ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ІНТЕРНЕТ-РЕСУРСІВ : ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСОВ

Краткое описание

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

На правах рукопису

МОСКВІН ОЛЕКСІЙ МИХАЙЛОВИЧ

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ІНТЕРНЕТ-РЕСУРСІВ

Спеціальність 05.13.06 – Інформаційні технології

Дисертація на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Науковий керівник

Дубовой Володимир Михайлович,

доктор технічних наук, професор

Вінниця – 2012

ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ................................................................. 5

ВСТУП................................................................................................................. 6

РОЗДІЛ 1 Аналіз моделей ІНТЕРНЕТ-ресурсів та методів їх автоматизованої обробки................................................................... 13

  1.1 Задачі моделювання та аналізу гіпертекстових ресурсів........................ 13

  1.2 Аналіз та класифікація гіпертекстових інформаційних систем................ 15

  1.3 Аналіз засобів моделювання гіпертекстових мереж................................ 25

  1.4 Аналіз та класифікація онтологій............................................................. 35

  1.5 Аналіз мультиагентних систем.................................................................. 41

  1.6 Висновки до розділу 1. Вибір напрямку та задач досліджень................ 46

РОЗДІЛ 2 РОЗРОБКА Методу оптимізації структури ІНТЕРНЕТ-ресурсів............................................................................................................................ 48

  2.1 Узагальнений підхід до оптимізації структури Інтернет-ресурсів.......... 48

  2.2 Аналіз і формалізація структури Інтернет-ресурсів................................ 51

    2.2.1 Розробка моделі гіпертекстового інформаційного середовища......... 51

    2.2.2 Формалізація операцій з гіпертекстовими об’єктами за наявності

семантичної інформації..................................................................................... 52

    2.2.3 Розробка алгоритму узгодження онтологій........................................ 58

    2.2.4 Формалізація гіпертекстової структури за наявності семантичної інформації  61

  2.3 Розробка методу оптимізації структури сайтів на основі семантичної інформації 64

    2.3.1 Пошук тематичних кластерів у гіпертексті при наявності семантичної інформації............................................................................................................................ 64

    2.3.2 Розробка нечіткої системи оцінювання якості гіпертекстових

структур............................................................................................................. 71

    2.3.3 Побудова оптимальних гіпертекстових зв’язків на основі семантичної інформації............................................................................................................................ 75

  2.4 Оптимізація гіпертекстової структури за наявності користувачів.......... 77

    2.4.1 Розробка моделі поведінки користувача у гіпертексті....................... 77

    2.4.2 Алгоритм оптимізації гіпертекстової структури на основі цілей користувачів 85

  2.5 Висновки до розділу 2............................................................................... 86

РОЗДІЛ 3 РОЗРОБКА МУЛЬТИАГЕНТНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ІНТЕРНЕТ-РЕСУРСІВ.......................................................................................................... 88

  3.1 Розробка моделі мультиагентної системи................................................ 88

    3.1.1 Розробка концептуальної моделі......................................................... 88

    3.1.2 Розробка функціональної моделі......................................................... 90

    3.1.3 Розробка моделі розподілу запитів..................................................... 95

  3.2 Розробка моделей агентів ....................................................................... 100

  3.3 Розробка методик розпаралелювання алгоритмів оптимізації Інтернет-ресурсів 107

    3.3.1 Розробка методики розпаралелення алгоритму побудови формального контексту.......................................................................................................................... 108

    3.3.2 Розробка методики розпаралелення алгоритму валідації онтологій 109

    3.3.3 Розробка методики розпаралелення алгоритму узгодження онтологій 110

    3.3.4 Розробка методики розпаралелення алгоритму побудови частих

множин ознак................................................................................................... 112

    3.3.5 Розробка методики розпаралелення алгоритму побудови перетвореної матриці відстаней........................................................................................................... 113

    3.3.6 Розробка методики розпаралелення операції побудови оптимальних гіпертекстових зв’язків на основі цілей користувачів.................................... 114

  3.4 Формалізація процесів кооперації агентів у розподіленому середовищі 115

  3.5 Висновки до розділу 3............................................................................. 117

РОЗДІЛ 4 Практична реалізація ТА ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ................................................................................................... 118

  4.1 Розробка структури інформаційної технології...................................... 118

  4.2 Архітектура програмного забезпечення................................................ 123

    4.2.1 Розробка підсистеми формалізації Інтернет-ресурсів....................... 125

    4.2.2 Розробка підсистеми оптимізації гіпертекстової структури Інтернет-ресурсів  126

    4.2.3 Розробка веб-системи для роботи з інформаційною технологією... 128

  4.3 Аналіз ефективності запропонованих методів та адекватності розроблених моделей.......................................................................................................................... 131

    4.3.1 Дослідження адекватності моделі гіпертекстового інформаційного середовища.......................................................................................................................... 132

    4.3.2 Дослідження ефективності методу побудови оптимальних маршрутів у гіпертексті на основі цілей користувачів........................................................................... 135

    4.3.3 Дослідження ефективності методу побудови оптимальних гіпертекстових зв’язків на основі семантичної інформації................................................................... 141

  4.4 Практичне використання інформаційної технології.............................. 147

    4.4.1 Впровадження інформаційної технології для побудови оптимальних зв’язків гіпертексту в БУВР Південного Бугу.............................................................. 148

    4.4.2 Впровадження інформаційної технології в систему управління контентом Kamtech.......................................................................................................................... 150

