Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. "Семантичні технології: принципи та практики" / К.: Видавництво наукової літератури "Універсаріум", 2016.- 314 с. ISBN 978-617-7156-95-5.

Інтелектуальні інформаційні технології, створені на основі семантичного підходу, відрізняються від традиційних тим, що використовують явно виражені (у вигляді онтології) знання про предметну область, де онтологія виступає як модель і засіб формалізації знань. 

Інтелектуальні системи, що працюють у відкритому розподіленому інформаційному просторі, потребують постійного підкачування й оновлення знань, що надходять із зовнішнього середовища.

Онтології є інтероперабельним представленням знань та моделями знань для повторного використання. Для них сьогодні створюються міжнародні стандарти та мови представлення. 

Перспективним підходом до вирішення цих проблем є онтологічний аналіз: онтології базуються на ґрунтовному теоретичному базисі дескриптивних логік. 


Вышла монография - Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. "Семантичні технології: принципи та практики" / К.: Видавництво наукової літератури "Універсаріум", 2016.- 314 с. ISBN 978-617-7156-95-5.

Семантичні технології: принципи та практики 

Анотація. Монографія присвячена проблематиці створення інтелектуальних інформаційних систем. Розглянуті питання керування знаннями на основі технологій Semantic Web. У якості основного інструмента застосовується онтологічне моделювання знань. Аналізуються методи здобуття знань з ресурсів Web, Wiki-ресурсів та природомовних документів. Висвітлено засоби інтелектуалізації програмних агентів, пошукових систем та Web-сервісів. Запропоновано приклади застосування семантичних технологій у сфері інтелектуальних пошукових систем, е-медицини, е-комерції та е-навчання. Робота орієнтована на аспірантів, науковців та спеціалістів, які займаються дослідженням та розробками в галузі інтелектуальних систем та баз знань.

 Семантические технологии: принципы и практики

Аннотация. Монография посвящена проблематике создания интеллектуальных информационных систем. Рассмотрены вопросы управления знаниями на основе технологий Semantіc Web. В качестве основного инструмента применяется онтологическое моделирование знаний. Анализируются методы получения знаний из ресурсов Web, Wіkі-ресурсов и естественноязыковых документов. Освещены средства интеллектуализации программных агентов, поисковых систем и Web-сервисов. Предложены примеры применения семантических технологий в сфере интеллектуальных поисковых систем, е- медицины, е-коммерции и е-обучения. Работа ориентирована на аспирантов, научных работников и специалистов, которые занимаются исследованием и разработками в области интеллектуальных систем и баз знаний.

Semantic Technology: Principles and Practice 

Аbstract. The monograph is devoted to the problems of the creation of intelligent information systems. It was considered the questions of knowledge management based on Semantic Web technology. As the basic tool it was used ontological knowledge modeling. There are analyzing of the methods of obtaining knowledge from Web resources, Wiki-resources and natural language documents. The means of intellectualization of software agents, search engines and Web-services was demonstrated. It was suggested the examples of semantic technologies in the field of intelligent search engines, e-medicine, e-commerce and e-learning was suggested.

The monograph is focused on graduate students, researchers and professionals who are engaged in research and development in the field of intelligent systems and knowledge bases.

Aknowledgment

Authors express sincere gratitude to colleagues from the European universities with which our long scientific cooperation is conducted and also for useful discussions and joint preparation of projects for EU Horizon-2020 Program, ERASMUS, TEMPUS. We thank them for discussion and criticism, in particular: Rodrigo Martinez Bejar (Professor, University of Murcia, Spain); Jeanne Schreurs (Professor, University Hasselt, Belgium); Sascha Ossowski (Professor, University Juan Carlos, Madrid, Spain); Nick Bassiliades (Professor, University of Aristotle, Thessaloniki, Greece); Abdel-Badeeh M. Salem (Professor, University Ain Shams in Cairo, Egypt).



КОРОТКИЙ ЗМІСТ
Вступ . 
Розділ 1. Керування знаннями на основі технології Semantic Web.
Розділ 2. Semantic Web як засіб інтелектуалізації поведінки програмних агентів 
Розділ 3. Семантичний пошук в Web.
Розділ 4. Інтелектуальні Web-сервіси 
Розділ 5. Web Mining як засіб здобуття онтологічних знань з ресурсів Web 
Розділ 6. Інтелектуальний аналіз природномовного тексту на основі засобів 
Semantic Web 
Розділ 7. Платформа Business Intelligence на основі технології Semantic Web
Розділ 8. Відкриті джерела Web як інформаційні ресурси Semantic Web
Розділ 9. Е- навчання як прикладна сфера застосування Semantic Web
Висновки 
Додаток А
Формування логічного виведення на основі онтологій за допомогою різонерів 
Додаток Б
Фреймворк Ontorion для побудови онтологій на основі природомовних текстів 
Перелік скорочень
Глосарій
Література


