ОСНОВНЫЕ ОТЛИЧИЯ, ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ «СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ» И «ГРАФ ЗНАНИЙ»
Аннотация
В условиях постоянного увеличения информации, актуальность в разработке и использовании адекватных моделей для её представления, структурирования и анализа стремительно возрастает. При решении данной проблемы такие модели как, семантические сети и графы знаний выступают в роли эффективных средств, используемых в компьютерных системах управления и обработки информации. Семантические сети и графы знаний являются сетевыми моделями для представления информации, каждая из которых обладает своими уникальными особенностями, преимуществами и недостатками. В процессе исследования были использованы следующие общенаучные методы: анализ, синтез, обобщение, сравнение, описание, формализация, моделирование, а также элементы теории графов. В качестве материалов исследования использовались компьютеры и программное обеспечение. В результате исследования было выявлено, что семантические сети отличаются удобством представления взаимосвязанной информации и эффективны при моделировании относительно простых систем, в то время как графы знаний предоставляют более гибкие и масштабируемые возможности обработки знаний для моделирования сложных динамических систем.
EDN: LUSGOQ
Литература
Список литературы
Зайцев А. Ф. Анализ эффективности автоматизированной системы логико-математического моделирования динамических систем / А. Ф. Зайцев, В. А. Кравченко, Д. Ш. Ширапов // Кооперация науки и общества: проблемы и перспективы: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции, Уфа, 19 февраля 2021 года. Стерлитамак: Агентство международных исследований, 2021. С. 80-87.
Дунаев М. П. Технологии конструирования экспертных систем для электроэнергетики / М. П. Дунаев, Д. М. Буланов // Вестник Ангарского государственного технического университета. 2021. № 15. С. 39-42.
Зайцев А. Ф. Обзорный анализ и классификация программных инструментальных средств для реализации экспертных систем // Технические науки: проблемы и решения: сборник статей по материалам LXXVIII международной научно-практической конференции, Москва, 17 ноября 2023 года. Москва: Интернаука, 2023. С. 22-34.
Козлов К. И. Экспертные системы в управлении IT-проектами / К. И. Козлов // Вестник Хакасского государственного университета им. Н.Ф. Катанова. 2024. № 4(50). С. 26-29.
Горбачев А. Ю. Преимущества использования экспертных систем в строительной сфере / А. Ю. Горбачев, Д. В. Гулякин // Наукосфера. 2021. № 12-1. С. 199-202.
Гавриленко Т. В. Интуитивные логические системы и их приложения в технологиях искусственного интеллекта / Т. В. Гавриленко, В. А. Галкин // Успехи кибернетики. 2024. Т. 5, № 1. С. 8-16. https://doi.org/10.51790/2712-9942-2024-5-1-01
Яхонтова И. М. Интеллектуальная система вопросов-ответов: интеграция баз знаний и языковых моделей для повышения эффективности обработки информации / И. М. Яхонтова, Н. М. Нетребин, А. Д. Стрелецкий // Современные инновации, системы и технологии. 2025. Т. 5, № 1. С. 1020-1026. https://doi.org/10.47813/2782-2818-2025-5-1-1020-1026
Трегубов А. С. Методы создания семантически ориентированных интеллектуальных помощников / А. С. Трегубов, И. С. Немцев, А. А. Котельникова, Д. А. Доможакова // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2023. Т. 21, № 3. С. 46-55. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2023-21-3-46-55
Зайцев А. Ф. Подход к преобразованию модели базы знаний предметной области на основе мультиграфа в реляционную модель базы данных / А. Ф. Зайцев // Системы управления, связи и безопасности. 2024. № 4. С. 158-178. https://doi.org/10.24412/2410-9916-2024-4-158-178
Свиридова Л. Е. Математические модели представления знаний и проектирование интеллектуальных систем / Л. Е. Свиридова // Информатика. Экономика. Управление. 2024. Т. 3, № 4. С. 139-146. https://doi.org/10.47813/2782-5280-2024-3-4-0139-0146
Зайцев А. Ф. Обзорный анализ и классификация моделей представления знаний в компьютерных интеллектуальных системах // Способы, модели и алгоритмы управления модернизационными процессами: Сборник статей Международной научно-практической конференции, Пермь, 20 апреля 2023 года. Уфа: Аэтерна, 2023. С. 31-43.
