работы докладывались на следующих конференциях: Международная конференция "II International Conference on Soft Computing and Measurements. (SC'99)", С.Петербург, 1999; Конференция «Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов», Н. Петергоф, 1998; ACM/Computer Human Interaction'97, Atlanta, USA, 1997; Взаимодействие Человека с Компьютером (EW-HCI) , Москва, 1996; Международная конференция по компьютерной графике и визуализации (Graphicon'95.), С.-Петербург, 1995.

Разработанное программное обеспечение было представлено на выставках SofTool'98(Москва), CeBIT '98 '99 (Германия), Invecom '98 (С.-Петербург), Модуль'95 (Москва) и других.

Практические результаты диссертационной работы внедрены в Институте Высокопроизводительных Вычислений и Баз Данных, С.-Петербургском филиале Института «Открытое Общество», компании «Гарант» и ряде других.

Работа вошла в состав проектов Министерства Науки и Технологий РФ:

Исследование и построение формализованных моделей представления информации и их реализация средствами гипертекстовой технологии» (N 1.02.007/2-94), и

Создание автоматизированной среды разработки информационных массивов гипертекстовых и мультимедиа данных на базе технологии Web-CD».

По теме диссертации опубликовано 17 работ в отечественных и Зарубежных изданиях, из них 14 тезисов докладов на конференциях и 3 статьи. Материалы диссертации основаны на публикациях [3,18-20,25-30,32,50,70,77,78,92,103,104].

Возможными направлениями дальнейших исследований, представляющихся наиболее перспективными в научном и практическом плане, являются следующие.

1. Разработка итеративных процедур анализа гипермедиа, позволяющих проводить анализ заранее неопределенной области гипермедиа, «следуя» за продвижением пользователя по гипермедиа сети.

2. Разработка и исследования функционалов и метрик на гипермедиа графах (в место длины кратчайшего пути, имеющей о достаточно высокую вычислительную сложность - О (п )) для

- 117 предварительной обработки данных в процедурах статистического анализа.

3. Разработка прикладных методов использования получаемых структурных характеристик гипермедиа. В частности, представляется целесообразным использования разработанного инструментария не только для средств навигации, а также и для создания средств визуализации.

Важной задачей визуализации в гипермедиа технологиях является задача представления взаимосвязей информационных элементов в виде графа. Как уже упоминалось ранее в главе 1 (раздел 5) , традиционные методы визуализации графов основываются на понятиях «эстетик» - некоторых эвристических соображений, о пригодности для человека того или иного вида графов. Общая проблема заключается в том, что определяемое в теории графов расстояние весьма условно, так как понятие «»длины связи» в гипермедиа не определено.

1. Артамонова Н.О., Бусыгина H.A., Горбушин Н.Г. Применение кластерного анализа для оценки межнаучных коммуникаций медицинской радиологии // Научно-техническая информация. Сер. 2. - 1998.- N 5.

2. Астро-Софт Пресс, Выпуск 1, Апрель, 1995.- СПб, 1995.- с.4.

3. С.-Петерб., 16-19 Марта 1999 г. СПб.,1999. - С.32-34.

4. Глобальные сети: информация и средства доступа. ЦентрНИТ при ПермГТУ, 1995.

5. Горбушин Н.Г., Мазнев В.А. Информационная структура межнаучных коммуникаций как основа для принятия управленческих решений в научных исследованиях // Научно-техническая информация. Сер.2.- 1991.- N 12.

6. Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты. М.: Радио и связь, 1985.7 . Горелик А. JI. , Скрипкин В. А. Методы распознавания. М. : Высшая школа, 1984.

7. Дворак Д. Дамоклов меч нформационной перегрузки // PC Magazin Russian Edition, N 5, 1995, С. 84-85.

8. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных / Пер. с англ • под ред. Э.К.Лецкого. - М.:Мир, 1980.

9. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977 .

