Отзыв оппонента 2 (Методы и программные средства поиска информации на основе прецедентов в интеллектуальных поисковых системах)

Отзыв официального оппонентана диссертацию Зо Лин Кхаинг «Методы и программные средствапоиска информации на основе прецедентов в интеллектуальныхпоисковых системах», представленную на соискание ученой степеникандидататехническихнаукпоспециальности05.13.11–Математическое и программное обеспечение вычислительных машин,комплексов и компьютерных сетейАктуальность темы исследований.Программные средства поиска информации на основе прецедентовнаходит самое широкое применение в организационных системах дляповышения эффективности их функционирования.

Поэтому разработкаподобных программных средств для интеллектуальных поисковых системявляется актуальной и важной задачей как с научной, так и с практическойточекзрения.Этиаспектызанимаютцентральноеположениевдиссертационной работе Зо Лин Кхаинг.Классические методы дискретной математики и математическойлогики автор удачно сочетает с современными подходами в рамкахметодовправдоподобныхиспользованиемрассуждениймультиагентнойнасреды,основеапрецедентовтакжесстеориейинформационного поиска.Диссертация Зо Лин Кхаинг посвящена проблеме разработки новыхперспективных методов и программных средств поиска информации всовременных поисковых системах (поисковых машинах Интернета) сприменениемметодовискусственногоинтеллекта.Указаннаяпроблематика в последнее время стала очень актуальна по причинеширочайшего использования информационно-поисковых систем (ИПС)для организации поиска различного рода информации в глобальной сетиИнтернет. Однако качество получаемых результатов поиска в ИПС,которое может оценить каждый пользователь поисковой машины2Интернета, не всегда можно назвать удовлетворительным, так какостаются нерешенными проблемы обеспечения релевантности и полнотыпоиска.

Таким образом, задачи повышения эффективности поиска икачества получаемых результатов в ИПС будут оставаться актуальнымиеще очень длительное время. Следует отметить, что в настоящий моментдля решения указанных задач широко привлекаются инструментыинтеллектуализации ИПС и персонализации поиска. Этой тенденциисегодня следуют практически все разработчики поисковых машинИнтернета и, в частности, лидеры в данной индустрии – Google и Yandex,активновнедряющиеинтеллектуализациисервисыпоиска.иинструментыАвторомвперсонализацииработепредлагаетсяидляперсонализации и интеллектуализации поиска использовать методыискусственного интеллекта и, в частности, мультиагентный подход иметоды правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (CBR – CaseBased Reasoning).Цель диссертационной работы заключается в разработке методов ипрограммныхсредствпоискаинформациидляИПСнаосновепрецедентного подхода.Структура и содержание работы.

Диссертационная работа состоитизвведения,четырехглав,заключения,спискалитературы(68наименований), 34 рисунков, 3 таблиц и 3 приложений.Вовведенииобоснованаактуальностьтемыдиссертации,описывается объект, предмет и цели исследования, приводится краткаяхарактеристика научной новизны и практической значимости работы, данократкое содержание диссертации по главам.В первой главе приведен обзор состояния проблемы и основныепонятия в области информационного поиска, а также проблемыпостроения современных ИПС Интернета.

Рассмотрены различныесовременные поисковые системы Интернета с описанием их особенностей.В качестве эффективного инструмента для решения указанных в3диссертациипроблемпредлагаетсяиспользоватьперспективнуювозможность интеллектуализации и персонализации поиска.Втораяглавапосвященаисследованиювозможностиинтеллектуализации и персонализации поиска с применением методовискусственного интеллекта (мультиагентного и прецедентного подхода).Приводятся основные понятия и определения вданной областиисследований.

Указаны специфика и особенности организации поисковыхмультиагентных систем с применением прецедентных методов (CBRметодов).ВтретьейархитектураИПСглавенаописанаосноверазработаннаяпрецедентовиеемультиагентнаяфункциональныевозможности. Предложены различные схемы взаимодействия мобильныхагентов при поиске в мультиагентной среде и приведены разработанныеалгоритмы поиска решения на основе прецедентов, учитывающиеспецифику ИПС и реализующие указанные схемы взаимодействиямобильных агентов, включая механизмы формирования и оценкирезультатов поиска в ИПС на основе прецедентов.Четвертая глава содержит описание программной реализациипрототипа системы (STRAY SEARCH) для поиска Интернет-ресурсов набазе разработанной в диссертации мультиагентной архитектуры ИПС наоснове прецедентов. Программная реализация прототипа ИПС STRAYSEARCH проведена с применением современных средств разработки наоснове технологии .NET для распределенных информационных системASP.NET, ADO.NET Entity Framework и Windows CommunicationFoundation (п.

4.1). В п. 4.5 приведен пример практического использованияразработанного прототипа ИПС STRAY SEARCH и изложены результатывыполненных экспериментов по оценке эффективности его работы наоснове интегрального показателя эффективности информационного поискаи метрик качества ранжирования.В заключении приведены основные результаты, полученные вработе.4Научная новизна и теоретическая значимость работы. Косновнымновымнаучнымрезультатам,полученнымвработе,определяющим ее теоретическую значимость, можно отнести следующие.1.Предложен метод интеллектуализации и персонализациипоиска на основе прецедентов, позволяющий объединить в себе различныеподходы к решению данной задачи (как явные, так и неявные методыперсонализации поиска) и снизить нагрузку на индекс (БД, сервер)поискового инструмента, а также упростить решение проблемы, связаннойс обеспечением конфиденциальности данных.2.Предложена мультиагентная архитектура ИПС на основепрецедентов, расширяющая стандартную архитектуру ИПС средствамипоиска и персонализации на основе прецедентов (CBR-агентами сраспределеннымиобеспечиваетБПивыполнениеинструментамиихальтернативноговзаимодействия),вариантапоискачтопопрецедентам для снижения нагрузки на индекс ИПС и позволяет учестьперсональную информацию пользователей для повышения точностиответа на их запросы.3.Разработаны модификации алгоритмов поиска решения наоснове прецедентов, учитывающие специфику ИПС и реализующиеразличные схемы взаимодействия мобильных агентов при поиске вмультиагентной среде, включая механизмы формирования и оценкирезультатов поиска в ИПС на основе прецедентов, что позволяет снизитьнагрузку на индекс ИПС и информационный шум при ответе на запросыпользователей.Практическая значимость результатов работы.