Бурмистров А. А. Семантические сети как способ представления знаний // Наукосфера. 2023. № 3-2. С. 163-166. https://doi.org/10.5281/zenodo.7788675
Орлова Д. Е. Использование аппарата семантических сетей для интеллектуальной поддержки принятия решений / Д. Е. Орлова, А. В. Падалко // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2021. № 1(36). С. 61-65.
Жаксыбаев Д. О. Алгоритмы обработки естественного языка для понимания семантики текста / Д. О. Жаксыбаев, Г. Н. Мизамова // Труды Института системного программирования РАН. 2022. Т. 34, № 1. С. 141-150. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(1)-10
Захарова О. И. Семантический анализ и синтез текстовых данных / О. И. Захарова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2023. № 4. С. 182-208. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2023/4/182-208
Квасов М. Н. Разработка математической модели семантического анализа и синтеза данных / М. Н. Квасов, Г. А. Митряев, М. А. Прохоров // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 11. С. 262-266. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-11-262-263
Волкова И. А. Экскурс в графы знаний / И. А. Волкова, Е. Д. Шамаева // International Journal of Open Information Technologies. 2023. Т. 11, № 3. С. 75-83.
Рамазанова В. С. Обзор и анализ представлений графов знаний / В. С. Рамазанова, М. А. Самбетбаева, Ю. А. Загорулько // Труды университета. 2024. № 1(94). С. 413-420. https://doi.org/10.52209/1609-1825_2024_1_413
Щиканов М. А. Граф знаний – как способ исследования предметной области / М. А. Щиканов, С. Е. Кульчицкий, И. В. Парафейников // Двойные технологии. 2024. № 4(109). С. 62-66.
Воробьев Л. О. Обзор инструментов разработки диалоговых агентов с базами знаний / Л. О. Воробьев, А. В. Григорьев // Информатика и кибернетика. 2022. № 3(29). С. 22-27.
Зайцев Е. И. О подходе к управлению знаниями и разработке мультиагентной системы представления и обработки знаний / Е. И. Зайцев, Е. В. Нурматова // Russian Technological Journal. 2023. Т. 11, № 4. С. 16-25. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2023-11-4-16-25
References
Zaitsev A. F. Analysis of the efficiency of the automated system of logical and mathematical modeling of dynamic systems / A. F. Zaitsev, V. A. Kravchenko, D. Shirapov // Cooperation of science and society: problems and prospects: a collection of articles based on the results of the International Scientific and Practical Conference, Ufa, February 19, 2021. Sterlitamak: Agency for International Studies, 2021. P. 80-87.
Dunayev M. P. Technologies of expert systems design for the electric power industry / M. P. Dunayev, D. M. Bulanov // Bulletin of the Angara State Technical University. 2021. № 15. P. 39-42.
Zaitsev A. F. Review analysis and classification of software tools for the implementation of expert systems // Technical Sciences: problems and solutions: a collection of articles on the materials of the LXXVIII International Scientific and Practical Conference, Moscow, November 17, 2023. Moscow: Internauka, 2023. P. 22-34.
Kozlov K. I. Expert systems in the management of IT-projects // Bulletin of N. F. Katanov Khakass State University. 2024. № 4(50). P. 26-29.
Gorbachev A. Yu. Advantages of using expert systems in the construction industry / A. Yu. Gorbachev, D. V. Gulyakin // Naukosphere. 2021. № 12-1. P. 199-202.
