Разработка интеллектуальной поисковой системы по научным социальным сетям

Предложена семантическая модель научной социальной сети, позволяющая рассчитать веса шести видов связей между ее объектами: «термин-термин», «автор-автор», «документ-документ», «автор-документ», «автор-термин», «термин-документ». Выявление данных связей позволит давать пользователям рекомендации относительно объектов, которые могут быть им интересны, и осуществлять итеративный поиск объектов. Для этого необходимо рассчитать матрицы, отражающие меру сходства между отдельными документами, терминами и авторами. Для расчета матриц предложено использовать метод Random Indexing. Представление семантической модели в виде графа позволяет осуществлять итеративный поиск в каждом из перечисленных режимов как обход графа. Из существующих алгоритмов обхода был выбран волновой алгоритм. Элементы алгоритма уточнения поискового запроса используются для реализации интерактивного поиска в разработанном веб-приложении, которое оперирует предложенной семантической моделью для анализа социальных сетей. Для тестирования проиндексирован русскоязычный сегмент сети Mendeley.com и российская сеть SciPeople.ru. В результате были автоматически построены семантические модели данных сетей.