10. Жамбю М. Иерархический кластер анализ и соответствия. -М.: Финансы и Статистика, 1988.

11. Капустин В.А. Основы поиска информации в Интернете: Метод, пособие / Институт Открытое Общество. СПб, 1998.

12. Классификация и кластер. Труды научного семинара по классификации / Под ред. Дж. В. Райзин. М.: Мир, 1980.

13. Кольцова П.П. Классификация и кластер. М.: Мир, 1980.

14. Котельников И.В., Кречман Д.Л. Логическое программирование и гипермедиа // Тезисы докладо третьей международной конференции по компьютерной графике и визуализации (Graphicon193), Санкт-Петербург, 13-17 сентября, 1993. -СПб, 1993.

15. Кречман Д.Л. Визуализация гипертекста. Сб.статей

16. Пользовательский интерфейс: исследование, проектирование, реализация" N 3, 1993, стр.26-32.

17. Кречман Д.Л. Разработка методов и средств создания гипермедиа систем: Дисс. канд. техн. наук: 05.11.13. -С.-Петербургский Государственный Электротехнический Университет, 1998. 139 с.

18. Кречман Д.Л., Никифоров И.С. ГиперМетод инструментальное средство разработки мультимедиа. //Новые информационные технологии в управлении и образовании: Сб. тр. III научн.-практич. конф., г. С.-Петербург, 9 Апреля 1997 г. - СПб.,1997. С. 22 - 23.

19. Кречман Д.Л., Никифоров И.С. Построение мультимедиа изданий на основе интегрированной платформы Internet/CD ROM. // Электронные изображения и визуальные искусства: Сб. тр. междунар. конф., г. Москва, 26-28 Октября 1998 г. М. ,1998. С. 5-7-1 - 5-7-3.

20. Кречман Д.Л., Никифоров И.С., Ченосов Д.С. Инструментальная Гипертекстовая оболочка HyperMethod // Управляющие системы и машины (УСИМ). 1994, N 6, Киев.

21. Кузнецов С.О. Интерпретация на графах и сложностные характеристики задач поиска закономерностей определенного вида // НТИ. Сер. 2. 1989. - N 1.

22. Левчик В. А. Поиск людей и организаций в Internet. Поисковые ресурсы в Internet. //

23. URL http://www.svzserv.kemerovo.su/main/misc/serch/, 1996.

24. Маршакова И.В. Система цитирования научной литературы как средства слежения за развитием науки,- М.: Наука, 1988.

25. Мендель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и Статистика, 1988.

26. Методы анализа информации представленной в гипертекстовом виде/ Вальковский В.Б., Кречман Д.Л., Никифоров И.С., Ченосов Д.С. // Современные технологии обучения: Тезисы докл. междунар. конф., г. С.-Петерб., 16-17 Мая 1995 г., -СПб, 1995. С. 64-66.

27. Никифоров И.С. Применение кластерного анализа в учебных средствах гипермедиа. // Военная радиоэлектронника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов: Сб. тр. конф., г. Н. Петергоф, 9-11 Ноября 1998 г. г. Н. Петергоф, 1998. - С. 19-21.

28. Никифоров И.С. Разработка мультимедийного ПО и авторское инструментальное средство "HyperMethod" // IST Programme Day в России: Материалы междунар. семинара, г. С.-Петерб., 15 Марта 1999 г. СПб., 1999. - С.33.

29. Никифоров И.С. Статистический подход в поддержке процесса навигации в гипермедиа системах // Second International Conference on Soft Computing and Measurements. (SC'99): Материалы междунар. конф., г. С.-Петерб., 19-20 Мая 1999 г.- СПб., 1999. С.25-28.

30. Никифоров И.С., Ченосов Д.С. Применение средств Constraint ПРОЛОГА в задачах принятия решений. // Труды СПб ГЭТУ (ЛЭТИ) СПб., 1995,- Вып. 477. - С. 41-44.

