МЕТОДЫ СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ WEB-СТРАНИЦ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ СЕТИ ИНТЕРНЕТ

brief description

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ
И СПОРТА УКРАИНЫ
ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

На правах рукописи

Почанский Олег Михайлович

УДК 004.853

МЕТОДЫ СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ WEB-СТРАНИЦ
НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ СЕТИ ИНТЕРНЕТ

05.13.23 системы и средства искусственного интеллекта
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель:
Терзиян Ваган Яковлевич
доктор технических наук, профессор

Харьков 2012

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................................4
РАЗДЕЛ 1 ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ................................................................................................12
1.1 Общая характеристика проблемы поиска и анализа Web-информации в сети Интернет ...........................................................................................................12
1.2 Методы поиска и анализа Web-данных в специализированных поисковых системах...................................................................................................................23
1.2.1 Автоматизированные информационно-поисковые системы, основанные на статистических методах..........................................................................................23
1.2.2 Автоматизированные информационно-поисковые системы, основанные на семантических методах..........................................................................................27
1.2.3 Автоматизированные информационно-поисковые системы, основанные на комбинированных методах...............................................................................30
1.3 Методы разработки адаптивных Web-страниц............................................38
1.4 Выводы по разделу 1 и постановка задачи исследования...........................52
РАЗДЕЛ 2 МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА И АНАЛИЗА РЕЛЕВАНТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ С УЧЕТОМ СОЦИАЛЬНОГО ПРОФИЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ..............................55
2.1 Оценивание значимости и зашумленности информации в анализируемых Web-документах................................................................................................55
2.2 Оценивание структурных характеристик Web-документов на основе кластерного анализа и нечеткой логики................................................................63
2.3 Семантический поиск информации в сети Интернет с применением социального индексирования Web-документов....................................................84
2.4 Выводы по разделу 2.........................................................................................89
РАЗДЕЛ 3 ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ПОИСКА РЕЛЕВАНТНЫХ WEB-ДОКУМЕНТОВ И ФОРМИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ WEB-СТРАНИЦ...............................................................................................................90
3
3.1 Структура и функции экспертной поисковой системы ................................90
3.2 Алгоритм взаимодействия пользователя с разрабатываемой системой...94
3.3Организация базы знаний экспертной поисковой системы .....................100
3.4Формирование экспертной системой релевантных результатов в соответствии с актуальными интересами пользователя.....................................107
3.5 Метод формирования адаптивных Web-страниц.....................................113
3.6 Выводы по разделу 3.....................................................................................118
РАЗДЕЛ 4 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ТЕСТИРОВАНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ПОИСКА РЕЛЕВАНТНЫХ ДАННЫХ И СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ WEB-СТРАНИЦ ............................................. 120
4.1 Реализация клиент-серверной архитектуры системы...............................121
4.2 Модульная реализация базы знаний экспертной системы......................124
4.3 Реализация основных функций экспертной системы поиска и синтеза адаптивных Web-страниц................................................................................130
4.4 Пример реализации и тестирование работы экспертной системы136
4.4 Выводы по разделу 4.....................................................................................142
ВЫВОДЫ.................................................................................................................144
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ..............................................148
ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты о внедрении результатов диссертации........... 161
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Графическое представление структурных характеристик
Web-документа........................................................................................................166

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. Интенсивное развитие Интернет-технологий в последние годы привело к тому, что в настоящее время любой пользователь глобальной сети может получить доступ к практически неограниченным информационным ресурсам. С появлением концепции «Web 2.0» интернет-пользователь из простого получателя Web-информации превратился в активного участника информационного процесса, который уже сам может создавать собственные, редактировать и комментировать другие электронные документы. По данным украинской исследовательской компании УНИАН.GFK Ukraine число регулярных интернет-пользователей в Украине выросло в 2012 году до 15 миллионов человек (http://economics.unian.net/rus/). Такая популярность использования Web-информации вызвала значительный рост серьезных научных исследований, связанных с развитием поисковых сервисов и разработкой методов повышения релевантности (соответствия запросам) данных, получаемых пользователями [1, 2].
Это вызвано отчасти появлением большого количества тематических Web-страниц, которые зачастую содержат низкокачественные или непроверенные данные или просто дублируют друг друга. Такие источники информации называют нерелевантными. Кроме того, многие из релевантных электронных документов могут быть зашумлены [3]. Это объясняется наличием рекламы или ненужной информации в Web-документе, не соответствующей общей его тематике. С увеличением уровня этих шумов заметно снижается эффективность восприятия итогового текста конечным пользователем [4].
В связи с этим, в современных условиях, чтобы найти релевантную информацию, которая соответствует критериям пользователя, необходимо потратить немало времени на обработку различных источников по интересующей его тематике. К сожалению, не улучшают ситуацию и поисковые системы, выдающие иногда по одному запросу тысячи релевантных
5
результатов, что тоже не способствует повышению эффективности поиска (под эффективностью поиска обычно понимается нахождение необходимой и достоверной информации за минимально возможное время) [5]. При этом на качество результатов поиска может существенно влиять несовершенство составляемых пользователем запросов и не всегда корректное их восприятие различными поисковыми системами.
Несмотря на то, что вероятность наличия в Internet необходимой пользователю информации стремится к 100%, вероятность ее успешного нахождения обратно пропорциональна общему количеству всех релевантных источников в сети [6]. Вследствие этого выдаваемый стандартными поисковыми системами результат часто нуждается в дальнейшей обработке и оптимизации.