    4.4.3 Впровадження інформаційної технології у корпоративну базу знань ТОВ “Арісент Україна”............................................................................................ 151

    4.4.4 Впровадження інформаційної технології у навчальний процес....... 152

  4.5 Висновки до розділу 4............................................................................. 153

ВИСНОВКИ..................................................................................................... 154

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ........................................................ 156

ДОДАТКИ........................................................................................................ 172

  Додаток А Результати моделювання функції корисності перегляду  гіпертексту у середовищі Mathcad......................................................................................... 173

  Додаток Б Документи щодо впровадження результатів роботи................. 176

  Додаток В Дослідження впливу виду ієрархічних структур на критерії оцінки гіпертекстової структури................................................................................. 181

  Додаток Г Основні лістинги програмного забезпечення ІТ........................ 189

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ

ACID	Atomicity, consistency, isolation, durability
AHAM	Adaptive hypermedia application model
BFS	Breadth-first search
FIPA	Foundation for intelligent physical agents
HTML	Hypertext markup language
HTTP	Hypertext transport protocol
KIF	Knowledge interchange format
KMI	Knowledge media institute
LAP	Linear absolute prestige
RDF	Resource description framework
UML	Unified modeling language
URL	Uniform resource locator
АП	Агентна платформа
ВІП	Втрати інформаційного перегляду
ГІТ	Гіпертекстова інформаційна технологія
ГТ	Гіпертекст
ДУЕПРВО	Державне управління екології та природних ресурсів Вінницької області
ІДС	Інформаційно-довідкова стаття
ІТ	Інформаційна технологія
МАС	Мультиагентна система
СК	Служба каталогів
СМПВВО	Система моніторингу поверхневих вод Вінницької області
СУА	Система управління агентами
ФАП	Формальний аналіз понять
ІІК	Індекс інформаційної компактності
ІС	Індекс стратифікації
ЧВШ	Частка відсутніх шляхів

ВСТУП

Актуальність теми. Завдяки масовій комп’ютеризації та поширенню нових інформаційних технологій Інтернет є одним з найважливіших джерел інформації. Мережа веб характеризується надвеликою кількістю ресурсів, які знаходяться у стані постійних структурних та інформаційних змін. Особливістю даного процесу, з точки зору організації матеріалу, є те, що ці зміни хаотичні, а структура не адаптована для перегляду користувачами, що призводить до збільшення кількості маршрутів та їх довжини, якими необхідно пройти для знаходження тієї чи іншої інформації, що відповідає меті пошуку. В мережі дана проблема відома як “загублений у гіпертексті” (“lost in hyperspace problem”), основною передумовою якої є розробка структури ресурсів не спеціалістами з семантики, а зазвичай програмістами, що здійснюють розробку веб-ресурсів.

Для вирішення даної проблеми необхідна розробка засобів оцінювання,  критеріїв оптимальності, методів і технологій оптимізації гіпертекстової структури веб-ресурсів. Для цього в основному використовуються такі підходи: перший – пов’язаний з використанням семантичної інформації та засобів концепції Semantic Web, другий – передбачає використання гіпертекстової метрики для оцінювання та порівняння навігаційних характеристик гіпертекстових структур, третій підхід базується на використанні систем, що надають статистичну інформацію про діяльність користувачів у гіпертекстовій структурі певного Інтернет-ресурсу.

Перевагою першого підходу, значний внесок в розвиток якого зробили Bernes-Lee T., Hendler J., Lassila O. [1] і який передбачає використання концепції семантичної мережі Semantic Web, є використання метаданих, які однозначно характеризують властивості та зміст документів замість використовуваного в даний час синтаксичного аналізу, що дозволяє здійснювати аналіз коректності існуючих гіпертекстових посилань з точки зору їх предметної області. Також слід відмітити наявність розвиненого програмного інструментарію, який, однак, не містить засобів роботи із метаданими, створених різними авторами без використання сторонніх засобів їх попередньої інтеграції, що обумовлює складність автоматизованих засобів з їхньої обробки та аналізу.

В основі другого підходу запропонованого в роботах Botafogo R. A., Rivlin E., Shneiderman B. [2], Кедрова Г. Е. [3], лежить використання гіпертекстової метрики, за допомогою якої можна оцінити гіпертекстову систему на основі формальних показників. Однак дана метрика характеризується відсутністю критеріїв оптимальності гіпертекстової структури, тобто, дає змогу оцінити структурні особливості того чи іншого веб-ресурсу, здійснити їх порівняння з іншими ресурсами, але не дає уявлення про навігаційну якість гіпертекстової структури.

Автоматизовані аналітичні системи, побудовані на основі третього підходу, прикладом яких є Google Analytics [4, 139], дозволяють встановити цільову аудиторію веб-ресурсу, сторінки, що зацікавили користувачів найбільше, та зв’язки з суміжними веб-ресурсами, що є основними джерелами формування аудиторії. Недоліком таких систем є відсутність дорадчих компонентів, які б пропонували користувачеві альтернативні шляхи перегляду, а власнику ресурсу – комплексні рекомендації з модифікації метаданих чи гіпертекстової структури для досягнення ресурсом певних цілей.

Беручи до уваги розглянуті підходи, слід зазначити, що вони лише частково вирішують зазначену проблему, яка не знаходить вирішення на рівні безпосередньо сайтів і їх структури гіпертекстових зв’язків. Тобто, зазначені засоби вирішують часткові локальні проблеми пошуку та ідентифікації даних при відсутності зворотного впливу на веб-ресурси. Проблема ускладнюється й тим, що існуючі засоби ідентифікації, в основному, засновані на аналізі синтаксичної складової гіпертексту, призначеного для користувача, а не для автоматизованих систем, що суттєво погіршує якість результату.

