Технологии извлечения и интеллектуального анализа данных в научных исследованиях, Кононова О.В., Прокудин Д.Е., 2021

Технологии извлечения и интеллектуального анализа данных в научных исследованиях, Кононова О.В., Прокудин Д.Е., 2021.

   Учебное пособие посвящено вопросам анализа текстовых данных в рамках проведения научно-исследовательской работы, методам и средствам обработки и экспликации контекстного знания. Рассматриваются подходы и технологии информационного поиска, содержательного и интеллектуального анализа текстов. Учебное пособие может быть использовано как в учебных целях, так и в профессиональной научно-исследовательской деятельности.
Учебное пособие предназначено для магистрантов, обучающихся по образовательной программе «Цифровые технологии умного города» (09.04.03 «Прикладная информатика», специализация «Управление государственными информационными системами»), дисциплина «Компьютерные технологии в научных исследованиях» и образовательной программе «Умный город и урбанистика» (09.04.03 «Прикладная информатика», специализация «Управление государственными информационными системами»), дисциплина «Технологии извлечения и интеллектуального анализа данных в научных исследованиях».




Информационное пространство научных исследований.
Эффективность научно-исследовательской деятельности зависит от информационного окружения исследователя, обеспечивающего оперативный доступ к необходимой для проведения исследования информации и способствующего научной коммуникации и коллаборации. В процессе своей деятельности исследователь формирует собственное информационное пространство. Однако, хотя для каждого оно специфично и уникально, всё же это пространство обладает общими характерными признаками. которые определяются общими для всех информационно-коммуникационными технологиями и методами их использования. К тому же институализация научной деятельности в обществе порождает её бюрократизацию и стандартизацию. Поэтому исследователи и учёные, осознанно или нет, формируют вокруг себя во многом стандартное информационное пространство.

Многообразие информации в различных научных информационных сетевых ресурсах зачастую не позволяет однозначно соотнести информацию с тем или иным учёным. В связи с этим для устранения неоднозначности необходимо идентифицировать личность учёного. Для этого разработан и используется универсальный идентификатор учёного, реализованный в открытом проекте ORCID (https://orcid.org). Этот проект является общедоступным и создан при поддержке ведущих мировых университетов, научных сообществ, научных издательств и других организаций, ориентированных на научную деятельность или её поддержку. В своём профиле пользователь может заполнить биографическую информацию, информацию об обучении, об опыте работы: информацию об участии в выполнении поддержанных фондами исследований, а также список своих публикаций, которые могут быть получены автоматически из основных баз данных научных публикаций и реферативных баз (например. CrossRef, PubMed, ResearcherID, Scopus и др.). что говорит об интеграции сервиса ORCID с внешними информационными системами.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Введение.
Глава 1. Информационно-коммуникационные технологии в научной деятельности.
1.1. Информатизации научной деятельности. Информационная культура ученого.
1.2. Информационно-коммуникационные технологии на различных этапах научно-исследовательского цикла. Общие методы использования информационно-коммуникационных технологий в научных исследованиях.
1.3. ИКТ в научной коммуникации. ИКТ в организации и проведении научных конференций.
1.4. Информационное пространство научных исследований.
1.5. Информационно-коммуникационные технологии в научном информационном поиске.
1.5.1. Основы научного информационного поиска.
1.5.2. Качество информации. Релевантность.
1.5.3. Возможности информационного писка при помощи ИПС. Понятие Deep Web.
1.6. Электронные сетевые научные ресурсы и другие источники данных.
1.6.1. Электронные каталоги библиотек.
1.6.2. Полнотекстовые базы научной информации (электронные библиотеки).
1.6.3. Электронные научные журналы.
1.6.4. Репозитории и агрегаторы научной информации.
1.6.5. Разнородные цифровые ресурсы для научного использования.
1.7. Информационно-коммуникационные технологии при работе с библиографической информацией и в научном цитировании.
Контрольные вопросы к Главе 1.
Глава 2. Знание как научая категория.
2.1. Общие подходы к определению знаний.
2.2. Общие таксономии знаний.
2.2.1. Положительные и отрицательные знания.
2.2.2 Явное и неявное знание.
2.2.3. Концепции неявного знания.
2.2.4. Пункты Бойсота в информационном пространстве (Boisot's stations in the Information Space).
2.2.5. Таксономия знаний Лундвалла и Джонсона.
2.2.6. Типы полезного знания Мокира (Mokyr’s types of useful knowledge).
2.2.7. Типология знания Агуайо (Aguayo's categories of knowledge).
2.2.8. Уникальные и неуникальные знания Прайса (Price's unique knowledge and non-unique knowledge).
2.3. Контекстное знание и контексты.
2.3.1. Континуум «Неявное знание - Контекстное знание - Контекст».
2.3.2. Определения и использование понятия контекста в разных предметных областях.
2.4. Модальность и типология контекстов.
2.4.1. Общие подходы к типологизации контекстов.
2.4.2. Мультимодальность. Кейс «Здравоохранение».
2.4.3 Мультмодальность. Кейс «Первазивная среда».
2.4.4. Методика автоматизированного извлечения и изучения контекстного знания к информационным ресурсам нетекстовой модальности.
Контрольные вопросы к Главе 2.
Глава 3. Использование технологий извлечения и анализа контекстного знания в научно-исследовательской работе.
3.1. Обзор методов интеллектуального анализа научных текстов.
3.1.1. Контент-анализ.
3.1.2. Контент-мониторинг информационных потоков.
3.1.3. Контент-анализ и проект «Контекстное знание».
3.1.4. Тематическое моделирование.
3.1.5. Наукометрические методы и системы в анализе научного знания.
3.2. Синтетический метод в анализе научного знания.
3.2.1. Синтетический метод как комплексный подход к поиску, экспликации и анализу научного знания.
3.2.2. Методика выбора источников, последующего контекстного поиска и отбора материалов.
3.2.3. Методика построения и интерпретации трендов.
3.2.4. Визуализация результатов анализа контекстного знания.
Контрольные вопросы к Главе 3.
Литература.
Словарь основных понятий.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Технологии извлечения и интеллектуального анализа данных в научных исследованиях, Кононова О.В., Прокудин Д.Е., 2021 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Кононова :: #Прокудин