С другой стороны, в последнее время активно развиваются специализированные системы извлечения данных из Web-источников. Их основная особенность состоит в структуризации обрабатываемой информации по ключевым атрибутам, позволяющей в общем случае повысить эффективность поиска релевантных данных по запросам пользователей. Но в большинстве существующих методов такой структуризации присутствует ряд ограничений или допущений, связанных с вынужденной сложностью алгоритмов работы специализированных поисковых систем, которые были бы способны проанализировать и обработать практически любой источник, содержащий необходимые данные [7].
В первую очередь это связано со сложностями понимания поисковой системой сути значимой информации в ее лексическом смысле и ее отличия от другой информации, которая не удовлетворяет требованиям или критериям, поставленным перед данной системой.
Решению возникающих при этом проблем отчасти способствует появление новых стандартов и технологий, разработанных консорциумом World Wide Web Consortium (W3C) для описания электронных Web-документов в рамках анализа информационных ресурсов сети Интернет [8]. В частности,
6
для описания социального профиля пользователя используются стандарты FOAF [9] и Dublin Core [10], а для описания электронных интернет-ресурсов стандарт SPARQL [11]. Этот же стандарт используется и для создания запросов к онтологиям базы знаний, которые являются частью технологии Semantic Web [12]. Для описания схемы информационного наполнения электронного документа на этапе формирования базы знаний поисковых систем широко используются технологии «XML-RDF-OWL» [13], Java[14], Eclipse [15], а для описания и создания Web-контента технология Protégé [16]. Все эти технологические инструменты позволяют описывать Web-документ в формате, понятном для различных компьютерных систем. В последнее время появились многочисленные научные публикации, посвященные теоретическим и экспериментальным исследованиям в области разработки методов создания онтологий электронных документов и интеллектуализации поиска релевантных Web-данных с использованием упомянутых выше стандартов и технологий (например, [17, 18]). Существенный вклад в развитие данного направления искусственного интеллекта внесли, в частности, Berners-Lee T., Bergman M., Hendler J., Manning C., Perkowitz M., Valasqyez J., Агеев М. С., Гаврилова Т.А., Зеленков П.В., Карцан И.Н., Ландэ Д.В., Леонтьева Н.Н., Терзиян В.Я., Хорошевский В.Ф. и другие ученые.
Вместе с тем недостаточно исследованными являются задачи развития поисковых систем и методов, связанных с необходимостью проверки на зашумленность и повторяемость информации в исследуемых документах; с отсутствием критериев семантического поиска, в полной мере учитывающих социальный профиль пользователей и возможность его динамической коррекции; с отсутствием эффективных алгоритмов предварительной структуризации анализируемых поисковыми системами Web-данных; а также с отсутствием методов создания персонализированных интернет-ресурсов, состоящих из адаптивных Web-страниц.
Таким образом, актуальной и важной научно-технической задачей является разработка методов синтеза адаптивных методов и соответствующих
7
программных средств для повышения эффективности работы системы семантического поиска и анализа данных в сети Интернет на основе применения новых критериев оценивания их релевантности. Задачи, которые при этом возникают, обусловили направление исследований данной диссертационной работы.
Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационная работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательской работы ХНУРЭ в рамках госбюджетных тем № 233 «Разработка системы поддержки семантических запросов к онтологической базы аккредитации и лицензирования» (№ ГР 0109U001647) и № 243-4 «Методы создания общей онтологической базы социально-экономической образовательно-научной сети с целью ее интеграции в европейское пространство» (№ ГР 0109U002497), в которых соискатель принимал участие как исполнитель. В рамках указанных тем соискателем предложены методы построения и программные агенты интеллектуальной системы семантического поиска релевантной информации и синтеза адаптивных Web-страниц.
Цель и задачи исследования. Цель исследования разработка методов синтеза адаптивных Web-страниц для повышения эффективности работы экспертной системы семантического поиска и анализа данных в сети Интернет на основе применения новых критериев оценивания их релевантности. Для достижения этой цели в работе решаются такие основные задачи:
1. Исследование задачи семантического поиска данных в сети Интернет и интеллектуального анализа Web-ресурсов.
2. Разработка метода интеллектуального поиска и анализа информации в сети Интернет, основанного на применении новых критериев, позволяющих учитывать значимость Web-ресурсов для каждого пользователя в зависимости от его социального профиля и оценивать уровень их зашумленности.
3. Разработка метода определения структурных характеристик Web-документов на основе применения кластерного анализа и нечеткой логики,
8
позволяющего количественно оценивать степень привлекательности анализируемых электронных данных для пользователей.
4. Усовершенствование метода структуризации информации на основе онтологического подхода и технологии Semantic Web с целью создания и обработки семантических описаний Web-ресурсов для экспертной системы семантического поиска и анализа данных в сети Интернет.
5. Разработка метода формирования адаптивных Web-страниц, основанного на применении универсальной программы-агента, которая обеспечивает оперативный доступ пользователя к интересующей его информации в сети Интернет.
6. Программная реализация и тестирование системы семантического поиска и анализа данных в сети Интернет, основанной на применении полученных в диссертации теоретических результатов.
Объект исследования семантический поиск и структурирование информации в Web-пространстве на основе анализа социального профиля пользователя.
Предмет исследования методы синтеза адаптивных Web-страниц для повышения эффективности работы экспертной системы семантического поиска и анализа данных в сети Интернет на основе применения новых критериев оценивания их релевантности и стандартов Semantic Web.
Методы исследования. Для решения сформулированных в работе задач использовались следующие методы: методы семантического поиска информации для разработки алгоритмов поиска и анализа Web-документов с применением предложенных в диссертации критериев; методы кластерного анализа и нечеткой логики для формирования и количественного оценивания структурных характеристик Web-документов; методы агентных технологий для формирования адаптивных Web-страниц с применением универсальной программы-агента; методы формирования онтологических моделей для структуризации интересующей пользователя информации и семантического описания Web-ресурсов; методы проектирования сложных Web-приложений
9
для программной реализации экспертной системы семантического поиска и анализа данных в сети Интернет, основанной на применении полученных в диссертации теоретических результатов.