Підсумовуючи вищесказане, можна зробити висновок, що основною проблемою для вирішення задачі оптимізації гіпертекстової структури веб-ресурсів є відсутність ефективних рішень з аналізу та оцінювання складних гіпертекстових структур, відсутність засобів зворотного впливу на веб-ресурс, відсутність засобів модифікації гіпертекстової структури сайту на основі аналізу семантичної інформації та даних його відвідування користувачами. Складність і трудомісткість розв’язання даної задачі зумовлюють актуальність пошуку шляхів підвищення ефективності існуючих методів і підходів.

Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась відповідно до планів науково-дослідних робіт кафедри комп’ютерних систем управління та кафедри моделювання та моніторингу складних систем Вінницького національного технічного університету:

-       в рамках договору про творчу співдружність 46/4 “Розробка системи мультиагентної оптимізації Інтернет-ресурсів” (ДР № 0112U002139);

-       в рамках держбюджетної науково-дослідної роботи № 46-Д-269 “Розробка теорії та методів оптимальних рішень в умовах комбінованої  невизначеності” (ДР 0105U002431);

-       в рамках госпдоговірної роботи № 2804 “Побудова та ідентифікація інформаційної моделі сільського зеленого туризму Вінниччини та синтез оптимального web-інтерфейсу для доступу до неї” (ДР № 0106U002996);

-       в рамках госпдоговірної роботи  № 2806 “Розробка і впровадження мережної геоінформаційної аналітичної системи комплексного державного моніторингу поверхневих вод Вінницької області” (ДР № 0105U006685);

-       в рамках госпдоговірної роботи  № 2812 “Створення Інтернет-порталу для ГІС-систем моніторингу Вінницької області” (ДР № 0107U012437);

-       в рамках держбюджетної науково-дослідної роботи 28-Д-299 “Розробка методів інтеграції математичних моделей природних процесів з геоінформаційними системами природних екосистем” (ДР № 0108U000654)

у відповідності до пріоритетних напрямків розвитку науки і техніки в Україні.

Мета і завдання дослідження

Метою роботи є підвищення швидкості пошуку інформації в мережі Інтернет на основі розробки нової інформаційної технології мультиагентної оптимізації Інтернет-ресурсів.

Для досягнення вказаної мети в роботі розв’язуються такі основні задачі:

-       розробка методу оптимізації структури сайтів на основі семантичної інформації;

-       розробка моделі гіпертекстового інформаційного середовища, що поєднує структурні характеристики гіпертексту, критерії її оптимальності, семантичну інформацію та дані діяльності користувачів;

-       розробка моделі поведінки користувачів у гіпертексті;

-       створення мультиагентної технології керування процесом оптимізації структури Інтернет-ресурсів;

-       розробка програмного забезпечення для автоматизації процесу мультиагентної оптимізації семантичної структури Інтернет-ресурсів.

         Об’єкт дослідження – процеси пошуку інформації в Інтернет.

         Предмет дослідження – оптимізація структури Інтернет-ресурсів.

         В роботі використані такі методи дослідження: теорія графів для моделювання гіпертекстової та семантичної структур, формальний аналіз понять і теорія решіток для формалізації гіпертекстової структури за наявності семантичної інформації, теорія інформації та комбінаторний аналіз для перевірки результатів об’єднання онтологій, методи статистичної фізики для побудови моделі діяльності користувачів і здійснення оптимізації на основі даної інформації, обчислювальні методи та методи математичного програмування для проведення процесу оптимізації, теорія ймовірностей для визначення ймовірностей можливих переходів користувача в ієрархічній структурі гіпертексту, методи нечіткого аналізу для побудови класифікатора результатів дослідження впливу гіпертекстової структури на значення показників її оцінки.

         Наукова новизна одержаних результатів. В ході розв’язання поставлених задач були отримані наукові результати.

1.     Вперше запропоновано нову модель гіпертекстового середовища, яка поєднує суб’єкти та об’єкти інформаційного пошуку, що дозволило враховувати цілі користувачів при оптимізації гіпертекстової структури веб-ресурсів.

2.     Вперше запропоновано метод оптимізації структури сайтів на основі семантичної інформації, який відрізняється функціонуванням в умовах невизначеності відомостей про структуру мережі в цілому, що дозволяє проводити оптимізацію, базуючись лише на даних про окремий та суміжні до нього ресурси.

3.     Вперше запропоновано модель поведінки користувачів у гіпертексті, яка ґрунтується на оцінюванні ентропії веб-системи з множиною користувачів, що дозволило визначити функцію корисності маршруту перегляду інформаційних ресурсів та визначити цілі користувачів.

4.     Вперше розроблено мультиагентну інформаційну технологію оптимізації гіпертекстових систем, яка, на відміну від існуючих, використовує інтелектуальних агентів, які для здійснення оптимізації використовують метод оптимізації структури сайтів на основі семантичної інформації, модель гіпертекстового інформаційного середовища  і модель поведінки користувачів у гіпертексті.