ЗМІСТ

ВСТУП 
РОЗДІЛ 1. КЕРУВАННЯ ЗНАННЯМИ НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ SEMANTIC WEB
    Керування знаннями в сучасних Web-застосуваннях 
    Онтології як засіб представлення знань у Web 
    Онтологічне подання знань 
    Формальні моделі онтологій 
    Дескриптивна логіка як теоретичний базис для онтологічного представлення знань 
      Конструктори DL 
      Логіка ALC 
      Інтерпретація логіки
      Найпоширеніші типи DL
   Технології та стандарти SemanticWeb для керування знаннями 
   Головні задачі Semantic Web 
   Компоненти Semantic Web 
     RDF
     OWL
     SPARQL 
     Засоби логічного виведення над онтологіями 
   Стандартний набір сервісів виведення для дескриптивної логіки 
   Мови та стандарти подання онтологій 
   Інструментальні засоби побудови онтологій 
   Редактори онтологій
   Методології розробки онтологій 
   Стандарт метаописів RDF 
   Призначення семантичних метаданих про Web-ресурси 
   Призначення моделі Resource Description Framework 
   Набір елементів для створення метаданих Dublin Core 
   Розміщення метаданих 
   Методології розробки онтологій 
   Методологія IDEF5 
   Методологія METHONTOLOGY
   Аналіз базової методології розвитку онтологій
   Загальні етапи побудови онтології
  Створення онтологій предметних областей за допомогою Protege
  Онтології як засіб подання знань
  Онтологія OWL 
  Процес створення онтології
  Робота з редактором онтологій Protege 
   Висновки

РОЗДІЛ 2. SEMANTIC WEB ЯК ЗАСІБ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЇ ПОВЕДІНКИ ПРОГРАМНИХ АГЕНТІВ
   Програмні агенти – сучасна парадигма програмування
   Основні властивості програмних агентів
   Теоретичні передумови виникнення програмних агентів 
   Таксономії програмних агентів
   Архітектури агентів 
   Мультиагентні системи 
   Мови комунікації агентів
   Засоби інтелектуалізації поведінки програмних агентів
   Розробка мультиагентної системи  для е-бізнесу
      Висновки 

РОЗДІЛ 3. СЕМАНТИЧНИЙ ПОШУК В WEB
   Інформаційно-пошукові системи
   Аналіз методів і засобів інформаційного пошуку в Semantic Web 
   Характерні риси семантичного пошуку 
   Семантичний пошук як співставлення онтологічної моделі інформаційної потреби        користувача з онтологічною моделлю інформаційного ресурсу 
   Використання онтологічних знань у процесі семантичного пошуку 
   Використання тезаурусів як засобу моделювання знань у пошуку природномовних інформаційних ресурсів 
   Методи створення тезаурусів 
   Формування тезауруса предметної області, що цікавить користувача 
   Формування тезауруса інформаційного ресурсу  
   Фільтрація ІР на основі тезаурусів 
   Інтелектуальні методи автоматизованої побудови тезаурусів предметної області
   Мереологічний підхід до вдосконалення онтологій 
   Створення онтологічної моделі ІР на основі семантичної розмітки природномовних текстів
   Семантична розмітка природномовних текстів
   Етапи семантичної розмітки природомовного тексту 
   Алгоритм побудови шаблонів розмітки 
   Алгоритм автоматичної семантичної розмітки 
   Вдосконалення інформаційного пошуку в Web на основі онтологій 
   Семантичне розпізнавання інформаційних об'єктів 
   Етапи розпізнавання інформаційного об'єкта в Web
   Методи рекомендуючих систем в семантичному пошуку 
   Джерела відомостей про екземпляри класів моделі 
   Засоби і методи співставлення онтологій як основний механізм семантичного пошуку
     Висновки 

РОЗДІЛ 4. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ WEB-СЕРВІСИ
   Сервіс-орієнтована архітектура 
   Концепція Web-сервісів 
      SOAP 
      WSDL
      UDDI 
   Онтологічний опис Web-сервісів 
   Семантичні Web-сервіси 
   OWL-S – мова семантичного опису Web-сервісів 
   Профіль сервісу
   Структура онтології OWL-S
   Задачі OWL-S
   Пошук Web-сервісів на основі онтологій
   Семантична розмітка як засіб розпізнавання інформаційного об'єкта
   Семантична розмітка Web-сервісів 
   Анотування Web-сервісу термінами онтології предметної області 
   Дослідження семантичних Web-сервісів на основі логічного виведення у дескриптивних логіках
       Висновки 