Научная новизна полученных результатов. Научная новизна результатов, полученных в процессе выполнения диссертационной работы, состоит в следующем:
1. Впервые разработан метод интеллектуального поиска и анализа информации в сети Интернет, основанный на применении новых критериев, позволяющих учитывать значимость Web-ресурсов для каждого пользователя в зависимости от его социального профиля и оценивать уровень их зашумленности.
2. Впервые предложен метод определения структурных характеристик Web-документов на основе применения кластерного анализа и нечеткой логики, позволяющий количественно оценивать степень привлекательности анализируемых электронных данных для пользователей.
3. Усовершенствован метод структуризации информации на основе онтологического подхода и технологии Semantic Web. В отличие от существующих методов он позволяет создавать и обрабатывать семантические описания Web-ресурсов для повышения эффективности системы семантического поиска и анализа данных.
4. Получил дальнейшее развитие метод формирования адаптивных Web-страниц, основанный на применении универсальной программы-агента, которая обеспечивает оперативный доступ пользователя к интересующей его информации в сети Интернет. Его отличительной особенностью является возможность накопления и оперативного предоставления тематической информации в соответствии с текущим запросом пользователя и его социальным профилем.
Практическое значение полученных результатов состоит в том, что разработанные критерии и методы могут быть использованы при создании и
10
практической реализации интеллектуальных систем поиска информации в сети Интернет с учетом социального профиля пользователей.
С помощью разработанных методов и специализированных программных продуктов наиболее эффективно можно решать такие практические задачи:
проектирование систем поиска релевантных Web-документов, учитывающих семантику искомой информации и интересы пользователей;
модификация существующих информационно-поисковых систем с целью повышения релевантности данных, получаемых из сети Интернет по запросу пользователей;
проектирование социально-направленных систем для обмена информацией между пользователями с близкими интересами;
разработка адаптивных Web-страниц на основе данных, получаемых из сети Internet, с возможностью коррекции интересов и социального индекса пользователей;
формирование и оперативная коррекция базы данных информационно-поисковых систем на основе индексирования и выделения значимой информации из различных Web-ресурсов;
тематико-ориентированный мониторинг пользователей сети Интернет.
На основе разработанных методов и критериев поиска и анализа информации в сети Internet разработан специализированный Web-ресурс, основными задачами которого являются поиск электронных документов, удовлетворяющих актуальным запросам пользователей, и построение интерактивных Web-страниц с использованием выбранных источников в рамках заданной тематики.
Результаты диссертационной работы диссертационной работы использованы: при разработке экспертно-поисковой системы газеты «Пожарный вестник»; в учебном процессе при подготовке и модификации курсов «Методы извлечения в Web-пространстве», «Web-сервисы и сервис-ориентированные архитектуры», «Экспертные системы», «Web-технологии» на
11
кафедре искусственного интеллекта Харьковского национального университета радиоэлектроники, что подтверждено соответствующими актами внедрения.
Личный вклад соискателя. Все научные положения и практические рекомендации диссертации получены автором самостоятельно и опубликованы в 15 научных работах, в которых отражены следующие результаты: в [21-24] рассмотрены основные принципы построения семантических аннотаций сложно структурированных компонентов Web 2.0 (блогов и форумов); в [25, 26] предложена модель построения адаптивных Web-страниц на основе интеллектуального анализа контента сети Internet; в [27] разработана математическая модель выделения структурных характеристик Web-документа и присвоения им различных числовых коэффициентов с применением кластерного анализа и нечеткой логики; в [20, 28, 29] предложена модель выделения и оценивания значимой информации из Web-документов с учетом социального индекса пользователей; в [19, 30-33] предложен и исследован метод построения специализированного Web-ресурса, основными задачами которого являются поиск электронных документов, удовлетворяющих актуальным запросам пользователей, и построение интерактивных тематических Web-страниц.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 13-м и 16-м Международных молодежных форумах «Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке» (Харьков, 2009, 2012); на 1-й научно-практической конференции «Интеллектуальные системы Бионика интеллекта» (Харьков, 2008); на 5-й и
8-й международных научно-практических конференциях «Математическое и программное обеспечение интеллектуальных систем» (Днепропетровск, 2008, 2010); на 1-й научно-технической конференции «Современные направления развития информационно-коммуникационных технологий и средств управления» (Харьков Киев, 2010); международной научной конференции «Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта» (Евпатория, 2011); 1-й научно-технической конференции
12
«Вычислительный интеллект (результаты, проблемы, перспективы)» (Черкассы, 2011); на 6-й международной научно-практической конференции «Наука и социальные проблемы общества: информатизация и информационные технологии» (Харьков, 2011); на международной научно-практической конференции «Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании» (Севастополь, 2011).
Публикации. По результатам исследований опубликованы 15 работ, из них: 5 статей в научных изданиях, входящих в утвержденный перечень научных специализированных изданий Украины и 10 работ в сборниках трудов научных конференций и семинаров.

bibliography

ВЫВОДЫ
В диссертационной работе представлены результаты, которые являются решением актуальной задачи разработки методов семантического поиска, выделения значимой информации и экспертной системы поиска и синтеза адаптивных Web-страниц. Полученные результаты имеют важное научное и практическое значение для создания систем индексации ресурсов сети Интернет не только по ключевым словам, но и по социальной значимости и структурным характеристикам Web-страниц. В ходе научных исследований получены следующие результаты.
