Онтологические модели поиска экспертов в

Онтологические модели поиска экспертов в системах управления знаниями научных организаций Предложены и исследованы онтологические модели поиска экспертов по тематической близости к запросу, представленному текстовым документом, на основе моделей текстового поиска по образцу. Исследованы модели поиска в целях выбора наиболее адекватных из них с точки зрения эксперта. Сетевая экспертиза / Под ред. РАН , / и др. — М.: Эгвес, 2010. — 168 с. Cоздание и использование базы знаний профилей компетентности специалистов организации // Изв. Томского политехн. ун-та. — 2007. — № 2.- Т. 310, № 2. — С. 186-189. , Использование онтологических знаний и тезаурусов для объективного профилирования специалистов // Штучний інтелект. — 2006. — № 3. — С. 379-390. Математические модели формирования и функционирования команд. — М.: Физматлит, 2008. — 184 с. , Человеко-машинные методы решения многокритериальной задачи о назначениях // Автоматика и телемеханика. — 1998. — № 7. — С. 135-156. Разработка метода семантического описания проектных работ и подбора подходящих исполнителей // Системи обробки інформації. — 2009. — Вип. 6 (80). — С. 147-149. Российский семинар по оценке методов информационного поиска, 2009, поиск похожих документов по документу-образцу или фрагменту текста . — (дата обращения 7.04.2011). Онтологии и тезаурусы. Учебное пособие / и др. — Казань, М., 2006. — 157 с. Меры семантической близости в онтологии / и др. // Проблемы управления. — 2010. — № 5. — С. 2-14. Maedche A., Staab S. Measuring Similarity between Ontologies // Lecture Notes in Artificial Intelligence. — 2002. — N 2473. A. — P. 251-263. An Approach for Semantic Search by Matching RDF Graphs / Hеaping Zhu and others // Proc. FLAIRS Conference. — 2002. — P. 450-454. Nguyen Hoa A., Eng B. New Semantic Similarity Techniques of Concepts applied in the Biomedical Domain and WORDNET: Thesis Presented to the Faculty of the University of Houston Clear Lake in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree Master of Science the University of Houston-Clear Lake. — 2006. Оценка результатов поиска семантически близких слов в Википедии // Тр. СПИИРАН. — 2007. — Вып. 5. — C. 113-116. HeadHunter на РОМИП-2008 // Тр. российского семинара по оценке методов информационного поиска (РОМИП) 2007-2008. — СПб., 2008. — С. 33-42. Resnik P. Using information content to evaluate semantic similarity in ontology // Proc. of the 14th Int l Joint Conference on Artificial Intelligence, 1995. — P. 448-453. Seco N., Veale T., Hayes J. An intrinsic information content metric for semantic similarity in WordNet / Proceedings of the 16th European Conference on Artificial Intelligence. — Valencia, 2004. — P. 1089-1090. Гринева М., Гринев М., Лизоркин Д. Анализ текстовых документов для извлечения тематически сгруппированных ключевых терминов // Тр. Ин-та системного программирования РАН . — (дата обращения 7.04.2011). Болдаков А. Поиск в коллекциях текстовых документов на основе методов семантического анализа, использующих универсальные гипертекстовые энциклопедии // Московская секция ACM SIGMOD. — 2008. — (дата обращения 7.04.2011). User Centered and Ontology Based Information Retrieval System for Life Sciences / Sylvie Ranwez and others // Proc. of the 3rd Intern. / Workshop on Semantic Web Applications and Tools for the Life Sciences. — Berlin, 2010. — (дата обращения 7.04.2011). Thiagarajan Rajesh, Geetha Manjunath, and Markus Stumptner. Computing Semantic Similarity Using Ontologies // Intern. Semantic Web Conference (ISWC). — Karlsruhe, 2008. — (дата обращения 7.04.2011). Harold W. Kuhn. The Hungarian Method for the Assignment Problem. Naval // Naval Research Logistic Quarterly. — 1955. — P. 83-97. Maria Halkidi, et al. THESUS: OrganizingWeb document collections based on link semantics // The VLDB Journal. — 2003. — Vol. 12, N 4. — P. 320-332. Wu Z., Palmer M. Verb semantics and lexical selection / 32nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. — 1994. — P. 133-138. Автоматическое построение онтологий на основе лексико-синтаксических шаблонов для информационного поиска // Тр. 11-й Всеросс. науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» (RCDL 2009). — Петрозаводск, 2009. — C. 69-77. , Развитие информационной системы организации c использованием семантических технологий / Знания-Онтологии-Теории 2009 (ЗОНТ-09). — (дата обращения 7.04.2011). , , Применение концептуальных графов в системах поддержки электронных библиотек // Тр. 9-й Всеросс. науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» — RCDL 2007. — Переславль-Залесский, Россия, 2007. — Т. 2. — С. 104-110. Оценка релевантности документов онтологической базы знаний // Электронное науч.-техн. издание «Наука и образование». — (дата обращения 7.04.2011). Гэри M., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. — М.: Мир, 1982. — 194 с. Irena Spas, Goran Nenadi, Kostas Manios, and Sophia Ananiadou. Supervised Learning of Term Similarities // Lecture Notes in Computer Science. — 2002. — N 2412. — P. 429-434.