Gavrilenko T. V. Intuitive logical systems and their applications in the artificial intelligence technologies / T. V. Gavrilenko, V. A. Galkin // Uspekhi cybernetiki. 2024. Vol. 5, № 1. P. 8-16. https://doi.org/10.51790/2712-9942-2024-5-1-01
Yakhontova I. M. Intelligent question-answer system: integration of knowledge bases and language models to improve the efficiency of information processing / I. M. Yakhontova, N. M. Netrebin, A. D. Streletsky // Modern Innovations, Systems and Technologies. 2025. Vol. 5, № 1. P. 1020-1026. https://doi.org/10.47813/2782-2818-2025-5-1-1020-1026
Tregubov A. S. Methods of creating semantically oriented intellectual assistants / A. S. Tregubov, I. S. Nemtsev, A. A. Kotelnikova, D. A. Domozhakova // Vestnik of Novosibirsk State University. Series: Information technologies. 2023. Vol. 21, № 3. P. 46-55. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2023-21-3-46-55
Zaitsev A. F. Approach to the transformation of the knowledge base model of the subject area based on the multigraph into a relational database model // Control, communication and security systems. 2024. № 4. P. 158-178. https://doi.org/10.24412/2410-9916-2024-4-158-178
Sviridova L. E. Mathematical models of knowledge representation and design of intellectual systems // Informatics. Economics. Management. 2024. Vol. 3, № 4. P. 139-146. https://doi.org/10.47813/2782-5280-2024-3-4-0139-0146
Zaitsev A. F. Review analysis and classification of knowledge representation models in computer intelligent systems // Methods, models and algorithms of modernization processes management: Collection of articles of the International Scientific and Practical Conference, Perm, April 20, 2023. Ufa: Aeterna, 2023. P. 31-43.
Burmistrov A. A. Semantic networks as a way of knowledge representation // Naukosphere. 2023. № 3-2. P. 163-166. https://doi.org/10.5281/zenodo.7788675
Orlova, D. E. The use of semantic networks for intellectual support of decision making / D. E. Orlova, A. V. Padalko // Bulletin of Voronezh Institute of High Technologies. 2021. № 1(36). P. 61-65.
Zhaksybaev, D. O. Natural language processing algorithms for understanding the semantics of the text / D. O. Zhaksybaev, G. N. Mizamova // Proceedings of the Institute of System Programming RAS. 2022. Vol. 34, № 1. P. 141-150. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(1)-10
Zakharova O. I. Semantic analysis and synthesis of text data // Vestnik of Voronezh State University. Series: System analysis and information technologies. 2023. № 4. P. 182-208. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2023/4/182-208
Kvasov M. N. Development of the mathematical model of the semantic data analysis and synthesis / M. N. Kvasov, G. A. Mitryaev, M. A. Prokhorov // Izvestia Tula State University. Technical Sciences. 2023. № 11. P. 262-266. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-11-262-263
Volkova, I. A. Excursus in knowledge graphs / I. A. Volkova, E. D. Shamaeva // International Journal of Open Information Technologies. 2023. Vol. 11, № 3. P. 75-83.
Ramazanova V. S. Review and analysis of knowledge graph representations / V. S. Ramazanova, M. A. Sambetbaeva, Y. A. Zagorulko // Proceedings of the University. 2024. № 1(94). P. 413-420. https://doi.org/10.52209/1609-1825_2024_1_413
Shikanov M. A. Knowledge graph - as a way to study the subject area / M. A. Shikanov, S. E. Kulchitsky, I. V. Parafeinikov // Dual Technologies. 2024. № 4(109). P. 62-66.
Vorobyev L. O. Review of tools for developing dialog agents with knowledge bases / L. O. Vorobyev, A. V. Grigoriev // Informatics and Cybernetics. 2022. № 3(29). P. 22-27.
Zaitsev E. I. About the approach to knowledge management and development of a multi-agent system of knowledge representation and processing / E. I. Zaitsev, E. V. Nurmatova // Russian Technological Journal. 2023. Vol. 11, № 4. P. 16-25. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2023-11-4-16-25
Copyright (c) 2025 A. F. Zaytsev
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:
- Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим делиться (обмениваться) — копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