1. Проведен анализ существующих методов построения информационно-поисковых систем и адаптивных Web-страниц, позволивший обосновать целесообразность разработки эффективной персонализированной поисковой системы с возможностью генерирования адаптивных Web-страниц с учетом актуальных интересов пользователей.
2. Разработан метод оценивания значимости анализируемых Web-документов, основанный на разделении Web-страниц на структурные блоки и проверке их на наличие шумов. Данные, которые прошли проверку и не содержат шумов, сохраняются в базе знаний системы поиска.
3. Разработан метод формирования и оценивания структурных характеристик Web-документов, основанный на применении нечеткой логики, позволяет создавать персонализированный рейтинг электронных источников информации. Описание желаемых структурных характеристик Web-страниц представляется в виде специализированного шаблона, значения которого могут задаваться пользователем в символьном и числовом виде.
4. Разработан метод семантического поиска информации на основании ее популярности среди пользователей с различными интересами. Для этого предложен новый критерий социальный индекс, численно характеризующий степень значимости любого Web-документа для пользователей с различными интересами.
145
5. Предложена архитектура экспертной поисковой системы, которая позволяет не только обеспечивать нахождение необходимых Web-документов с применением разработанных в диссертации методов обработки и социальных критериев, но и обосновывать полученные результаты. Это, в частности, дает возможность пользователю предварительно оценить значимость Web-документа без просмотра его текста. Система использует специальный плагин для взаимодействия с пользователями и обмена между ними информацией в соответствии с их интересами.
6. Предложена схема формирования базы знаний экспертной поисковой системы. Сформированная по такой схеме база знаний будет способствовать быстрому и эффективному выводу релевантных результатов поиска в виде списка Web-документов в соответствии с запросом пользователя и с учетом его интересов в рамках заданной предметной области. Это достигается благодаря использованию современных технологий Semantic Web (OWL, Dublin Core) с помощью предложенной структуры ее организации и построения.
7. Рассмотрена модель формирования адаптивных Web-страниц. Она основывается на взаимодействии пользователя с плагином экспертной системы поиска и предусматривает поэтапную реализацию следующих операций:
поиск необходимого источника информации для формирования персонализированной динамической Web-страницы;
обработка и выделение значимой информации из Web-документа.;
построение персонализированной адаптивной Web-страницы пользователя. Полученная значимая информация из ресурсов сети Интернет интегрируется в адаптивную Web-страницу.
8. Результаты практической реализации экспертной системы поиска данных из сети Интернет и синтеза адаптивных Web-страниц, выполненной в виде динамического Web-ресурса Social Search (в частности, при создании адаптивных Web-страниц для редакции газеты «Пожарный вестник» издательства «Пожарная безопасность»), подтверждают эффективность методов, предложенные в теоретической части диссертационной работы.
9. Базовая модель разработанной системы реализована в форме Web-ресурса на основе технологии Java Servlets и Java Server Pages, на базе сервера Apache Tomcat 7.0 c использованием концепции Model-view-controller (MVC, «Модель-представление-поведение») и шаблона проектирования Web-приложений. При этом в качестве релевантного результата выступает список адаптивных Web-страниц, отсортированных согласно социальному индексу привлекательности для каждой из исследуемой тематики.
10. Использование концепции шаблонов проектирования Web-приложений MVC позволяет расширять разработанный Web-ресурс без потери основной его функциональности. При этом всегда существует возможность подстраивать графический интерфейс под специализированные задачи.
11. Для оценки качественных характеристик разработанной экспертной системы поиска и синтеза адаптивных Web-страниц на основе Web-ресурса Social Search было выполнено тестирование процедур поиска релевантной информации в сети Интернет для различных типов запросов. Из результатов тестирования следует, что Web-ресурс Social Search является эффективным средством персонализированного семантического поиска значимой информации и формирования адаптивных Web-страниц пользователей с учетом их актуальных интересов.
12. Результаты диссертационной работы диссертационной работы использованы: при выполнении госбюджетных тем № 233 «Розробка системи підтримки семантичних запитів до онтологічної бази акредитації і ліцензування» (№ ГР 0109U001647), № 243 «Методи, моделі та інформаційні технології розбудови соціально-економічної освітньо-наукової мережі з метою інтеграції у європейський простір» (№ ГР 0109U002497); при разработке экспертно-поисковой системы газеты «Пожарный вестник»; в учебном процессе при подготовке и модификации курсов «Методы извлечения в Web-пространстве», «Web-сервисы и сервис-ориентированные архитектуры», «Экспертные системы», «Web-технологии» на кафедре искусственного
147
интеллекта Харьковского национального университета радиоэлектроники, что подтверждено соответствующими актами внедрения.
Результаты диссертационной работы внедрены: в экспертно-поисковой системе газеты «Пожарный вестник»; в учебный процесс кафедры Искусственного интеллекта Харьковского национального университета радиоэлектроники по дисциплинам «Методы извлечения в Web-пространстве», «Web-сервисы и сервис-ориентированные архитектуры», «Экспертные системы», «Web-технологии»; госбюджетные темы № 233 «Розробка системи підтримки семантичних запитів до онтологічної бази акредитації і ліцензування» (№ ГР 0109U001647), № 243 «Методи, моделі та інформаційні технології розбудови соціально-економічної освітньо-наукової мережі з метою інтеграції у європейський простір» (№ ГР 0109U002497). Все вышеперечисленное подтверждается соответствующими актами внедрения.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Ландэ Д.В. Интернетика: Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы [Текст] / Д.В. Ландэ, А.А. Снарский, И.В. Безсуднов M.: Либроком, 2009. 264 с.
2. Хорошевский В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 3) [Текст] / В.Ф. Хорошевский// Искусственный интеллект и принятие решений, № 2 (2011). С. 1536.
