Найти

Результаты поиска

• ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ИНТЕГРАЦИИ ГЕТЕРОГЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

  В. В. Гапочка , Е. Е. Полупанова

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Современные системы поддержки принятия решений (СППР) работают с потоками данных из IoT-сенсоров, баз данных, текстовых сообщений и социальных медиа, представленных в различных форматах и обладающих неодинаковыми смысловыми моделями и качеством. Отсутствие семантически согласованной интеграции приводит к неоднозначной интерпретации сущностей, дублированию и потере контекста, что снижает качество и оперативность решений. Цель работы – систематизировать методы семантического анализа и интеграции гетерогенных информационных потоков для СППР, выявить их преимущества, ограничения и области применения. Исследование выполнено в форме аналитического обзора публикаций 2018–2025 гг. по семантической интероперабельности, онтологиям и знаниевым графам, многоисточниковому слиянию данных, федеративному доступу и потоковой обработке. Показано, что обеспечение семантической совместимости достигается за счёт онтологий и знаниевых графов, задающих общие сущности и идентификаторы и обеспечивающих гибкость схемы интеграции. Для режимов реального времени наиболее результативны гибридные решения, сочетающие семантический слой с алгоритмами слияния и учётом доверия к источникам; в прикладных кейсах отмечаются улучшения точности порядка 15–20% и сокращение времени отклика до 70–80% при использовании многоисточниковых моделей. Для неструктурированных потоков ключевую роль играют NLP и машинное обучение, обеспечивающие извлечение сущностей и отношений и семантическое обогащение данных. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании СППР в доменах умного города, промышленности и здравоохранения. Кроме того, работа подчеркивает важность стандартов, таких как SHACL для валидации и SPARQL для запросов, которые усиливают практическую применимость семантических подходов. Перспективы включают автоматизацию ontology alignment для снижения трудозатрат и интеграцию с ИИ для динамической адаптации к новым источникам данных

• АЛГОРИТМ ПОТОКОВОЙ КОМПРЕССИИ ДАННЫХ С ПЛАВАЮЩЕЙ ЗАПЯТОЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАУЧНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ

  А.А. Чусов , М.А. Копаева

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Представлен оригинальный алгоритм и метод реализации однопроходной компрессии
  потока числовых данных с плавающей запятой. Целью работы является разработка и фор-
  мализация алгоритмического метода однопроходной потоковой компрессии числовых значе-
  ний с плавающей запятой, обеспечивающего высокую оперативность кодирования и декоди-
  рования, поскольку практика применения для этого существующих реализаций показывает их
  недостаточную оперативность, неприемлемую ресурсоемкость, низкую применимость для
  потоковой обработки большого объема данных с плавающей запятой в реальном времени.
  Для достижения этой цели были решены следующие задачи. Описана математическая мо-
  дель и алгоритм компрессии потока скалярных числовых значений с плавающей запятой, а
  также результаты проведенного экспериментального исследования созданного метода реа-
  лизации компрессии структур одномерных и двумерных научных данных. Модель опирается
  на распространенный метод реализации расширенного множества действительных чисел,
  отображаемых на числа с плавающей запятой двойной точности, представление которых
  регламентировано форматом binary_64 стандарта IEEE-754. Алгоритм может быть ис-
  пользован в составе распределенных высокопроизводительных информационных систем
  обеспечения научных экспериментов для реализации задач, критичных к производительностиопераций ввода-вывода и инфокоммуникационного обмена данными. Производительность и
  применимость алгоритма в реализациях потоковой обработки данных обусловлены его одно-
  проходным поведением, относительно низкими требованиями к априорно известному и фик-
  сированному размеру истории, на основе которой построена работа предиктора алгоритма
  компрессии. Действительно, полученные результаты показывают сравнимую с более ресур-
  соемкими универсальными кодерами результативность компрессии при значительном росте
  оперативности. При синхронизации параметров компрессии и декомпрессии векторных дан-
  ных в предположении взаимной корреляции магнитуд скаляров одного измерения, возможно
  применение параллелизма класса ОКМД (одна команда-множество данных) для дальнейшего
  увеличения производительности предиктора (а следовательно, компрессии и декомпрессии),
  если реализующее устройство обладает возможностью обращения к изменяемой памяти,
  реализующей историю, на основе сдвиговых значений, формируемых параллельно или вектор-
  но, например, с помощью инструкций класса VGATHER микропроцессоров Intel. Реализация
  алгоритма внедрена авторами в параллельно-распределенную систему моделирования волно-
  вых полей с целью снижения издержек, обусловленных операциями ввода-вывода при взаимо-
  действии системы узлов через вычислительную сеть. Экспериментально показана более вы-
  сокая оперативность компрессии при сравнимой результативности универсальных много-
  проходных кодеров RAR, ZIP и 7Z.