31. Пиаже Ж. Экспериментальная психология. -М. :Прогресс,1973.-343 с.

32. Поддержка жизненного цикла гиперемедиа приложений в HyperMethod / Вальковский В. Б . , Кречман Д. J1. , Никифоров И.С., Ченосов Д.С. // Знание Диалог - Решение (KDS-95): Сб. докл. междунар. конф., г. Ялта, 15-18 Июня 1995 г. -Ялта, 1995. - С. 17-18.

33. Поликахин A.B. Савин А.Ю. ГИПЕРТЕКСТ: сущность, состояние, перспективы // Библиотека "Новые и нетрадиционные информационные технологии", Выпуск 2, Часть 1. Москва, 1993.

34. Рожков С.А. Библиометрические методы выявления и анализа научных направлений // Итоги науки и техники. Сер. Информатика.- 1991. т.16.

35. Романенко А.Г. Адресация запросов в распределенныхинформационных системах и сетях // Научно-техническая информация. Сер. 2. 1998. - N 5.

36. Руспини Э.Г. Последние достижения в нечетком кластер-анализе // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения : Сб. ст. / Пер. с англ.; под ред. Р.Р.Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - С. 114-132.

37. Сборник трудов Всеросийского совещания разработчиков и пользователей систем гипермедиа и гипертекста, 1-2 декабря, Москва, 1992 г., М., 1992, - с.57.

38. Солтон Дж. Динамические библиотечно-информационные системы / Пер. с англ. М.: Мир - 1979. - С. 269.

39. Субботин Д. Гипертекстовая технология: Отечественный опыт // Человек и Компьютер, 1992 N15(32) - С.З

40. Субботин M. М. Гипертекстовая информационная технология // Новинтех, N 1, 1990. С.26- 28.

41. Субботин М.,Субботин Д. Гипертекст новое средство коммуникации // Человек и компьютер, -март 1992. - М5(22). -С.1,2.

42. Субботин М.М. Новая информационная технология: создание и обработка гипертекстов. Научно-техическая информация. Сер. 2, -1988.- N 5. С. 2-6.

43. Субботин М.М.,Севбо И.П. Текст и гипертекст //Искусств, интеллект -90 : Тезисы докл. 2 Всесоюз. конф., г.Минск, 1990 г. Тверь, 1990. - Т. 2. - С. 56-40.

44. Суходольский Г. В. Математико-психологические модели деятельности.-СПб.: Петрополис,1994.-62с.

45. Шарабичев Ю.Т. Использование кластер-анализа для наукометрического исследования научного направления// Научно-техническая информация. Сер.1.- 1984.- N 12 .

46. Эрдеш П., Спенсер Дж. Вероятностные методы в комбинаторике / Пер. с англ. Б.С.Стечкина. М.: Мир, 1976.

47. Abiteboul S. Quereing semi-structured data // In Proc. of ICDT, Delphi, Greece, 1997. P. 1-18.

48. Abiteboul S., Motwani R., Nestorov S. Inferring structure in semistructured data // In Proc. of Workshop on Management of Semi-structured Data, Tucson, Arizona, 1998.

49. Ashish N., Knoblock C. Wrapper Generation for semi-structured Internet Sources // In Proc. of Workshop on Management of Semi-structured Data, Tucson, Arizona, 1998.

50. Atzeni P., Mecca G., Merialdo P. Semistructured and structured Data in the Web: Going back and forth // In Proc. of Workshop on Management of Semi-structured Data, Tucson, Arizona, 1998.

51. Botafogo R.A. Identifying hierarchies in hypertext strucrures // In Proceedings of the "Hypertext 91" Conference, 1991, ACM Press, New York. - P. 63-74,

52. Botafogo R.A., Rivlin E., Schneiderman B., Navigation In Hypersapce: Designing A Structure-Based Toolbox // Communication of the ACM. -1994. V. 37, N 2, Feb.1. P.87-96.