3. Поляков П.Ю. RCO на РОМИП 2009 [Текст] / П.Ю. Поляков, В.В. Плешков, А.Е. Ермаков // Труды РОМИП'2009. СПб.: Петрозаводск, НУ ЦСИ, 2009. С 122-134.
4. Гусев В.С. Google: эффективный поиск. Краткое руководство [Текст] / В.С. Гусев. М.: Издательский дом Вильямс”, 2006. 240 с.
5. Ланде Д.В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа [Текст] / Д.В. Ланде. М.: Издательский дом Вильямс”, 2005. 272 с.
6. Холмогоров В. Поиск в интернете и сервисы Яндекс [Текст] / В. Холмогоров. СПб.: Питер, 2006. 123 с.
7. Chia-Hui Ch. A survey of Web Information Extraction [Текст] / Ch. Chia-Hui, K. Mohammed, R.G. Moheb, F. S. Khaled // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2006. №18/10. С. 1411-1428.
8. World Wide Web Consortium [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://w3.org/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
9. FOAF project [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://foaf-project.org/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
10. Dublin Core Metadata Initiative [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://dublincore.org/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
11. W3C. SPARQL query language for RDF [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ 18.10.2011г. Загл. с экрана.
149
12. Semantic Web [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://semanticweb.org/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
13. Semantic Web Road map [Электронный ресурс] / T. Berners-Lee. Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: // http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic.html 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
14. Java platform [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://java.com/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
15. Eclipse Foundation [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://eclipse.org/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
16. The Protégé project [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://protege.stanford.edu/ 18.10.2011 г. Загл. с экрана.
17. Шевченко А.Ю. Интеллектуальная система менеджмента и интеграции разнородной информации на основе стандартизированных моделей знаний [Текст]: дис. канд. техн. наук: 05.13.23 / А. Ю. Шевченко; Харьковский национальный ун-т радиоэлектроники. Х., 2005. 157 л.
18. Головянко М. В. Методи і модель верифікації знань для інтелектуалізації Web-контенту [Текст]: автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.23 / М.В. Головянко; Харк. нац. ун-т радіоелектрон. Х., 2011. 19 с.
19. Почанский О.М. Социальное индексирование Web-документов для семантического поиска [Текст] / О.М. Почанский // Научно-технический журнал «Искусственный интеллект». 2012. №1. С. 112-122.
20. Почанский О.М. Извлечение частично-структурированной (значимой) информации из динамических Web-документов [Текст] / О.М. Почанский // Научно-технический журнал «Бионика интеллекта». 2011. № 3(77). С. 143-149. 21. Почанский О.М. Использование семантического описания для кластеризации блогов и форумов [Текст] / О.М. Почанский // Научно-технический журнал «Вопросы прикладной математики и математического моделирования». Д.: Днепропетровск, 2009 С 321-328.
150
22. Почанский О.М. Структуризация блогов и форумов на основе их семантического описания [Текст] / О.М. Почанский // Материалы I-ой научно-практической конференции: «Интеллектуальные системы Бионика интеллекта». Харьков: ХНУРЕ, 2008. С. 38.
23. Почанский О.М. Составление тематического дерева элементов Web 2.0 [Текст] / О.М. Почанский // Материалы 13-ого международного молодежного форума: «Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке» ». Харьков: ХНУРЕ, 2009. С. 121.
24. Почанский О.М. Использование семантического описания для кластеризации блогов и форумов [Текст] / О.М. Почанский // Материалы V международной научно-практической конференции: «Математическое и программное обеспечение интеллектуальных систем». Днепропетровск: ДНУ, 2008 С. 320.
25. Почанский О.М. Модель построения адаптивных Web-страниц на основе интеллектуального анализа сети Internet [Текст] / О.М. Почанский // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Харьков, 2010. Вып. 4/7(46). С. 66-69.
26. Почанский О.М. Модель проектирования интеллектуальной системы анализа ресурсов сети Internet [Текст] / О.М. Почанский // Материалы первой научно-технической конференции: «Современные направления развития информационно-коммуникационных технологий и средств управления» Харьков-Киев, 2010 С. 67.
27. Почанский О.М. Применение структурных характеристик Web-документов при оценивании их привлекательности для конечного пользователя [Текст] / О.М. Почанский // Научно-технический журнал «Системы обработки информации» Харьков, 2011. Вып. 4(94). С. 118-125.
28. Почанский О.М. Критерий «чистоты» как основная характеристика модели улучшения работы поискового агента [Текст] / О.М. Почанский // Математическое и программное обеспечение интеллектуальных систем MPZIS-2010. Д.: Днепропетровск, 2010. C. 180-181.
151
29. Почанский О.М. Интеллектуальный анализ Web-данных средствами кластерного анализа [Текст] / О.М. Почанский // Материалы 16-ого международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке». Харьков: ХНУРЕ, 2012 С. 41-42.
30. Почанский О.М. Организация базы знаний тематических Internet-ресурсов по средствам их интеллектуального анализа [Текст] / О.М. Почанский // Материалы международной научной конференции: «Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта». Евпатория, 2011 С. 103.
31. Почанский О.М. Разработка персонализированного рейтинга Web-страниц, посвященных одной и той же тематике [Текст] / О.М. Почанский // Материалы первой научно-технической конференции «Вычислительный интеллект (результаты, проблемы, перспективы)». Черкассы, 2011 С.363.
32. Почанский О.М. Интеграция интеллектуальной системы анализа данных с социальным профилем пользователя [Текст] / О.М. Почанский // Материалы VI международной научно-практической конференции: «Наука и социальные проблемы общества: информатизация и информационные технологии». Харьков, 2011 С. 132-133.