         Практичне значення одержаних результатів роботи полягає у наступному:

-       розроблено алгоритми ідентифікації цілей користувачів та оптимізації гіпертекстової структури на їх основі;

-       розроблено алгоритм оптимізації гіпертекстової структури на основі семантичної інформації;

-       розроблено методику мультиагентної оптимізації семантичної структури гіпертекстових систем;

-       розроблено алгоритми функціонування інтелектуальних агентів та управління їх координацією для оптимізації гіпертекстової структури;

-       розроблено програмне забезпечення “Multiagent hypertext optimization system” для здійснення процесу оптимізації гіпертекстових систем;

         Результати дисертаційної роботи впроваджені на підприємствах Kamtech (Норвегія, м. Осло) – інформаційна технологія; ТОВ “Арісент Україна” (Україна, м. Вінниця) – методика мультиагентної оптимізації семантичної структури гіпертекстових систем, алгоритми функціонування інтелектуальних агентів, алгоритми ідентифікації цілей користувачів; Басейнове управління водних ресурсів річки Південнй Буг (Україна, м. Вінниця) – алгоритм оптимізації гіпертекстової структури на основі семантичної інформації, алгоритм об’єднання онтологій та методику побудови семантично коректної гіпертекстової структури; у навчальний процес кафедри КСУ Вінницького національного технічного університету – інформаційна технологія.        Особистий внесок здобувача. Всі результати, що складають основний зміст дисертації, отримані здобувачем самостійно. В роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачу належать: розробка методу перевірки результатів узгодження онтологічних контекстів гіпертекстових ресурсів за наявності семантичної інформації в [118]; розробка методу оптимізації гіпертекстової структури [52, 142]; розробка методу оптимізації гіпертекстової структури на основі семантичної інформації [144, 145]; розробка нечіткої системи оцінювання якості гіпертекстових структур для їх оптимізації на основі семантичної інформації [119, 143]; розробка алгебри узгодження онтологічних контекстів [8, 131, 53]; модель поведінки користувача у гіпертексті [132, 146]; інтелектуальна мультиагентна технологія оптимізації Інтернет-ресурсів [133, 147-149].

         Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційної роботи доповідались та обговорювались на 14 науково-технічних конференціях: XXXIV-XXXX науково-технічних конференціях професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів Вінницького національного технічного університету; V Міжнародній  конференції “Інтернет-Освіта-Наука-2006” (ІОН-2006) (м. Вінниця, 2006 р.); в XIII Міжнародній конференції з автоматичного управління “Автоматика-2006” (м. Вінниця, 2006 р.); IX-X Міжнародних конференціях “Контроль і управління в складних системах” (м. Вінниця, 2008, 2010 рр.); XVII Міжнародній конференції з автоматичного управління “Автоматика-2010” (м. Харків, 2010 р.); II-III Міжнародних науково-практичних конференціях “Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія” (м. Вінниця, 2010, 2012 рр.); Міжнародній науковій конференції “Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2012)” (м. Євпаторія, 2012 р.).

         Публікації. За темою дисертації опубліковано 16 праць, в тому числі 7 статей надруковано у фахових виданнях (2 статті з яких опубліковано у електронних виданнях), затверджених ВАК України, 7 робіт опубліковано у збірках матеріалів конференцій, отримано 2 свідоцтва про реєстрацію авторського права на твір.

         Структура роботи та її обсяг. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел і додатків. Основний зміст викладено на 153 сторінках друкованого тексту, містить 77 рисунків, 10 таблиць. Список використаних джерел містить 151 найменування. Загальний обсяг 190 сторінок.

Список литературы

ВИСНОВКИ

В результаті виконання дисертаційної роботи розв’язана актуальна наукова задача мультиагентної оптимізації Інтернет-ресурсів. В роботі отримані такі результати:

1.     Вперше запропоновано нову модель гіпертекстового середовища, яка поєднує суб’єкти і об’єкти інформаційного пошуку, що дозволило враховувати цілі користувачів при оптимізації гіпертекстової структури веб-ресурсів.

2.     Вперше запропоновано метод оптимізації структури сайтів на основі семантичної інформації, який відрізняється функціонуванням в умовах невизначеності відомостей про структуру мережі в цілому, що дозволяє проводити оптимізацію, базуючись лише на даних про окремий та суміжні до нього ресурси.

3.     Вперше запропоновано модель поведінки користувачів у гіпертексті, яка ґрунтується на оцінюванні ентропії веб-системи з множиною користувачів, що дозволило визначити функцію корисності маршруту перегляду інформаційних ресурсів та визначити цілі користувачів.

4.     Вперше розроблено мультиагентну інформаційну технологію оптимізації гіпертекстових систем, яка, на відміну від існуючих, використовує інтелектуальних агентів, які для здійснення оптимізації використовують метод оптимізації структури сайтів на основі семантичної інформації, модель гіпертекстового інформаційного середовища і модель поведінки користувачів у гіпертексті, що в результаті досліджень дозволило підвищити швидкість пошуку інформації на 15.4%.

5.     Розроблено алгоритми ідентифікації цілей користувачів, оптимізації гіпертекстової структури на їх основі, оптимізації гіпертекстової структури на основі семантичної інформації та алгоритм функціонування інтелектуальних агентів і управління їх координацією для оптимізації гіпертекстової структури.

6.     Розроблено методику мультиагентної оптимізації семантичної структури гіпертекстових систем, що використовує розроблені методи, моделі та інформаційну технологію оптимізації Інтернет-ресурсів.

7.     Розроблено програмне забезпечення “Multiagent hypertext optimization system” для здійснення процесу оптимізації гіпертекстових систем.

