ИСТИНА

Объектом исследований, результаты которых представлены в настоящем отчете, является процесс автоматического тематического анализа больших коллекций документов. Целью работы является проведение экспериментальных исследований, разработка и апробация предлагаемых математических моделей и алгоритмов в области интеллектуального тематического анализа текстов. Методология отбора информационных источников для последующего анализа состоит в проведении поиска по ключевым словам в специализированных поисковых систем по научно-техническим источникам и расширении полученного множества источников за счет анализа графа цитируемости. В число используемых поисковых систем входят ISI Web of Science, Springer Online, ScienceDirect, ACM Digital Library, содержащие данные о научных публикациях в англоязычных изданиях, а также elibrary.ru, которая охватывает ведущие отечественные периодические издания. В ходе работы решены следующие задачи. Выработан перечень наиболее перспективных для использования в составе автоматизированных информационно-аналитических систем (ИАС) методик и алгоритмов тематического поиска и интеллектуального анализа информации. Исследована целесообразность использования конкретных методов интеллектуального анализа при создании таких систем. Проведена адаптация существующих и создание новых методик и алгоритмов тематического поиска и интеллектуального анализа информации в наукометрических системах. Основной областью применения полученных результатов может стать разработка программного обеспечения для наукометрических систем, позволяющего повышать точность наукометрических показателей, а также предоставлять пользователям возможность проведения более качественного поиска и тематического анализа.