Разработка и организация внедрения информационно-справочной системы по документации ИСМ ЛГТУ

Аннотация 4
Введение 7
1 Постановка задачи 8
1.1 Обзор предметной области 8
1.2 Литературный и патентный обзор постановки подобных задач 9
1.2.1 Типы информационного поиска 9
1.2.2 Методы информационного поиска 9
1.2.3 Информационно-поисковые системы строящие поисковый индекс 11
1.2.4 Информационно-справочные системы 14
1.2.5 Справочно-правовая система «Консультант Плюс» 15
1.2.6 Справочная правовая система «Гарант» 15
1.2.7 Справочная правовая система «Кодекс» 17
1.2.8 Вывод 19
1.3 Постановка задачи 19
2 Изучение и моделирование предметной области 21
2.1 Основные понятия и процессы, их свойства и закономерности 21
2.1.1 Основные понятия предметной области 21
2.1.2 Диаграмма вариантов использования 21
2.1.3 ER-диаграмма предметной области 23
2.1.4 Процесс поиска документа 25
2.1.5 Процесс просмотра документа 25
2.1.6 Процесс подтверждения ознакомления с документом 25
2.1.7 Процесс создания документа по шаблону 25
2.1.8 Процесс создания документа 25
2.2 Теоретическое изучение предметной области 26
2.2.1 Классификация документации ИСМ 26
2.2.2 Организационная структура ЛГТУ 26
2.2.3 Принцип ведения реестра документации ИСМ ЛГТУ 27
2.3 Экспериментальное изучение предметной области 27
3 Проектирование системы 29
3.1 Общая архитектура системы 29
3.2 Концептуальная и физическая модель данных 30
3.3 Макеты интерфейсов 35
3.4 Формы отчетов 45
3.4.1 Отчет по ознакомлению с документами ИСМ 45
3.4.2 Лист ознакомления с документом 45
4 Реализация системы 46
4.1 Аппаратное обеспечение 46
4.2 Информационное обеспечение 48
4.3 Программное обеспечение 48
4.4 Разработанные программные средства 49
4.4.1 Описание использованных средств, подходов, методов, языков, библиотек 49
4.4.2 Описание программы 49
4.4.3 Описание применения программы 49
4.4.4 Внедрение и развертывание 50
5 Представление и анализ полученных результатов 52
Список использованных источников 64

Весь текст будет доступен после покупки

Каждая организация сталкивается с проблемой хранения и управления большими объемами ценной профессиональной информации. Ранее классической информационно-справочной системой была книга или стопка бумажных документов. Однако с увеличением количества документов и переходом к электронным носителям, такой способ хранения информации становится все менее актуальным.
Актуальность данной темы обусловлена тем, что в системе менеджмента качества ЛГТУ накопился достаточно большой объем нормативно-справочной документации, в следствие чего важно иметь средства контекстного поиска для обеспечения эффективной работы с этой документацией.

Весь текст будет доступен после покупки

1.1 Обзор предметной области
Информационно-справочная система представляет собой программное средство, предназначенное для хранения и предоставления пользователю разнообразной справочной информации. Она позволяет получать контекстную справку, сохранять и печатать документы [1].
Система контекстного поиска является важной частью информационно-справочных систем. Поиск по тексту требует работы с сложными индексами и большими объемами данных. Основная цель поиска заключается в нахождении наиболее релевантных соответствий запросам пользователя, исключая другой общий контент.
Современные поисковые системы обладают рядом популярных функций, включая полнотекстовый поиск (по словам, фразам или нескольким формам слов и фраз), многополевой поиск, выделение визуального указания введенных в поле поиска слов, поиск по синонимам и автозаполнение предложений.
Многие базы данных имеют встроенные функции поиска по тексту, но они обычно ограничены в своих возможностях. В большинстве случаев рекомендуется использовать более подходящие технологии.
Необходимость хранения больших объемов ценной профессиональной информации и умение работать с ней являются одной из проблем, с которыми сталкиваются организации. Классической информационно-справочной системой была книга или стопка бумажных документов. Однако с увеличением количества документов и тенденцией переноса баз знаний на электронные носители, такой способ хранения информации становится все менее актуальным.
В настоящий момент, документация интегрированной системы менеджмента в электронном виде хранится на сайте ЛГТУ в разделе «Менеджмент качества» - «Документы ИСМ» в формате, не пригодном для дальнейшей цифровой обработки.

1.2 Литературный и патентный обзор постановки подобных задач
1.2.1 Типы информационного поиска
Существует несколько типов информационного поиска:
булевый поиск;
поиск по релевантности;
поиск по сходству.
В булевом поиске запросы строятся на основе элементарных терминов документов (слов или словоформ), находящихся между собой в отношениях, определённых предикатами, такими как дизъюнкция (?), конъюнкция (?) и отрицание (¬). Булевые запросы обычно используются в поиске на точное соответствие, в котором документы проверяются на наличие того или иного термина. Типичную форму булевого запроса можно представить в виде: P=(p_1?p ??…?p_n )?…?(?(p_1 )?p_2?…?p_2), где p_i- i-й термин поискового запроса [2].
Задача релевантного поиска в информационно-поисковых системах заключается в том, чтобы предоставить пользователю наиболее близкие по смыслу (релевантные) документы, соответствующие его поисковому запросу. Релевантность определяется на основе функции корреляции между документами и запросом. В большинстве систем релевантность является вероятностной и основана на анализе информационного контекста документов.
Поиск по сходству является модификацией булевого поиска, учитывающей возможные неточности в поисковых терминах или в представлении документов. Он увеличивает объем выборки релевантных документов, но также может привести к выбору документов с низкой степенью релевантности. Поиск по сходству полезен в специализированных базах данных, где возможны неточности в терминах или документах. Расстояние редактирования, такое как функция Левенштайна, часто используется для измерения корреляции между терминами запроса и терминами документов.
Наиболее распространены два принципа информационного поиска: поиск по ключевым словам и поиск на основе кластерных методов и векторных моделей. Многие системы комбинируют эти подходы для повышения эффективности и точности поиска, а также улучшения читаемости результатов.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Кузнецов Л.А. Оценка близости информационных объектов на естественном языке [Текст] / Л.А. Кузнецов // Системы управления и информационные технологии. – ЛГТУ, ¬¬2011. ¬– С. 160-166.
2. Кузнецов Л.А. Синтаксическая вероятностная модель для оценки адекватности. [Текст] / Л.А. Кузнецов, А.С. Фарафонов. ¬– ЛГТУ, 2011. – 15 с.
3. Быкова Н.В. Разработка программного модуля анализа тональности текста об исследуемом объекте, представленного в сети интернет [Текст] / Н.В. Быкова, М.В. Первеев. – ЛГТУ, 2017. – 38 с.
4. Самсонов Д.А. Исследование результативности и эффективности методов синтаксического анализа информационных материалов сайта [Текст] / Д.А. Самсонов. – ЛГТУ, 2020. – 6 с.
5. Kunihiko Sadakane. «Unifying Text Search And Compression - Suffix Sorting, Block Sorting and Suffix Arrays», 2000.
6. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем [Текст] / М.Р. Когаловский. – Москва: ДМК Пресс, 2003 – 26 с.
7. Добронец Б.С. Разработка информационно-поисковых систем для полнотекстовых библиотек [Текст] / Б.С. Добронец, А.А. Мамедов // Повышение качества высшего профессионального образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции с международным участием. – Моква, 2007 – С. 252–256.

Весь текст будет доступен после покупки