8.     Результати дисертаційної роботи впроваджені на підприємствах Kamtech (Норвегія, м. Осло), ТОВ “Арісент Україна” (Україна, м. Вінниця), Басейнове управління водних ресурсів річки Південнй Буг (Україна, м. Вінниця) та у навчальний процес кафедри КСУ Вінницького національного технічного університету. Впровадження результатів дисертаційних досліджень підтверджено відповідними актами.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. The Semantic Web [Електронний ресурс] / Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila // Scientific American Magazine. – May, 2001. - Режим доступу до журн.: http://www.sciam.com/article.cfm?id=00048144-10D2-1C70-84A9809EC588EF21. – ISSN 0036-8733

2.     Botafogo R.A. Identifying hierarchies and useful metrics /E. Rivlin, B. Shneiderman // ACM Transactions on Information Systems (TOIS). – 1992. –  №2. – P.142-180. – ISSN 1042-1629

3.     Методы оптимизации компьютерной обучающей среды по лингвистике для систем дистанционного обучения в Интернете [Електронний ресурс] / Г.Е. Кедрова // Материалы научно-практической конференции "Эффективность использования новых информационных технологий в учебном процессе" (ЭНИТ-2000)". - Ульяновск, 2000 - Режим доступу:  http://www.philol.msu.ru/~kedr/kedr-ulj.htm.

4.     Clifton B. Advanced Web Metrics with Google Analytics / B. Clifton. – Wiley, 2008. – 384 p. ISBN: 978-0-470-25312-0

5.     Иллюстрация понятия "глубина сайта" [Електронний ресурс] // Профессиональная студия веб-дизайна "Антула".– Москва – Режим доступу.: http://www.antula.ru/deep-sait.htm.

6.     Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы / Д.А. Новиков. –  М.: ИПУ РАН, 2003. – 102 с.

7. Башмаков А.И. Интеллектуальные информационные технологии / А.И. Башмаков И.А., Башмаков И.А. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 304 с.

8.     Москвін О.М. Метод захисту інформації в дистанційному курсі / Васюра А.С., Москвіна С.М., Кабачій В.В. // Інформаційні технології та комп’ютерні інженерія . –  2007. –  №2. –  Вінниця, ВНТУ. – С.199-202. – ISSN 1999-9941

9.     Кришнамурти Б. Web-протоколы. Теория и практика /
Б. Кришнамурти, Д. Рексфорд. – М.: Бином, 2002. – 592 с. – ISBN 5-7989-0255-2

10.      Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем /
Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. – СПб.: Питер, 2000. – 384 с. – ISBN: 5-272-00071-4

11.      Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х к. Ч.I / М Шварц ; пер. с англ. – М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат. Лит., 1992. – 336 с.  – ISBN: 5–02–014510–6

12.      Седжевик Р. Фундаментальные алгоритмы на C Анализ/Структуры даннях/Сортировка/Поиск/Алгоритмы на графах / Седжевик Р. –  СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2003. – 1136 с. –  ISBN: 966-7393-89-5

13.      Агеев В.Н. Человеко-компьютерное взаимодействие: концепции, процессы, модели / В.Н. Агеев, Г.Я. Узилевский. – М.: Мир книги, 1995. – 352 с.

14.      Выявление экспертных знаний / О.И. Ларичев, А.И. Мечитов, Е.М. Мошкович, Е.М. Фуремс. – М.: Наука, 1989. – 128 с.

15.      Реклейтис Г. Оптимизация в технике: В 2-х кн. Кн. 1 / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел. – М.: Мир, 1986. – 349с.

16.      Армстронг Т. ActiveX: Создание Web-приложений / Армстронг Т. ; пер. с англ. – К.: BHV, 1998. – 592 с. – ISBN 0-07-913228-6, 5-7315-0027-4

17.      Попов Э.В. Искусственный интеллект: Системы общения и экспертные системы / Э.В. Попов. –  М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.

18.       Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др. – М.: Наука, 1986. – 312 с.

19.      Захаров В.Н. Искусственный интеллект: Программные и аппаратные средства: Справочник / В.Н. Захаров, В.Ф. Хорошевский. – М.: Радио и связь, 1990. – 368 с. – ISBN: 5-256-00366-6

20.      Дубовой В.М. Моделювання систем контролю та керування. Навчальний посібник / В.М. Дубовой/ – Вінниця: ВНТУ, 2005. – 175 с.

21.      Люггер Дэю. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем / Дэю. Ф. Люггер;  пер. с англ. –  4-е изд. –  М.: Издательский дом «Вильямc», 2003. – 864 с. – ISBN 5845904374:877.00

22.      Глонь О.В. Комп’ютеризовані системи керування. Навчальний посібник / О.В.Глонь, В.М. Дубовой, Ю.І. Мітюшкін. – Вінниця : ВНТУ, 2005. – 57 с. – ISBN 966-641-101-6

23.      Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон; пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1985. – 376 с.

24.      Юдин Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации / Д. Б. Юдин. – М.: Сов. радио, 1974. - 400 с.

25.      Квєтний Р.Н. Методи комп’ютерних обчислень. Навчальний посібник. / Р.Н. Квєтний. – Вінниця: ВДТУ, 2001. – 148 с.

26.      Lee, T.S. Asynchronous, distributed, decision-making systems with semi-autonomous entities: a mathematical framework / S Ghosh, A. Neerode // Systems, Man and Cybernetics, Part B, IEEE Transactions on Volume 30. – NY: 2000. – P. 229-239.

27.      Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Поспелов Д.А. — М.: Энергоатомиздат, 1981. — 232 с.

