Design Patterns for a Knowledge-Driven Analytical Platform

Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2022. Vol. 34. No. 2. P. 43–56.

Zayakin V.S., Lyadova L.N., Rabchevskiy E. A.

Аннотация. Разработка и эксплуатация систем, основанных на знаниях, осложняется рядом проблем обеспечениях жизнеспособности, которые неизбежно возникают в областях с интенсивным использованием данных таких, например, как, анализ социальных сетей и медиа (Social Network Analysis, SNA). Во многом это связано со свойствами слабоструктурированных объектов и процессов, которые подвергаются анализу специалистами с привлечением методов автоматизированной обработки данных (data mining, машинное обучение, BI-анализ и пр.). Для того чтобы аналитическая платформа, основанная на знаниях, была жизнеспособной, она должна обеспечивать интеграцию разнородной информации, включать интерпретацию информации в понятном для разных категорий пользователей виде и поддерживать инструменты для расширения функциональности. В данной работе предложены онтологический подход к интеграции информации и паттерны проектирования для разработки ядра аналитической платформы, отвечающего за управление репозиторием онтологий, генерацию предметно-ориентированных языков (Domain-Specific Languages, DSL) и синхронизацию программного кода с DSL-моделями.

Ключевые слова: базы данных, анализ данных, open data, data analysis, открытые данные, databases, интеграция информации, information integration, базы знаний, knowledge bases, system viability, analytical platforms, жизнеспособность систем, аналитические платформы