bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2023-21-4-101-109bsuir-3688Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSМетодология построения прототипа системы комплексного анализа данных тематических сайтовMethodology for Building a Prototype System for Complex Data Analysis of Thematic SitesПилецкийИ. И.PiletskiI. I.

Пилецкий Иван Иванович - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информатики.

220013, Минск, ул. П. Бровки, 6. Тел.: +375 17 293-23-01

Piletski Ivan Ivanavich - Cand. of Sci., Associate Professor at the Department of Informatics.

220013, Minsk, P. Brovki St., 6. Tel.: +375 17 293-23-01

piletski@bsuir.byБатураМ. П.BaturaM. P.

Доктор технических наук, профессор, заведующий научно-исследовательской лабораторией 8.1 «Новые обучающие технологии».

220013, Минск, ул. П. Бровки, 6

Mikhail P. Batura - Dr. of Sci. (Tech.), Professor, Head of the Research Laboratory 8.1 “New Learning Technologies”.

220013, Minsk, P. Brovki St., 6

ВолороваН. А.VolaravaN. A.

Кандидат технических наук, доцент, заведующая кафедрой информатики.

220013, Минск, ул. П. Бровки, 6

Natalia A. Volarava - Cand. of Sci., Associate Professor, Head of the Department of Informatics.

220013, Minsk, P. Brovki St., 6

Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиBelarusian State University of Informatics and Radioelectronics202329082023214101109Copyright © Пилецкий И.И., Батура М.П., Волорова Н.А., 20232023Пилецкий И.И., Батура М.П., Волорова Н.А.Piletski I.I., Batura M.P., Volarava N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/3688

Одно из современных направлений получения информации для принятия обоснованных решений – анализ данных из открытых интернет-источников и СМИ, содержащих множество публикаций. Критически важно не только получение достоверной информации, но и время для ее анализа. Разработана и апробирована комплексная методология быстрого построения прототипа системы комплексного анализа тематических сайтов. Создана технология взаимосвязанных методов, методологий и инструментов по построению графовой базы данных, графа знаний, анализа данных с использованием методов и моделей машинного обучения с предоставлением аналитических результатов пользователям. Разработанные технологии могут применяться для анализа данных известных мировых сайтов с целью построения прототипа системы комплексного анализа информации интернет-источников.

One of the modern directions of obtaining information for making informed decisions is the analysis of data from open Internet sources, the analysis of media containing hundreds of thousands of publications. It is critically important not only to obtain reliable information, but also the time needed to obtain and analyze it. The purpose of the research in this work is the development and testing of a complex methodology for quickly building a prototype of a system for complex analysis of thematic sites. A technology of interconnected methods, methodologies, and tools for building a graph database, a knowledge graph, data analysis using methods and mo dels of machine learning with the provision of analytical results to users has been created. The main task of this work is to use these technologies to analyze data from well-known world sites in order to build a prototype of a systems for complex analysis of data from Internet sources.

система комплексного анализаRDF-схемаRDF-словари и онтологиимашинное обучениеграфовые базы данныхграфовые алгоритмыPageRankcomplex analysis systemRDF schemaRDF dictionaries and ontologiesmachine learninggraph databasesgraph algorithmsPageRankАвторы выражают благодарность студентам Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники П. А. Зорко и О. А. Кулевич за апробацию технологических решенийThe authors are grateful to the students of the Belarusian State University of Informatics and Ra dioelectronics P. A. Zorko and O. A. Kulevich for approbation of technological solutionsReferencesDiestel R. (2017) Graph Theory. Berlin, Springer-Verlag Publ.Diestel R. (2017) Graph Theory. Berlin, Springer-Verlag Publ.Needham M., Hodler Amy E. (2019) Graph Algorithms. Sebastopol, O’Reilly Media.Needham M., Hodler Amy E. (2019) Graph Algorithms. Sebastopol, O’Reilly Media.Hamilton W. L., Rex Ying, Leskovec J. (2017) Representation Learning on Graphs: Methods and Applications. Stanford, Stanford University. (9), 1–25.Hamilton W. L., Rex Ying, Leskovec J. (2017) Representation Learning on Graphs: Methods and Applications. Stanford, Stanford University. (9), 1–25.Portisch Jan, Heist Nicolas, Paulheim Heiko (2022) Knowledge Graph Embedding for Data Mining VS. Knowledge Graph Embedding for Link Prediction – Two Sides of the Same Coin? Semantic Web. (1), 1–24. DOI: 10.3233/SW-212892Portisch Jan, Heist Nicolas, Paulheim Heiko (2022) Knowledge Graph Embedding for Data Mining VS. Knowledge Graph Embedding for Link Prediction – Two Sides of the Same Coin? Semantic Web. (1), 1–24. DOI: 10.3233/SW-212892

The authors declare that there are no conflicts of interest present.