Компоненти інформаційної системи підтримки рішень для наукових періодичних видань

Abstract

Дисертація присвячена удосконаленню та розробленню методів і компонент інтелектуального опрацювання даних для синтезу ефективних інформаційних систем моніторингу та підтримки прийняття рішень у роботі з конкрентними науковими періодичними виданнями. У роботі розроблено метод інтелектуального аналізу даних про публікації у науковому виданні, що базується на теорії складних мереж та дає можливість об’єктивно судити про його основну тематичну наукову спрямо­ваність і рівень інтегрованості у міжнародну наукову спільноту. Розроблено метод розширеного інформаційного пошуку близьких за тематикою авторів або публікацій у рамках наукового періодичного видання. Побудовано імітаційну модель опрацювання надісланих матеріалів у редакції наукового періодичного видання, яка дає можливість виявити характерні особливості у формі розподілу часів очікування статей до друку. Розроблено метод аналі­зу роботи редакційної колегії наукового видання, що базується на теорії систем масового обслуговування і використовує дані, доступні безпосередньо з публікацій видання, який дає можливість оцінити ефективність і режим роботи редколегії та виявити наявність етапу незалежного рецензування. Доповнено технологію аналізу та порівняльного оцінювання наукових періодичних видань методами інтелектуального аналізу даних, доступних безпосередньо з публікацій видання. Диссертация посвящена усовершенствованию и разработке методов и компонент интеллектуальной обработки данных для синтеза эффективных информационных систем мониторинга и поддержки принятия решений при работе с избранными научными периодическими изданиями. Существую­щие источники данных о научных изданиях позволяют оценить, в основ­ном, их «видимость» для научного мира, узнать их рейтинг и значения глав­ных количественных показателей, таких, как импакт-фактор или ин­декс цити­рования. Но этих данных недостаточно для проведения комплекс­ной оценки отдельного научного издания и информационной поддержки управленческих решений, связанных с ним. Все данные о избранном науч­ном изда­нии можна условно разделить на внешние и внутренние, где под внеш­ними данными подразумеваються те, которые полученны из внешних источни­ков, в то время как внутренние данные могут быть извлечены непосред­ственно из публикаций издания. Дисертационное исследование посвящено разработке методов для использования и анализа внутренних данных, потенциал которых на сегодняшний день фактически не используеться. Важным преимуществом использования именно внутренних данных есть их доступность. В работе разработан метод интеллектуального анализа данных о публикациях в научном издании, что базируется на теории сложных систем и позволяет обьективно оценивать его основное тематическое направление и уровень интегрированности в международное научное сообщество. Представление данных о публикациях в научном издании в виде сложной сети позволяет акцентировать внимание на их внутренние связи, а также обеспечи­вает удобный способ визуализации данных для их интерпретации экспертом. Также, используя методы работи со сложными сетями и алгоритмом нахожде­ния их природной структуры, разработано метод расширенного информацион­ного поиска близких за тематикой авторов или публикаций внутри научного периоди­ческого издания. Построена имитационную модель обработки присланных материалов в редакции научного периодического издания, которая дает возможность изучить характерные особенности формы распределений времени ожида­ния статей на публикацию. Разработан метод анализа работы редакцион­ной колегии научного издания, который базируется на теории систем массового обслуживания и позволяет использовать данные, доступные непосредственно из публикаций в издании, и дает возможность оценить эффективность и режим работы редколлегии, при этом выявив этап независимого рецензирования. Дополнена технология анализа и сравнительного оценивания научных периодических изданий методами интеллектуального анализа данных, доступных непосредственно из публикаций издания.The methods and components for intellectual data processing are developed and improved in the dissertation. These methods and components form the base for decision support systems of scientific periodicals. The method for intelligent analysis of data about publications in the journal is developed. The method is based on the complex networks theory and it allows to evaluate the main scientific directions in selected journal and its integration into the world scientific community. The advanced information retrieval method for scientific journal is also developed in the work. The imitation model of editorial board work in scientific journal is built. This model allows to study the specific features of waiting time distributions, where the waiting time is the time interval which particular paper is waiting for publication. The method for analysis of editorial board work is developed. This method gives a possibility to use the publicly available data for the evaluation of editorial board effectiveness based on the mass service system theory. It is important to note that developed method allows to detect a presence of the stage of independent review process in the work of scientific edition. Finally, the technology of analysis and comparative evaluation of scientific editions is improved by intellligent methods of data processing using the publicly avalilable data about publications.