28.      Мулен Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели / Э. Мулен. – М: Мир, 1991. – 464 с. –  ISBN 5030021310, 9785030021317

29.      Ротштейн О.П. Інтелектуальні технології ідентифікації: нечіткі множини, генетичні алгоритми, нейронні мережі / О.П. Ротштейн. – Вінниця: “УНІВЕРСУМ-Вінниця”, 1999. – 320 с. –  ISBN 966-7199-49-5

30.      Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений / О.И. Ларичев – М.: Наука, 1979. – 200 с.

31.      Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров. – М.: Наука, 1987. – 350 с.

32.      Грин. Д. Математические методы анализа алгоритмов / Д. Грин,
Д. Кнут. – М.: Мир, 1987. – 120 с.

33.      Кузьмин И.В. Оценка эффективности и оптимизация АСКУ / И.В. Кузьмин. – М.: Советкое радио,  1971. – 296с.

34.      Месарович М. Общая теория систем / М. Месарович, Я. Такахара. - М: Мир, 1978. – 312 с.

35.      Поспелов Д.А. Искусственный интеллект: Модели и методы: Справочник / Д.А.  Поспелов. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с. –  ISBN 5-256-00368-2

36.      Губко М.В. Математические модели оптимизации иерархических структур / М.В. Губко. – М.: ИПУ РАН, 2006. – 264 с. –  ISBN 5-9710-0113-2, 978-5-9710-0113-3

37.      Основы дискретной математики [Електронний ресурс] / М. И. Дехтярь // Интернет Университет Информационных Технологий – 08.2007 –Режим доступу: http://www.intuit.ru/ department/ds/discrmath/9/

38.      Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин. –Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. – 352 с.

39.      Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем / Н. Н. Моисеев М.: Наука, 1975. – 528 с.

40.      Медведєв В.С. Нейронные сети MATLAB 6 / В.С. Медведєв, В.Г. Потемкин. – М.: ДИАЛОГ- МИФИ, 2002. – 496 с. – ISBN 5-86404-163-7

41.      Мокин Б.И. Soft-Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний / Б. И. Мокин, Ю. И. Митюшкин, А .П. Ротштейн.– Винница : УНIВЕРСУМ-Вiнниця, 2002. – 145 с. –  ISBN 966-7199-02-9

42.      Беллман Р. Прикладные задачи динамического программирования / Р. Беллман, С. Дрейфус. – М: Наука, 1965. – 278 c.

43.      Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде –М.: Мир, 1976. - 165с.

44.      Jabadie A. Coordination of groups of autonomous agents using nearest neighbor rules / A. Jabadie, J. Lin, A. Morse // IEEE Transactions, 2003. – №6. – P. 988-1001.

45.      Мокін Б.І. Оптимізація електроприводів. Навчальний посібник / Б.І. Мокін, О.Б. Мокін. – Вінниця : УНІВЕРСУМ – Вінниця, 2004. – 250 с. – ISBN 966- 641-074-5.

46.      Розробка і впровадження геоінформаційної аналітичної системи моніторингу поверхневих водних ресурсів області (паспортизація малих річок і водойм, кількісне та якісне оцінювання їх стану): Звіт про НДР / В.Б. Мокін, М.П. Боцула, О.М. Москвін та ін. / Вінниц. нац. техн. ун-т. – 8412; № ДР 0104U007756. –  Інв. № 0204U006122. –  К., 2004. – 183 с.

47.      Juuso E. K. Integration of intelligent systems in development of smart adaptive systems // International Journal of Approximate Reasoning 35. – 2004. – Р. 307–337.

48.      Розробка і впровадження мережної геоінформаційної аналітичної системи комплексного державного моніторингу поверхневих вод Вінницької області: Звіт про НДР / В.Б. Мокін, М.П. Боцула, О.М. Москвін та ін. / Вінниц. нац. техн. ун-т. – 2806; № ДР 0105U006685. – Інв. № 0206U005339. – К., 2006. – 215 с.

49.      Побудова та ідентифікація інформаційної моделі сільського зеленого туризму Вінниччини та синтез оптимального web-інтерфейсу для доступу до неї: Звіт про НДР / В.Б. Мокін, О.М. Москвін / Вінниц. нац. техн. ун-т. – 2804 (№ ДР 0106U002996). – Інв. № 0206U005432. – К., 2006. – 19 с.

50.      Створення Інтернет-порталу для ГІС-систем моніторингу Вінницької області. Звіт про НДР / В.Б. Мокін, М.П. Боцула, О.М. Москвін та ін. / Вінниц. нац. техн. ун-т. – 2812 (№ ДР 0107U012437). – Інв. № 0208U006120. – К., 2008. – 157 с.

51.      Harary F. Structural models. An Introduction to the Theory of Directed Graphs / F. Harary, R. Norman., D. Cartwright. – Wiley: New York, 1965. – 415 p.

52.      Оптимізація структури сайта в умовах неповної інформації  [Електронний ресурс] / О. В. Глонь, В. М. Дубовой, О. М. Москвін // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2008. - №1.  Режим доступу: http://www.nbuv.gov.ua/e-journals/VNTU/ 2008-1/uk.files/08govoii_uk.pdf.

53.       Москвіна С.М., Москвін О.М., Кабачій В., Погонець Л.П. Синтез інформаційної моделі CD-CASE технології для систем дистанційного навчання // Інтернет-Освіта-Наука, п’ята міжнародна конференція ІОН-2006. – 2006. – Т.1. – С. 155-158.