33. Почанский О.М. Мультиагентный подход при генерировании данных из различных источников информации [Текст] / О.М. Почанский // Материалы международной научно-практической конференции: «Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании». Севастополь: Изд-во СЕВНТУ, 2011 С.155.
34. The Internet Gopher Protocol [Электронный ресурс] / F. Anklesaria, M. McCahill, P. Lindner and others Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://tools.ietf.org/html/rfc1436 15.09.2011 г. Загл. с экрана.
35. Захаров. В. Информационные системы (документальный поиск): [Текст] / В.Захаров. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2002. 188 с.
152
36. Чисар И., Кернер. Теория информации: кодирование для дискретных систем без памяти [Текст] / И. Чисар, Кернер. М.: Мир, 1985. 400 с.
37. Лидовский В.В. Теория информации: Учебное пособие [Текст] / В.В. Лидовский М.: Москва, 2003. 112 с.
38. Васильев К.К. Теория электрической связи: учебное пособие [Текст] / К.К. Васильев, В.А. Глушков, А.Г. Дормидонтов и др. Ульяновск.: УлГТУ, 2008. 452 с.
39. Текстомайнинг. Извлечение информации из неструктурированных текстов [Электронный ресурс] / А. Беленький. Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://www.compress.ru/article.aspx?id=19605&iid=905 23.10.2011 г. Загл. с экрана.
40. Яровиков В.И. Модель семантического поиска в онтологической базе знаний [Текст] / В.И. Яровиков // Материалы VIII всероссийской научно-практической конференции: «Технологии Microsoft в теории и практике программирования». Томск, 2011. С. 115-117.
41. Zuccon G. The Quantum Probability Ranking Principle for Information Retrieval [Текст] / G. Zuccon, L. Azzopardi, K. Rijsbergen // ICTIR 2009. Glasgow, 2009. P. 232-240.
42. Шевченко А.Ю. Оценка полноты и достоверности информационного обеспечения технологической подготовки производства. [Текст] / А.Ю. Шевченко, А.С. Котов, Д.Е. Лысенко // Научно-технический журнал «Системы обработки информации». Харьков, 2009. Вып 4(78). С. 199-202.
43. Агеев М. С. Извлечение значимой информации из web-страниц для задач информационного поиска [Текст] / М. С. Агеев, И. В. Вершинников, Б. В. Добров // Интернет-математика 2005. Автоматическая обработка веб-данных. М.: Яndex”, 2005. С. 283-301.
153
44. Браславский П. Автоматическое реферирование веб-документов с учетом запроса [Текст] / П. Браславский // Интернет-математика 2005. Автоматическая обработка веб-данных. М. : Яndex”, 2005. С. 485-501.
45. Дементьев А.О. Семантическая паутина или будущее сети интернет [Текст] / А.О. Дементьев // Журнал: «Вопросы современной науки и практики Университет имени В.И. Вернадского». Симферополь: ТГТУ,2008. Том 2, Вып. 4(14). С. 59-64.
46. Telnet protocol specification [Электронный ресурс] / J. Postel, J. Reynolds Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://tools.ietf.org/html/rfc854 03.12.2011 г. Загл. с экрана.
47. FAQ по поисковой системе WAIS [Электронный ресурс] / Д. Руденко Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://faqs.org.ru/internet/wais.html 10.12.2011 г. Загл. с экрана.
48. Rashid H. From card Catalogue to Web OPACs [Текст] / H. Rashid, A. A. Mehtab. // DESIDOC Bulletin of Information Technology. 2006. Vol. 26 (2). P. 41-47
49. Kelly M. Information Retrieval (Z39.50): Application Server Definition and Protocol Specification [Текст] / M. Kelly. USA, Maryland: NISO”, 2002. 276 p.
50. Valasqyez J. Adaptive Web Site. A Knowledge Extraction from Data Approach [Текст] / J. Valasqyez, V. Palade. Amsterdam, Berlin, Oxford, Tokyo, Washington, Dc: IOS Press, 2008. 272 p.
51. Томас М. Секреты программирования для Internet на Java [Текст] / М. Томас, П. Патлер А. Хадсон и др. Спб.: Питер, 2002. 390 с.
52. Вильямсон Х. Универсальный Dynamic HTML [Текст] / Х. Вильямсон. Спб.: Питер, 2001. 304 с.
53. Sadat H. On The Evaluation of AdaptiveWeb Systems [Текст] / H. Sadat, А.А. Ghorbani // The Second International Workshop on Web-based Support Systems in conjunction with AI. Beijing, China, 2004. P. 127-136.
154
54. Perkowitz M. Adaptive web sites: an ai challenge [Текст] / M. Perkowitz, O. Etzioni // The 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence. 1997. P. 16-23.
55. Perkowitz M. Towards adaptive Web sites: Conceptual framework and case study [Текст] / M. Perkowitz, O. Etzioni // Artificial Intelligence. USA, Washington, 2000. Vol. 118 P. 245-275.
56. Kamdar T. On creating adaptive web servers using weblog mining [Текст] / T. Kamdar, A. Joshi // Technical Report, TR-CS-00-05, CS Department, UMBC. 2000. 18 p.
57. Pazzani M. Adaptive Web Site Agents [Текст] / M. Pazzani, D. Billsus // Journal of Agents and Multiagent systems. 2002. Vol. 5(2). P. 205-218.
58. Gibson J. Adaptive Web-page content identification [Текст] / J. Gibson, B. Wellner, S . Lubar // The 9th annual ACM international workshop on Web information and data management. USA, New York, 2007. P. 105-112.
59. Balabanovic M. An adaptive web-page recommendation service [Текст] / M. Balabanovic // The first International conference on autonomous agent. USA, New York, 1997. P. 378-385.
