Архитектура системы анализа данных, получаемых из Интернет-источников

?

Архитектура системы анализа данных, получаемых из Интернет-источников

Информатизация и связь. 2021. № 8. С. 7–10.

Лядова Л. Н., Заякин В. С., Смирнов М. А.

Цель исследования – проектирование системы анализа процессов на основе данных, получаемых из открытых Интернет-источников (баз данных, новостных лент, социальных сетей и пр.). Система должна обеспечивать возможность выбора и поиска источников данных, отвечающих потребностям пользователей, выбора и разработки методов решения задач и новых алгоритмов. Основа решения – база знаний (многоаспектная онтология), обеспечивающая возможность конфигурирования системы и настройки на условия решения задач, и средства предметно-ориентированного моделирования. Предлагается микросервисная архитектура решения.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Савченко А. В., Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Проектирование инструментов визуализации данных на основе интеграции возможностей предметно-ориентированного моделирования и генеративного искусственного интеллекта

Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.

Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...

Добавлено: 5 мая 2026 г.

Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые настройки ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.

Преодоление ограничений современных инструментов визуализации данных: новая методология

Джейранян А. Д., Лядова Л. Н., В кн.: BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics: сб. науч. ст. XI Междунар. науч.-практ. конф. (Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года).: Мн.: БГУИР, 2025. С. 386–396.

Выполнен анализ существующих методов и инструментов визуализации данных, выявлены их ограничения, связанные с необходимостью продвинутых навыков программирования или недостаточной гибкостью настройки. Предложена методология разработки инструментов визуализации данных на основе экспертных знаний, обеспечивающая возможность эффективного создания настраиваемых визуальных представлений. Методология включает три ключевых подхода: (1) разработку предметно-ориентированных языков (DSLs) для визуализации данных, (2) автоматизированную генерацию скриптов визуализации ...

Добавлено: 21 февраля 2026 г.

Integrating an Ontology-Driven Approach to Data Visualization and AI Based Visualization with Plotly

A.D. Dzheiranian, L.N. Lyadova, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4 P. 191–206

В данном исследовании представлен прототип ассистента, управляемого искусственным интеллектом, который автоматизирует генерацию скриптов визуализации данных на основе запросов на естественном языке, устраняя необходимость пользователей владеть навыками программирования. В статье рассматриваются исследования, направленные на разработку средств для эффективной визуализации данных, проводится сравнение систем визуализации данных, основанных на использовании искусственного интеллекта, показаны ограничения существующих средств. Предлагаемый подход ...

Добавлено: 25 сентября 2025 г.

An Approach Based on the Multifaceted Ontology to Development of Event Series Processing Tools

Lyudmila Lyadova, Anton Platunov, Ланин В. В. и др., , in: Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management: 15th International Joint Conference, IC3K 2023, Rome, Italy, November 13-15, 2023, Revised Selected PapersVol. 2454.: Rome: Springer, 2025. Ch. 11 P. 232–250.

Добавлено: 2 мая 2025 г.

Языково-ориентированный подход к разработке средств визуализации данных: генерация кода для интерактивной визуализации

Проскуряков К. А., Лядова Л. Н., В кн.: Технологии разработки инструментальных средств (ТРИС-2024) : Материалы XIV Международной научно-технической конференции.: Таганрог: Издательство ЮФУ, 2024. С. 207–219.

Аннотация: Цель проекта – апробация подхода к генерации кода, реализующего пользовательские модели визуализации данных, на основе метамоделей визуальных предметно-ориентированных языков (DSL), созданных для описания моделей визуализации, и описаний формальных грамматик целевых текстовых языков, представленных в многоаспектной онтологии. Онтология включает также и описания правил трансформации типа «Модель-Текст» (генерации кода). Эти правила могут быть расширены для создания ...

Добавлено: 11 декабря 2024 г.

Языково-ориентированный подход к разработке средств визуализации данных: автоматизация разработки DSL

Ермаков И. Д., Лядова Л. Н., В кн.: Технологии разработки инструментальных средств (ТРИС-2024) : Материалы XIV Международной научно-технической конференции.: Таганрог: Издательство ЮФУ, 2024. С. 195–206.

Аннотация: Цель проекта – апробация подхода к разработке средств автоматизации создания предметно-ориентированных языков (DSL) для создания средств визуализации данных, настраиваемых на потребности пользователей. Основная идея языково-ориентированного подхода в том, что для описания новых моделей визуализации должны быть разработаны визуальные предметно-ориентированные языки, использование которых должно обеспечить снижение требований к квалификации пользователей в области программирования при решении ...

Добавлено: 11 декабря 2024 г.

An Approach to Developing Data Visualization Tools Based on Domain Specific Modeling

A. D. Dzheiranian, Ermakov I. D., Proskuryakov K. A. и др., Scientific Vizualisation 2024 Vol. 16 No. 4 P. 82–101

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

Разработка инструментов визуализации данных на основе предметно-ориентированного моделирования

Джейранян А. Д., Ермаков И. Д., Проскуряков К. А. и др., В кн.: GraphiCon 2024: Материалы 34-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Омск, 17–19 сент. 2024 г.).: Омск: Издательство ОмГТУ, 2024. С. 300–314.

Описывается подход к разработке средств визуализации данных, обеспечивающий возможность настройки на потребности пользователей и специфику предметных областей, в которых они работают, основанный на предметно-ориентированном моделировании. Кратко представлены результаты анализа инструментов визуализации данных и возможности их настройки на предметные области исходя из потребностей пользователей и решаемых ими задач. Показано, что существующие инструменты требуют от пользователей навыков ...

Добавлено: 15 ноября 2024 г.

Designing Data Visualization System Based on Language-Oriented Approach

A. D. Dzheiranian, Ermakov I. D., Proskuryakov K. A. и др., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2024 Vol. 36 No. 2 P. 127–140

Предлагается метод визуализации данных, основанный на языково-ориентированном подходе. Проведен анализ инструментов визуализации данных и возможности их настройки на предметные области исходя из потребностей пользователей. Отмечено, что эти инструменты требуют от пользователей высокой квалификации для настройки формата визуализации данных (пользователи должны иметь навыки программирования). Предлагается настраивать средства визуализации под нужды пользователей и специфику решаемых пользователями задач ...

Добавлено: 29 июля 2024 г.