Аналіз метрик для інтелектуальних інформаційних систем

Abstract

Проблема побудови метрик має вирішальне значення для розв’язання задачі кількісного оцінювання як систем об’єктів довільної природи загалом, так і відношень, що описують зв’язки між складовими вказаних систем. У сучасних інформаційних системах моделюються предметні області, які містять об’єкти та системи складної будови. Мережева модель найадекватніша для описання навколишнього світу: вона відображає об’єкти та системи об’єктів довільної природи, що взаємодіють між собою. Фактично, будь-яку систему можна описати за допомогою мережевої моделі. Потрібно окремо виділити ієрархічні моделі як різновид мережевих моделей складних систем. Ієрархічні моделі дуже поширені й використовуються у різних галузях – у біології, соціології, економіці, техніці, управлінні тощо. В кожній галузі є набір своїх ієрархічних моделей. В роботі проаналізовано метрики, придатні для оцінювання інтелектуальних інформаційних систем, зокрема – систем, які основані на онтологіях, нереляційних (ієрархічних) базах даних, ненормалізованих (вкладених) відношеннях.

The problem of constructing metrics is crucial for solving the problem of quantitative evaluation of both systems of objects of arbitrary nature as a whole and the relationships that describe the connections between the components of these systems. Modern information systems simulate subject areas that contain objects and systems of complex structure. The network model is most appropriate for describing the world around it: it reflects objects and systems of objects of arbitrary nature that interact with each other. In fact, any system can be described using a network model. Hierarchical models should be singled out as a kind of network models of complex systems. Hierarchical models are very widespread and are used in various fields – in biology, sociology, economics, technology, management, etc. - each industry has a set of its own hierarchical models. The paper analyzes metrics suitable for evaluating intelligent information systems, in particular – systems that are based on ontologies, non-relational (hierarchical) databases, non-normalized (nested) relationships.