РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ НА ОСНОВЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БИОИНСПИРИРОВАННЫМИ АЛГОРИТМАМИ
Данная статья посвящена решению проблемы развития теоретических основ управления знаниями для создания междисциплинарных интеллектуальных информационных систем семантического поиска, способствующих развитию перспективных направлений информатики и информационных технологий, связанных с решением проблем интеграции знаний из неоднородных распределенных источников знаний, идентификации предметной области и концептуального моделирования, анализа и извлечения данных. Актуальность решения данной проблемы заключается в расширении прикладных областей применения разрабатываемых интеллектуальных информационных систем для целого ряда актуальных задач из класса NP- сложных. В предложенной статьей рассмотрена задача кластеризации. С целью повышения эффективности и качества решения задач управления знаниями предлагаются модифицированные алгоритмы кластеризации, основанные на использовании биоинспирированных подходов. Разработанные модификации алгоритмов позволят повысить качество получаемых решений. Данные исследования в области семантического поиска составляют важное научное направление в рамках проблемы развития технологий управления знаниями. В статье рассмотрено решение задачи кластеризации при помощи биоинспирированных алгоритмов. Предложены два новых алгоритма кластеризации: комбинированный алгоритм на основе алгоритма пчелиного роя и алгоритма k-means, а также муравьиный алгоритм кластеризации. Для исследования полученных алгоритмов, их эффективности и качества результатов, были разработаны программные модули, моделирующие предложенные алгоритмы. Произведен анализ полученных результатов, сравнение с классическим алгоритмом, сделаны выводы об эффективности новых алгоритмов.