54.      Розробка теорії та методів оптимальних рішень в умовах комбінованої  невизначеності: Звіт про НДР / В.М. Дубовой, О.В. Глонь, О.М. Москвін та ін. / Вінницький національний технічний університет. – 46-Д-269; № ДР 0105U002431. – Вінниця: 2007. – 138 с.

55.      Эккель Б. Философия Java. Библиотека программиста. 4-е изд. / Б. Эккель  – Питер, 2009. – 640 с. – ISBN 978-5-388-00003-3

56.      Основы моделирования сложных систем: Учеб. для вузов. / Под ред. И.В. Кузьмина. – К.: Вища шк., 1981. – 359 с.

57.      Москвін О.М. Особливості реалізації CD-CASE технологій в системах дистанційного навчання / О.М. Москвін, С.М. Москвіна // Тези студентських доповідей XXXV науково-технічної конференції.- Вінниця: ВНТУ. – 2006. – С.82.

58.      Ali Y.M. A methodology for fuzzy modeling of engineering systems / Y.M. Ali, L. Zhang. // Fuzzy Sets and Systems. – 2001. – №118. – P. 181-197.

59.      Оценка надежности сайта. критерии надежности сайта [Електронний ресурс] // Профессиональная студия веб-дизайна "Антула", Москва -   Режим доступу.: http://www.antula.ru/web-design_safe.htm.

60.      Леоненков А.В. Самоучитель UML / Леоненков А.В. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 304 с. – ISBN 5-94157-878-4, 978-5-94157-878-8

61.      Dennis A. Systems Analysis and Design with UML / A. Dennis, B. Haley, D. Tegarden. – Wiley, 2012. – 608 p. – ISBN 978-1118037423

62.      Фаулер М. Шаблоны корпоративных приложений / М. Фаулер. – Вильямс, 2009. – 544 с. – ISBN 978-5-8459-1611-2

63.      Neural Network Toolbox User’s Guide / H. Demuth, M. Beale. – Natick: MathWorks Inc, 1997. – 700 p.

64.      Таненбаум Э.С. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э.С. Таненбаум,  М. Ван Стеен. – М.: Наука, 2003. – 880 с. – ISBN 5–272–00053–6

65.      Якобовский М.В. Распределенные системы и сети. Учебное пособие / М.В. Якобовский. – М.: МГТУ "Станкин", 2000. – 118 с.

66.      Растригин Л.А. Адаптация в вычислительных системах / Л.А. Растригин.– Рига: Зинатне, 1978. - 174 с.

67.      Towards Concise Representation for Taxonomies of Epistemic Communities [Електронний ресурс] / Camille Roth, Sergei Obiedkov, Derrick G. Kourie // CLA 4th Intl Conf on Concept Lattices and their Applications, Tunis, Tunisia. – Oct, 2006. – Режим доступу до журн.: http://www.springerlink.com/ content/a822lw11w1ugn74n/

68.      Стратонович Р. Л. Теория информации / Р. Л. Стратонович. – М.: «Сов. Радио», 1975. – 424 с.

69.      Mitra P., Wiederhold G. An Ontology Composition Algebra / P. Mitra, G.  Wiederhold // Handbook on Ontologies; eds. by S. Staab, R. Studer. Berlin; Heidelberg; New York: Springer-Verlag, 2003. P. 93—113.

70.      Капітонова Ю. В. Основи дискретної математики / Ю. В. Капітонова, С.Л. Кривий, О.А. Летичевський, Г.М. Луцький, М.К. Печурін. – К.: «Наукова Думка», 2002. – 578 с. – ISBN 966-00-0622-5

71.      Steffen S, Rudi S. / S. Steffen, S. Rudi  // Handbook on Ontologies, Springer Verlag, Heidelberg; New York: Springer-Verlag, 2003.

72.      A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Protege 4 and CO-ODE Tools [Електронний ресурс] / Matthew Horridge // The University Of Manchester. – Mar. 24, 2011 – Режим доступу до журн.: http://owl.cs.manchester.ac.uk/tutorials/protegeowltutorial/resources/ProtegeOWLTutorialP4_v1_3.pdf

73.      Вилсон А. Д. Энтропийные методы моделирования сложных систем / А. Д. Вилсон– М.: Наука, 1978. – 248 с.

74.      Ganter. B. Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations / B.Ganter, R. Wille. – Springer, 1999. – 284 p.

75.      B. A. Davey. Introduction to Lattices and Order / B. A. Davey, H. A. Priestley. – Cambridge University Press, 1990. – 256 p.

76.      Гретцер Г.  Общая теория решеток / Г. Гретцер - М.: Мир, 1982. - 452 с.

77.      Kuznetsov S. O.: On stability of a formal concept //Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 49, 2007. pp. 101-115.

78.      Klimushkin M. Approaches to the Selection of Relevant Concepts in the Case of Noisy Data / M. Klimushkin, S. Obiedkov, C. Roth . – ICFCA, 2010. – P. 255-266.

79.      С.А. Кедров. Исследование групп пользователей Интернет-ресурсами методами анализа формальных понятий и разработки данных (Data Mining) / С.А. Кедров, С.О. Кузнецов //Бизнес-информатика, №1 – 2007, –C. 45-51.

80.      Игнатов Д.И. О поиске сходства Интернет-документов с помощью частых замкнутых множеств признаков. / Д.И. Игнатов, С.О. Кузнецов // Труды 10-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ’06). – М.: Физматлит, 2006. – Т.2. – C. 249-258.