53. Botafogo R.A., Rivlin E., Schneiderman B., Structural analysis of hypertext: identifying hierarchies and useful metrics // ACM Transactions on Information Systems. 1992.- N 10(2) P. 142-180.

54. Brusilovsky P. Integrating hypermedia and intelligent tutoring technologies: from system to authoring tools // New Media and Telematic Technologies for Education in Eastern European Countries. Twente University

55. Press,Enschede,1997 P.129-141.

56. Bush V. As We May Think // Atlantic Monthly. August 1945.- P. 101-108.

57. Chelnokov V. M., Zefirova V. L. Coherent Navigationin Hypertext environments: the SMIsC conception // In Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction (EWHCI'93). Moscow, 3-7 August, 1993. - M. , 1993.

58. Chelnokov V. M., Zefirova V. L. Cultivating and Harvesting Semantic Coherence in SMIsC Hypertext Networks // In Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction (EWHCI'94), V.l.- St.-Petersburg, 1994.1. P.100-112.

59. Conklin J. Hypertext: An Introduction and Survey // Computer. 1987. - N 9. - P. 17-41.

60. Edwards D.M. and Hardman L. Lost in hyperspace: Cognitive mapping and navigation in a hypertext. // Hypertext: Theory into Practice. Nrwood, NJ - 1989. - P. 105-125.

61. Fiebig T., Weiss J., Moerkotte G. RAW: A Relation Algebra for the Web // In Proc. of Workshop on Management of Semi-structured Data, Tucson, Arizona, 1998.

62. Frisse M. From Text to Hypertext // Byte.- 1988.- V.13, N 10, Oct. P.247-255.

63. Furita R., Plaisant C., Shneiderman B. Automatically transforming regularly structured linear documents into hypertext // Electronic Publishing, V. 2, 1989. N 4, Dec. - P. 211-229.

64. Furnas G. W. Effective View Navigation // Proc. of International Conference on Human Factors in Computing Systems ACM/CHI'97, Atlanta, 22-27 March, 1997.- Atlanta, USA, 1997. P. 367-372.

65. Furnas G.W., Zacks J. Multitrees: Enriching and Reusing Hierarchical Structure // In Proc. of ACM CHI'94 Conference on Human Factors in Computing Systems, 1994.-P.330-336.

66. Glossary of World Wide Web terms // Available via ftp or URL http://info.cern.ch/hypertext/WWW/Terms.html, 1994.

67. Gronbaek K., Trigg R. HyperMedia System design applying the Dexter model // Communication of the ACM, 1994. V. 37, N 2,Feb. - P.26-29.

68. Guide to Network Resource Tools // EARN Association, 1994. 347 p.

69. Haake J. M., Neuwirth C. M., Streitz N.A. Coexistence and Transformation of Informal and Formal Structures : Requirements for More Flexible HyperMedia Systems // Proc. of ACM ECHT'94, 1994 Edinburgh, ACM Press, 1994.

70. Halasz F., Schwartz M. The Dexter Hypertext reference Model // Communication of the ACM, 1994. V. 37, N 2,Feb.1. P.30-39.

71. Hammer J., Garcia-Molina H., Cho J. Extracting Semistructured Information from the Web // In Proc. of Workshop on Management of Semi-structured Data, Tucson, Arizona, 1998.

72. Hardman L., Bulterman D., Rossum G. The Amsterdam hypermedia model : adding time and context to the Dexter model // Communication of the ACM, 1994. V. 37, N 2,Feb. - P.50-62.

73. Kotelnikov I.V., Krechman D.L. HyperMethod: An Inteligent interface for hypertext // In Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction (EWHCI'93). Moscow, 3-7 August, 1993. - M., 1993.

74. Kwok K. L. Experiments with a Component Theory of Probabilistic Information Retrieval Based on Single Terms as Document Components // ACM Transactions on Information System. V. 8, N 4, Oct. - 1990. P. 363 - 368.