60. Касьянова Е.В. Адаптивные методы и средства поддержки дистанционного обучения программированию [Текст] / Е.В. Касьянова. Институт систем информатики имени А.П. Ершова: Новосибирск, 2007. 171 с.
61. Асеев Г.Г. Методы Интеллектуального анализа данных в электронных хранилищах [Текст] / Г.Г. Асеев // Научно-технический журнал «Бионика интеллекта». 2009. Вып.1(70). С. 28-33.
62. Ланде Д.В. InfoStream. Мониторинг новостей из Интернет: технология, система, сервис [Текст] / Д.В. Ланде, А.Н. Григорьев, С.А. Бороденков и др. К.: ООО Старт 98”, 2007. 40 с.
63. Popov B. Semantic annotation platform [Текст] / B. Popov, A. Kiryakov, D. Manov // Natural language engineering. Cambridge, 2004. Vol. 10, No. 3-4. P. 375-392.
155
64. Krhriyenko O. Similarity/closeness-based resource browser [Текст] / O. Krhriyenko. V. Terziyan // Visualization, imaging, and image processing. Cambridge, 2009. P. 184-191.
65. Naumenko A. Service matching in agent system [Текст] / A. Naumenko, S. Nikitin, V. Terziyan // Applied intelligent. MA, USA, 2006. Vol. 25/2. P. 223-237.
66. Яндекс [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://yandex.ua 18.03.2012 г. Загл. с экрана.
67. Google [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://google.com 18.03.2012 г. Загл. с экрана.
68. Яковлев А. А. Раскрутка и продвижения сайтов: основы, секреты трюки [Текст] / А. А. Яковлев. СПб.: Бхб-Петербург, 2007. 336 с.
69. Thuraisingham Bh. Building trustworthy Semantic Web [Текст] / Bh. Thuraisingham. NY, USA: Auerbach Publication, 2008. 402 p.
70. Cilibrasi R. The google similarity distance [Текст] / R. Cilibrasi, P. Vitanyi // IEEE Transactions on knowledge and data engineering. NJ, USA, 2007. Vol. 19/3. P. 370-383.
71. Yahoo [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://yahoo.com 18.03.2012 г. Загл. с экрана.
72. Yahoo! Birth of a New Machine [Электронный ресурс] / Chr. Sherman Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://searchenginewatch.com/article/2066311/ Yahoo-Birth-of-a-New-Machine 26.03.2012 г. Загл. с экрана.
73. Sitemaps [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: www.sitemaps.org 26.03.2012 г. Загл. с экрана.
74. Raje R. R. On On designing and implementing a collaborative system using the distributed-object model of Java RMI [Текст] / R. R. Raje, S. Mukhopadnyay, M. Boyles and others // Progress in computer research. Nova Science Publishers, Inc. Commack, NY, USA, 2001. P. 123-134.
156
75. Vivacqua A. Profiling and matchmaking strategies in support of opportunistic collaboration [Текст] / A. Vivacqua, M. Moreno, J. Souz // Lecture notes in computer science. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2003. P. 162-177.
76. McDonald D. W. Recommending collaboration with social networks: A comparative evaluation [Текст] / D. W. McDonald // Proceedings of the SIGNCHI conference on Human factors in computing systems. 2003. P. 593-600.
77. Lerman K. Social networks and Social information filtering on Digg [Текст] / K. Lerman // Computing Research Repository 2006. 8 p.
78. Digg What the Internet is talking about right now [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://digg.com/ 27.03.2012 г. Загл. с экрана.
79. Moore J. Web page Categorization and feature selection using association rule and principal component clustering [Текст] / J. Moore, E. Han, D. Boley and others // 7th Workshop on Information Technologies and Systems. 1997. P.: 10.
80. Cordero D. Intelligent agents generating personal newspapers [Текст] / D. Cordero, P. Roldan, S. Schiaffino and others // The 1st international conference on enterprise information system (ICEIS 99). Setubal, Portugal, 1999. 195-202 pp.
81. Codoy D. Interface agents personalizing Web-based tasks Cognitive System Research [Текст] / D. Codoy, S. Schiaffino, A. Amandi. 2004. Vol. 5. P. 207-222.
82. Stern P. Y US 7418853 B1. System and method for publication through web pages [Текст] / P. Y. Stern, E. Shtrinvil // Patent. 2008. Vol.9, No. 714207 14 p.
83. Baraglia R. Dynamic personalization of web sites without user intervention [Текст] / R. Baraglia, F. Silvestri // Communications of the ACM Spam and the ongoing battle for the inbox New York, USA, 2007. Vol. 50 (2). P. 63-67.
84. Nakamura M. Dynamic Rearrangement Mechanism of Web Page Layouts Using Web Agents [Текст] / M. Nakamura, Sh. Asami, T. Ozono and others
157
// The 22nd International conference on industrial, engineering and other application of Applied Intelligent System. German, Berlin: Springer, 2009. 634-643.
85. Fiala Z. A component-based approach for adaptive, dynamic web documents [Текст] / Z. Fiala, M. Hinz, K. Meissne // Journal of Web Engineering. USA, New Jersey: Rinton Press, 2003 Vol. 2(1-2). P. 58-73.
86. JavaScript [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: https://developer.mozilla.org/ru/JavaScript 2.04.2012 г. Загл. с экрана.
87. Thomas B. Explorer`s Guide to the Semantic Web [Текст] / B. Thomas Manning Publication Co., 2004. 305 p
88. Мандель И. Д. Кластерный анализ [Текст] / И. Д. Мандель. М: Финансы и статистика, 1988. 176 с.
89. Борисенко А. А. Web-дизайн. Просто как дважды два [Текст] / А. А. Борисенко М: Эксмо, 2008. 320 с.