81.      Agrawal R. Mining association rules between sets of items in large databases. / R. Agrawal, T. Imielinski, A. Swami // Proceedings, ACM SIGMOD Conference on Management of Data, Washington D.C., 1993. – P. 207-216

82.      R. Agrawal. Fast Discovery of Association Rules. / R. Agrawal, H. Mannila, R. Srikant, H. Toivonen, and A. Inkeri Verkamo,  – Advances in Knowledge Discovery, and Data Mining, U. Fayyad et al., eds. – Menlo Park, Calif.: AAAI Press, 1996. – P. 307-328.

83.      Mirkin, B.G. Mathematical Classification and Clustering. Kluwer Academic Publishers, 1996.

84.      N. Pasquier. Efficient Mining of Association Rules Using Closed Itemset Lattices / N. Pasquier, Y. Bastide, R. Taouil, L. Lakhal. - Inform. Syst., 24(1), 1999. – P. 25-46.

85.      Mohammed J. Zaki. Efficient Algorithms for Mining Closed Itemsets and Their Lattice Structure. / Mohammed J. Zaki, Ching-Jui Hsiao. - IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, Vol 17, No. 4, 2005. – P. 462-478.

86.      E.-H. Han. Scalable parallel data mining for association rules. / E.-H. Han, G. Karypis, V. Kumar/ –  In ACM SIGMOD Conf. Management of Data, 1997.

87.      M. Zaki. New parallel algorithms for fast discovery of association rules. / M. Zaki, S. Parthasarathy, M. Ogihara, and W. Li. – Data Mining and Knowledge Discovery: An International Journal. – V. 4(1), December 1997. – P. 343-373

88.      Бугайченко Д. Ю. Абстрактная архитектура интеллектуального агента и методы ее реализации. / Д. Ю. Бугайченко, Д. Ю.  Соловьев // Системное программирование. Вып. 1. – СПб.: Изд-во СПбГУ, 2005. С. 36-67. – Режим доступу: http://www.sysprog.info/ 2005/03.pdf

89.      Wooldridge M. J. Intelligent Agents: Theory and Practice. / M. J.Wooldridge, N. R. Jennings // The Knowledge Engineering Review. – V. 10:2, 1995. – P. 115-152.

90.      Parunak, H. Van Dyke: Applications of Distributed Artificial Intelligence in Industry, in: G. M.P. O’Hare / N. R. Jennings (Eds.): Foundations of Distributed Artificial Intelligence, New York: John Wiley & Sons, 1996. – P. 139-164.

91.      Субботін С.О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія / С.О. Субботін, А.О. Олійник, О.О. Олійник. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. – 375 с. – ISBN 978–966–7809–96–6

92.      B.Dunin-Keplicz. Compositional Formal Specification of Multi-Agent System In:Intelligent Agents. / B.Dunin-Keplicz, J.Treuer/ - ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag, 1994. – P. 102-117

93.      J. Malec. A Unified Approach to Intelligent Agency. In: Intelligent Agents. // ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J.Wooldridge and N.R.Jennings). Proceedings. Springer Verlag, 1994. – P. 233-244.

94.      Эхтер Ш. Многоядерное программирование / Ш. Эхтер, Д. Робертс. – СПб.: Питер, 2010. – 316с. – ISBN: 978-5-388-00091-0

95.      N. R. Jennings. Commitments and conventions: The foundation of coordination in multi-agent systems. Knowledge Engineering Review, 8(3), 1993. – P. 223-250.

96.      N. R. Jennings. Controlling Cooperative Problem Solving in Industrial Multi-Agent Systems Using Joint Intentions.// Artificial Intelligence, 75 (2), 1995. –P. 195-240.

97.      Robin Milner. Communicating and Mobile Systems: the Pi-Calculus,. Cambridge University Press, 1999. – 161 p.

98.      Карпова Т. Базы данных: модели, разработка, реализация / Т. С. Карпова. – СПб.: Питер, 2001. – 304 с. – ISBN: 5-272-00278-4

99.       Sven Casteleyn. Engineering Web Applications. / Sven Casteleyn, Florian Daniel, Peter Dolog, Maristella Matera. // Springer, 2009. – 349 p. – ISSN 0922-6168

100. B. Campbell. Ham: A general purpose hypertextabstract machine. / B. Campbell and J. M. Goodman. // Ham Communications of the ACM – V. 31(7), July 1988. – P. 856–860.

101. Frank WM. Tompa. A data model for flexible hypertext database systems. ACM // Transactions on Information Systems. – V. 7(1), January 1989. – P. 85–100. – ISSN 1046-8188

102. P. David Stotts. Petri-net-based hypertext: Document structure with browsing semantics. / P. David Stotts, Richard Furuta // ACM Transactions on Information Systems. – V. 7(1), January 1989. –P. 3-29. – ISSN 1046-8188

103. Richard Furuta. A formally-defined hypertextualbasis for integrating task and information. / Richard Furuta and P, David Stotts // Tech. Report TAMU-HRL, 1994. – P. 94-007.

104. Franca Garzotto. HDM — a model-based approachto hypertext application design. / Franca Garzotto, Paolo Paolini. // ACM Transactions on Information Systems. – V. 11(1), January 1993. – P. 1–26. – ISSN 1046-8188

105. Daniel Schwabe. The object-oriented hypermediadesign model / Daniel Schwabe, Gustavo Rossi // Communications of the ACM. – V. 38(8), August 1995. – P. 45–46. – ISSN 0001-0782

106.