Publication:
Integrating Domain-Specific Knowledge Graphs Based on the Semantic Web and Machine Learning

Файлы
DAMDID_2023_paper_24.pdf(737.15 KB)
Дата
2024
Авторы
Telnov, V.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
ИАТЭ НИЯУ МИФИ
ИАТЭ НИЯУ МИФИ был образован в 1953 г. как вечернее отделение МИФИ. В 2009 г. ИАТЭ официально получил статус обособленного структурного подразделения НИЯУ «МИФИ», что дало новый мощный импульс для развития образовательной и научной деятельности на основе инновационной составляющей. В соответствии с лицензией Минобрнауки России ИАТЭ ведет образовательную деятельность в рамках очной, очно-заочной и заочной форм обучения. В настоящее время в ИАТЭ НИЯУ МИФИ осуществляется подготовка по очной форме обучения: бакалавриат- 16 направлений, специалитет – 4 направления, магистратура- 12 направлений; по очно-заочной: бакалавриат- 4 направления, специалитет – 1 направление; по заочной: бакалавриат- 3 направления, специалитет- 2 направления; аспирантура – 18 направлений. В структуре ИАТЭ 9 факультетов: физико-энергетический, естественных наук, кибернетики, социально-экономический, медицинский, вечерний, заочного обучения, подготовительный, повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов. Образовательный процесс обеспечивают 18 общеобразовательных и 22 выпускающие кафедры.
Выпуск журнала
Аннотация
This chapter presents a project that focuses on creation and integration of domain-specific knowledge graphs based on Semantic Web standards and technologies, as well as the use of machine learning algorithms and Pareto optimization techniques. A working prototype of a semantic portal has been developed as a publicly available web service. The first part of the chapter discusses the practical aspects of implementing the project in educational settings and provides examples of knowledge graph usage at National Research Nuclear University "MEPhI". In the second part, we explore and discuss optimal machine learning techniques for integrating knowledge graphs with external data sources, which may be in various formats such as RDF, RDFS, OWL, XML, JSON, CSV, or even be stored in a relational database or not organized in any specific way. We present examples of data integration in the context of knowledge graphs within the domain of "Computer Science and Programming". The third section of the chapter discusses the architecture of a semantic web portal for university students and faculty, as well as the key components of network software. The * Corresponding Author's Email: telnov@bk.ru. Victor Telnov and Konstantin Odintsov 2 implemented software solutions utilize cloud computing. Database as a Service (DBaaS) and Platform as a Service (PaaS) models are employed to ensure the scalability of data warehouses and network services.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Integrating Domain-Specific Knowledge Graphs Based on the Semantic Web and Machine Learning/ In book: Progress in Education vol. 83 (pp.169-190), 2024
URI
https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/15988
Коллекции
Главы монографий