Национальная Академия Наук Азербайджана

Статья «Advancement of the search process for Digital Heritage by utilizing artificial intelligence algorithms» («Совершенствование процесса поиска ресурсов Цифрового наследия за счет применения алгоритмов искусственного интеллекта»), соавторами которой являются ведущий научный сотрудник Института информационных технологий НАНА, доктор философии по технике, доцент Рена Гасымова и директор компании «Thinking Capital» (Канада) по вопросам аналитики и моделирования рисков (Risk Analytics and Modeling) Рагим Аббаслы, была опубликована в международном журнале «Expert Systems with Applications».

Статья посвящена проблеме ведения эффективного поиска в системе цифровых данных большого объема путем применения алгоритмов искусственного интеллекта. Были проанализированы особенности опирающихся на искусственный интеллект алгоритмов при обработке больших данных, обладающих нетрадиционной структурой данных. В результате исследований стало ясно, что при решении вопросов, связанных с улучшением качества поиска, большим объемом данных, интенсивностью поступления запросов пользователей, важно использовать алгоритмы, опирающиеся на искусственный интеллект.

В исследовании были проанализированы алгоритмы контролируемого (Supervised Machine Learning), неконтролируемого (Unsupervised Machine Learning Algorithms), полу-контролируемого (Semi-supervised algorithms) машинного обучения, проведен их сравнительный анализ, указаны преимущества и недостатки. Была разработана концептуальная модель поисковой системы. В статье для повышения эффективности поиска ресурсов цифрового наследия в системе цифровых данных большого объема был предложен новый метод, основанный на нейронной сети (Neural Foresting).

Результаты эксперимента показали, что предложенный метод имеет широкие перспективы для решения вопросов, связанных с улучшением качества поиска, большим объемом данных, интенсивностью поступления запросов пользователей, соответствием поиска запросам и т.д.

Отметим, что «Expert Systems with Applications» входит в список самых авторитетных журналов мира в области компьютерных наук. Журнал, который относится к классу Q1 и в базе «Web of Science», и в «Scopus», имеет высокие наукометрические показатели.

©Все права защищены. При использовании материалов веб-сайта ссылка на www.science.gov.az обязательна.