РОЗДІЛ 5. WEB MINING ЯК ЗАСІБ ЗДОБУТТЯ ОНТОЛОГІЧНИХ ЗНАНЬ З РЕСУРСІВ WEB
   Semantic Web як засіб здобуття знань в Web 
      Data Mining як процес здобуття знань з даних
      Виявлення знань у базах даних
      Data Mining і OLAP
      Найпоширеніші задачі Data Mining
      Математичний апарат Data Mining 
      Дерева рішень 
      Методи кластерного аналізу 
      Особливості застосування Data Mining у Web 
   Визначення Web Mіnіng 
   Складності аналізу даних в Web 
   Етапи Web Mіnіng 
   Категорії Web Mіnіng
   Аналіз використання Web-ресурсів
      Здобуття Web-структур 
      Здобуття Web-контенту
   Області використання Web Mіnіng 
   Opіnіon Mіnіng 
   Етапи Web Mining 
   Категорії Web Mining
      Здобуття Web-структур
      Здобуття Web-контенту 
      Аналіз структури сегмента мережі 
      Виявлення знань з Web-ресурсів 
      Персоналізація інформації 
      Пошук шаблонів в поведінці користувачів
           Висновки 

РОЗДІЛ 6. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПРИРОДНОМОВНОГО ТЕКСТУ НА ОСНОВІ ЗАСОБІВ SEMANTIC WEB
   Визначення Text Mining 
   Основні види застосунків технологій Text Mining 
   Системи автоматичного реферування 
   Історична довідка 
   Text Mining в системі керування знаннями 
   Технологія аналізу тексту
   Структурування тексту
   Очищення і розбір тексту 
   Text Mining для аналізу неструктурованих даних
   Основні технології Text Mining 
      Витяг інформації
      Автоматичне реферування 
      Класифікація 
      Категоризація 
   Перспективи розвитку технологій Text Mining 
   Пакети рішень Text Miming 
      Медіалогія 
      ЕРАМ-Рішення
      TextAnalyst
      PolyAnalyst
      Висновки 

РОЗДІЛ 7. ПЛАТФОРМА BUSINESS INTELLIGENCE НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ SEMANTIC WEB
   Технологія Business Intelligence
   Зв’язки Business Intelligence з методами Semantic Web 
   Класифікація продуктів Busіness Іntellіgence
      Класифікація Gartner 
      Класифікація за методологією IDC 
      Платформа Busіness Іntellіgence 
      Можливість інтеграції 
   Представлення інформації 
   Аналіз даних.
   Busіness Іntellіgence і системи керування знаннями 
   Основні компоненти керування знаннями
   Архітектура Busіness Іntellіgence 
   Використання метаданих в Busіness Іntellіgence 
   Тенденції розвитку Busіness Іntellіgence 
   Зв`язок Web-сервісів з Busіness Іntellіgence 
   Busіness Іntellіgence 2.0
   Основні елементи платформи Business Intelligence 
   Тенденції розвитку BI
   Business Intelligence та системи керування знаннями 
   Класифікація продуктів Business Intelligence 
   Платформа Business Intelligence
   Тенденції розвитку Business Intelligence 
  Аналіз тенденцій переходу до Business Intelligence 2.0.
   Інтеграція технологій Semantic Web з системами Business Intelligence 
   Використання в системах ВІ технологій Semantic Web
       Висновки

РОЗДІЛ 8. ВІДКРИТІ ДЖЕРЕЛА WEB ЯК ІНФОРМАЦІЙНІ РЕСУРСИ SEMANTIC WEB
   Головні засади руху «Відкритих Джерел» 
   Вільне програмне забезпечення і вільна інформація 
   Перспективи розвитку OS-INT 
   Технологія Wiki
   Історія виникнення Wiki 
   Переваги Wiki
   Платформа Wiki
   Вандалізм у Wiki-середовищі 
   Wiki-спільноти
   Відмінності Wikis від систем керування контентом
   Теоретичний базис Wiki 
   Розвиток Wiki-ресурсів 
   Використання Вікіпедії в освіті 
   Реалізації Wiki 
   Українська Вікіпедія 
   Семантизація Вікі-ресурсів 
   Семантизація Wiki 
   Напрямки семантизації Wiki 
   Приклади семантичних Wiki 
       Висновки 

РОЗДІЛ 9. Е-НАВЧАННЯ ЯК ПРИКЛАДНА СФЕРА ЗАСТОСУВАННЯ SEMANTIC WEB
   Використання онтологій для контролю навичок студентів у мультиагентних системах e-навчання 
   Онтології як база знань персональних агентів у МАС е-навчання
   Застосування Semantic Web в е-навчанні 
      Висновки  

ДОДАТОК А
   ФОРМУВАННЯ ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ НА ОСНОВІ  ОНТОЛОГІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ РІЗОНЕРІВ
     Ознаки сучасних різонерів
     Аналіз платформ різонерів
     Pellet
     Тип даних різонера 
     RACER 
     FACT++ 
     Snorocket
     SWRL-IQ 
     ELK 
     HermiT 
   Введення в Jena
      Архітектура Jena
      Рівень Graph (SPI) 
      Рівень Model (API) 
      Рівень OntModel (API) 
         Висновки 

ДОДАТОК Б
ФРЕЙМВОРК ONTORION ДЛЯ ПОБУДОВИ ОНТОЛОГІЙ НА ОСНОВІ ПРИРОДОМОВНИХ ТЕКСТІВ

ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ 
ГЛОСАРІЙ.
ЛІТЕРАТУРА