Практическаязначимость работы заключается в создании программных средств поискана основе прецедентов, повышающих эффективность и расширяющихинтеллектуальныераспределенныхвозможностиИПСИнтернета,компьютерныхиихсистемприменениивтипанаучно-исследовательских работах ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ». Результатыдиссертационной работы были использованы в НИР кафедры Прикладной5математики (поддержанных РФФИ и Министерством образования и наукиРФ)ивучебно-научномпроцессекафедры,очемимеетсясоответствующий акт.РазработанныйгосударственномпрограммныйреестрекакмодульпрограммазарегистрировандляЭВМв«Модульперсонализации поиска на основе прецедентов для информационнопоисковых систем» (свидетельство №2016610379 от 11.01.2016).Созданные программные средства поиска на основе прецедентовподтверждаютобоснованность,предложенныхметодовидостоверностьалгоритмов,иреализуемостьиспользующихподходправдоподобных рассуждений на основе прецедентов с использованиеммультиагентной среды.

Таким образом, в диссертационной работесформулированасистематехническихрешений,реализующихпредложенную автором концепцию и подход. Рассматриваемая концепцияподтверждается актом регистрации в государственном реестре программдля ЭВМ и их применением в научно-исследовательских работах ФГБОУВО «НИУ «МЭИ».Достоверность результатов работы.Достоверностьобеспечиваетсяполученныхприменениемвдиссертациинеобходимыхметодоврезультатовискусственногоинтеллекта, методов информационного поиска, методов правдоподобныхрассуждений, теории алгоритмов, методов разработки программногообеспечения, а также согласованностью полученных теоретическихвыводов с данными в научной литературе, результатами вычислительныхэкспериментов и практикой внедрения.Основные результаты диссертационной работы отражены в 6публикациях, в том числе в двух статьях в рецензируемом журнале изсписка ВАК.Замечания по работе1.

Из диссертационной работы не совсем ясно, что делать приопределенном дефиците прецедентной информации. Такая ситуация может6сложиться при анализе (информационном поиске) совершенно новых задачуникального выбора.2.Желательнорассмотретьвозможностьформализациипредпочтений ЛПР с использованием методов вербального анализарешений (ВАР) и методов интеллектуального анализа больших данных, вкоторых сочетаются статистический и экспертный подходы.3.

В автореферате диссертации желательно указать личный вкладсоискателя в совместно опубликованных работах.4. В обзоре представляется важным сослаться на классическиеработы по теории систем следующих авторов: Л. фон Берталанфи, А. А.Богданова, А. И. Уемова, В. Н., Садовского и Д. М. Гвишиани.5. Используемый в диссертационной работе многоагентный подходпредоставляетширокиевозможностисовместногоиспользованиякомплексов программных систем. Соответственно множество агентов,решающих схожие задачи, могут быть реализованы с использованиемразличного математического аппарата, что позволяет сопоставлятьполученныерезультатыдляоценкикачестварешения.Такойсинергетический подход полезно подробнее рассмотреть в рамкахкомпозиции задач (см.

52 стр. диссертации).Отмеченные замечания не снижают общей положительной оценкиработы.ЗаключениеДиссертационная работа Зо Лин Кхаинг «Методы и программныесредства поиска информации на основе прецедентов в интеллектуальныхпоисковых системах» является завершенной научно-квалификационнойработой, выполненной автором самостоятельно, и соответствует пунктам 3и 4 паспорта специальности 05.13.11 – Математическое и программноеобеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.Теоретические и практические результаты вносят существенный вклад вразвитие математического и программного обеспечения перспективныхинтеллектуальных информационно-поисковых систем типа поисковых7машин Интернета. Основные результаты достаточно полно представлены вопубликованныхработах,авторефератсоответствуетсодержаниюдиссертации.В целом, диссертационная работа полностью отвечает требованиям«Положения о присуждении ученых степеней» ВАК РФ, предъявляемым ккандидатским диссертация, а ее автор Зо Лин Кхаинг заслуживаетприсуждения ему ученой степени кандидата технических наук поспециальности 05.13.11 – Математическое и программное обеспечениевычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей.Официальный оппонент:с.н.с., к.т.н.

лаборатории«Информационное моделирование»ИСА ФИЦ ИУ РАН(Институт системного анализаФедерального исследовательского центра«Информатика и управление»Российской академии наук)Ройзензон Г.В.Институт системного анализа Федерального исследовательского центра«Информатика и управление» Российской академии наук (ИСА ФИЦ ИУРАН)Адрес: РФ, 119333, г. Москва, ул. Вавилова, д.

44, кор. 2Телефон: +7 (499) 135-5541e-mail: ipiran@ipiran.ru, isa@isa.ru, rgv@isa.ruwww.frccsc.ru, www.isa.ru29.09.2016.