Онтолого-ориентированная кластеризация пользователей на основе истории их работы с системой управления знаниями

Управление знаниями — это совокупность процессов, которые управляют созданием, извлечением, обработкой, использованием, распространением, использованием знаний и предоставлением доступа к ним в некоторой предметной области. Система управления знаниями представляет собой комплекс процедур, реализующих эти процессы. Для представления знаний в настоящее время в России и в мире широко используются онтологии. Неотъемлемой частью любой системы взаимодействующей с пользователем является возможность персонифицировать поток информации и знаний между системой и пользователем.
Данная работа посвящена разработке метода онтолого-ориентированной кластеризации пользователей на основе истории их работы в рамках системы управления знаниями. В работе используются методы искусственного интеллекта для работы со знаниями, технологии профилирования пользователей и кластеризации.
Предложенный в работе метод онтолого-ориентированной кластеризации для группировки пользователей системы управления знаниями позволяет выявлять общие предпочтения групп пользователей и адаптировать поток информации и знаний в зависимости от этих предпочтений. Входными данными для метода являются запросы пользователей и контексты, представляющие собой срезы онтологии, соответствующие этим запросам. Эта информация содержится в профилях пользователей. Сложность метода определяется как $O(N^3)$, где $N$ — количество запросов пользователей, при большом $N$.
Данный метод может быть широко применен в ориентированных на пользователя системах, основанных на знаниях. Это могут быть экспертные системы, интеллектуальные поисковые системы, системы управления производственными сетями и т. п. Персонификация таких систем в современном мире очень важна, так как позволяет автоматизировать процессы взаимодействия системы с пользователем, пользователя с пользователем, протекающие в таких системах.