75. Leggett J., Schnase J. Viewing Dexter with open eyes // Communication of the ACM, 1994. V. 37, N 2,Feb.1. P.77-86.

76. Levin A. Towards Hypertexts and Decision Making // In Proc. of Human Computer Interaction Conference (HCI'95). -Moscow. 1995, V. 2. P. 22-37.

77. Levin A. Multimedia Authoring // Available via ftp or URL http://www.mcli.dist.maricopa.edu/authoring, 1997.

78. Matwani R., Raghavar P. Randomized Algorithms. Cambridge, Cambridge University Press, 1995.

79. Nado R., Huffman S. Extracting entity profiles from semi-structured information spaces // In Proc. of Workshop on Management of Semi-structured Data, Tucson, Arizona, 1998.

80. Nelson T. Literary Machines. Mindful Press. 1990. -376 p.

81. Nitshe-Ruhland D. A Knowledge-Based Authoring System for Hypertext-Based Learning Environments, Computer Technologies in Education //In Proc. of the International Conference on Computer Technologies in Education (EW-ED'94), Ukraine, 1994.- P.182-187.

82. Ossenbrugen J., Eliens A. The Dexter Hypertext Reference Model in Object-Z // Available via ftp or URL http://www.cs.vu.nl/~dejavu/papers/ dexter-full.ps.gz, May1995.

83. Ossenbrugen J., Hardman L., Eliens A. A Formalization of the Amsterdam Hypermedia Model // Available via ftp or URL http://www.cs.vu.nl/~dejavu/papers/ object-z.ps.gz, October1996.

84. P. Buneman. Semistructured data: a tutorial // In Proc. of PODS, Tucson, Arizona, 1997.

85. Rada R. Small, medium and large hypertext // Information processing and management. V. 27, N 6, 1991 - P. 659-677.

86. Salton G. Dynamic Information and Processing. Prenfice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey. - 1975.

87. Salton G., Alan J., Buckley C. Automatic structuring and retrieval of large text files // Communication of the ACM.- 1994. V. 37, N 2, Feb. - P. 97-108.

88. Schwole D., Ross G., The object-oriented hypermedia design model // Communication of the ACM, 1995. V. 38, N 8, Aug. - P. 45-46.

89. Selton G., and Buckley, C. Term weighting approaches in automatical text retrieval // Information Processing Management.- 1988. N 24. - P. 513-523.

90. Shneiderman, B., Marchionini, G. Finding Facts vs. Browsing Knowledge in Hypertext Systems // Computer. 1998. - N 1, Jan.- P. 70-80.

91. Subbotin D.M., Subbotin M.M. IntelText: Producing coherent linear texts while navigating in large non-hierarchical hypertexts // In Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction (EWHCI'93). -Moscow, 1993. P.93-102.

92. Subbotin D.M., Subbotin M.M. The Concept Of A "Personal Book:" // In Proc. of the International Conference on Multimedia, Hypermedia and Virtual Reality (MHVR'94). -Moscow, 1994. P. 165-169.

93. Subbotin D.M., User Interface of an Intelligent Navigation System // In Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction (EWHCI'94), V.l.

94. St.-Petersburg, 1994. P.113-118.

95. Syslo M. M., Deo N., Kowalik J. S. Discrete Optimization Algorithms. Prentice-Hall Inc., New Jersey, 1983. -542 p.

96. Tauscher L., Greenberg S. Revisitation Patterns in World Wide Web Navigation// Proc. of International Conference on Human Factors in Computing Systems ACM/CHI'97, Atlanta, 22-27 March, 1997.- Atlanta, USA, 1997. P. 399-407.

97. Yamaguchi T., Hosomi I., Miyashita T. Web Stage: An Active Media Enhanced World Wide Web Browser// Proc. of International Conference on Human Factors in Computing Systems ACM/CHI'97, Atlanta, 22-27 March, 1997.- Atlanta, USA, 1997. P. 391-399.