4 УДК 004.912 Я. А. Седова РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ ПО НАУЧНЫМ СОЦИАЛЬНЫМ СЕТЯМ Предложена семантическая модель научной социальной сети, позволяющая рассчитать веса шести видов связей между ее объектами: «термин-термин», «автор-автор», «документдокумент», «автор-документ», «автор-термин», «термин-документ». <...> Выявление данных связей позволит давать пользователям рекомендации относительно объектов, которые могут быть им интересны, и осуществлять итеративный поиск объектов. <...> Для этого необходимо рассчитать матрицы, отражающие меру сходства между отдельными документами, терминами и авторами. <...> Для расчета матриц предложено использовать метод Random Indexing. <...> Представление семантической модели в виде графа позволяет осуществлять итеративный поиск в каждом из перечисленных режимов как обход графа. <...> Из существующих алгоритмов обхода был выбран волновой алгоритм. <...> Элементы алгоритма уточнения поискового запроса используются для реализации интерактивного поиска в разработанном веб-приложении, которое оперирует предложенной семантической моделью для анализа социальных сетей. <...> Для тестирования проиндексирован русскоязычный сегмент сети Mendeley.com и российская сеть SciPeople.ru. <...> Ключевые слова: информационный поиск, программный агент, документарная сеть, научная социальная сеть, семантическая модель текста. <...> Наше исследование посвящено анализу контента именно таких социальных сетей. <...> Научные социальные сети очень востребованы за рубежом, где число пользователей крупнейших из них превышает миллион человек, а число размещаемых публикаций или ссылок на них составляет десятки миллионов. <...> В последнее время научные социальные сети приобретают популярность и в России. <...> . Данные механизмы не предусматривают семантического анализа текста. <...> В этих условиях актуальны как традиционная задача информационного поиска – поиск публикаций в подобных электронных хранилищах, так и задачи, характерные <...>