90. Брунер Дж. Психология познания. За пределами непосредственной информации [Текст] / Дж. Брунер М.: Прогресс, 1977. 413 с.
91. Alexa The web information company [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://alexa.com 10.04.2012 г. Загл. с экрана.
92. Seop.ru [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://pr-cy 10.04.2012 г. Загл. с экрана.
93. Speed-tester.info [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://speed-tester.info 10.04.2012 г. Загл. с экрана.
94. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений [Текст] / Л. Заде. М.:Мир, 1976 167 с.
95. Ярушкина Н.Г. Нечеткие интеллектуальные системы в среде SciLab: Методическое указание к лабораторным работам. [Текст] / Н.Г. Ярушкина, Н.Н. Ястребова, А.В. Чекина. Ул.: УлГТУ, 2009. 28 с.
96. Поспелова Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта [Текст] / Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 312 с.
97. О выборе методов построения функций принадлежности для формализации задач принятия решений [Электронный ресурс] / В.А Захаров
158
Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://smolensk.ru/user/sgma/MMORPH/N-12-html/ borisov/zakharov/zakharov.htm 15.04.2012 г. Загл. с экрана.
98. Мелькумова Е.М. Методы построения функции принадлежности нечеткому множеству [Текст] / Е.М. Мелькумова // Системный анализ и информационные технологии. Воронеж: ВГУ, 2009. Вып. 2. С. 13-18.
99. Вахитов А.Р. Использование нечеткого логического вывода для интеллектуального анализа данных [Текст] / А.Р. Вахитов, В.А. Силич // Известия Томского университета. 2010. Т. 317, No 5. С. 171174.
100. Губанов Д.А. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства [Текст] / Д.А. Губанов, Д.А. Новиков, А.Г. Чартишвили. М.: Физматлит, 2010 228 с.
101. Джарратано Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование [Текст] / Д. Джарратано, Г. Райли. М.: ООО И.Д. Вильямс”, 2007. 1152 с.
102. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем [Текст] / Т.А. Гаврилов, В. Ф. Хорошевский Спб: Питер, 2000. 384 с.
103. W3C OWL Specification [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://rdfs.org/owl/spec/ 11.04.2012 г. Загл. с экрана.
104. Хорошевский, В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web [Текст] / В.Ф. Хорошевский // Научно-технический журнал «Искусственный интеллект и принятие решений». 2008. Вып. 1. C. 8097.
105. Рассел Ст. Искусственный интеллект: современный подход [Текст] / Ст. Рассел, П. Норвиг М.: Издательский дом Вильямс”, 2007. 1408 с.
106. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем [Текст] / Дж. Люгер М.: Издательский дом Вильямс”, 2005. 864 с.
107. Яндекс каталог. [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://yaca.yandex.ua 11.04.2012 г. Загл. с экрана.
159
108. Каталог@mail.ru [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://list.mail.ru 11.04.2012 г. Загл. с экрана.
109. Yahoo Directory. [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://dir.yahoo.com 11.04.2012 г. Загл. с экрана.
110. Mutton P. Visualization of semantic metadata and ontologies [Текст] / P. Mutton, Golbeck //The 7th International conference on information visualization. USSA, Washington: 2003. P. 300-306.
111. Вороной О.С. Засоби інтеграції онтологій предметних областей для створення баз знань інтелектуальних навчальних систем [Текст] / Вороной О.С., Г.А. Єгошина // Научно-технический журнал «Искусственный интеллект». Харьков, 2010. Вып. 2. C. 124-130.
112. Климова М.В. Розробка методу та моделі верифікаціЇ знань в онтологічних системах [Текст] / М.В. Климова // Східно-Європейський журнал передових технологій. Харьков, 2009. Вып. 4/8(40). С. 3236.
113. Пальчунов Д.Е. Решение задач поиска информации на основе онтологий [Текст] / Д.Е. Пальчунов // Бизнес-информатика. 2008. Вып. 1. С. 3-13.
114. Официальный сайт футбольного клуба Металист. [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://www.metallist.kharkov.ua 30.04.2012 г. Загл. с экрана.
115. Protégé-OWL API Programmer`s Guide [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://protegewiki.stanford.edu/wiki/ProtegeOWL_API Programmers_Guide/ 30.04.2012 г. Загл. с экрана.
116. Oracle technology network for Java developers [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://www.oracle.com/technetwork/java/index.html 30.04.2012 г. Загл. с экрана.
117. Apache Tomcat Welcome [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://tomcat.apache.org/ 30.04.2012 г. Загл. с экрана.
118. Eclipse RCP. Файловый менеджер [Электронный ресурс] / С. Бердарчюк Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL:
160
http://berdaflex.com/ru/eclipse/books/ rcp_filemanager/index.html 10.05.2012 г. Загл. с экрана.
119. Олифер В. Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы [Текст] / В.Г. Олифер, Н. А. Олифер. СПб.: Питер, 2010. 943 с.
120. Шубкина О.В. Методы и модели семантического аннотирования текстовых документов с использованием искусственных нейронных сетей [Текст]: дис. канд. техн. наук: 05.13.23 / О.В. Шубкина; Харьковский национальный ун-т радиоэлектроники. Х., 2011. 151 с.
121. О проблемах выявления неполноты и избыточности в онтологических пространствах объектов исследования [Электронный ресурс] / Е.И. Кучеренко, Д.А. Павлов. Электрон. текст. дан. Режим доступа: www/ URL: http://shcherbak.net/protivorechivost/ 15.05.2012 г. Загл. с экрана.
122. Object Management Group UML [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://www.uml.org/ 20.05.2012 г. Загл. с экрана.