АДАПТИВНА СИСТЕМА ФЕДЕРАТИВНОГО ПОШУКУ НА ОСНОВІ ЗНАНЬ

АДАПТИВНА СИСТЕМА ФЕДЕРАТИВНОГО ПОШУКУ НА ОСНОВІ ЗНАНЬАнотація.У статті розглянуто проблему організації федеративного пошуку в інформаційних системах, що працюють із розподіленими, різнорідними та частково доступними джерелами даних.У таких умовах використання централізованих індексів є обмеженим або недоцільним з огляду на вимоги інформаційної безпеки, конфіденційності, автономності джерел і суверенітету даних.Метою роботи є формування знаннєво-орієнтованого підходу до побудови адаптивної федеративної системи пошуку, здатної забезпечувати узгоджену обробку запитів і стабільну якість результатів за наявності неоднорідних джерел та змін їхньої актуальності.У роботі здійснено систематизацію основних задач федеративного пошуку, зокрема подання ресурсів, відбір релевантних джерел для конкретного запиту, виконання локального пошуку, нормалізацію та злиття ранжованих списків, а також адаптацію пошукового процесу з урахуванням сигналів взаємодії користувача.Запропоновано формалізований опис контуру обробки запитів як послідовності процедур семантичної інтерпретації, маршрутизації до джерел і гібридного ранжування результатів.Обґрунтовано доцільність використання графів знань як засобу семантичного узгодження між джерелами та інтеграції різнорідних схем даних.Архітектуру федеративної системи конкретизовано у вигляді набору взаємопов'язаних модулів, що включають інтерпретатор запитів, модель користувача, знаннєвий шар, механізм вибору ресурсів, локальні пошукові компоненти та модуль агрегації результатів із можливістю подальшого переранжування.Для