name: Метод и алгоритмы классификации текстовой информации по индикаторам деструктивной направленности
keyword_list: деструктивный индикатор деструктивная информация достоверность классификации Классификация тестовой информации
abstract: Актуальность исследования. Согласно современным тенденциям каждые два года объем цифровых данных увеличивается вдвое. Такое развитие информационных технологий приводит к неконтролируемому росту объема всех видов информации, в том числе текстовой информации, представленной в неструктурированном виде. 
  Объектом исследования является текстовая информация, представленная в неструктурированном виде. 
  Предметом исследования являются метод и алгоритмы классификации текстовой информации по деструктивным индикаторам. 
  Целью диссертационного исследования является повышение достоверности классификации неструктурированной текстовой информации на основе идентификации в ней критериев деструктивной направленности в условиях неопределенности и неполноты данных о деструктивных индикаторах с  применением  системы  поддержки  принятия  решений  на  базе  вновь  разработанных  метода  и  алгоритмов. 
  Теоретическая значимость работы заключается в создании методов классификации информации на предмет обнаружения ее деструктивной направленности, обоснования условий их воспроизводимости с использованием вновь построенной модели знаний – онтологической модели предметной области. 
  Практическая значимость работы заключается в разработке алгоритмов и программ для классификации текстовой информации по деструктивным индикаторам на основе созданных метода и алгоритмов.  
  Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем: 
  1. Впервые построена онтологическая модель предметной области, связанной с понятием «деструктивная информация». 
  2. Разработан комбинированный метод классификации текстовой информации по деструктивным индикаторам. 
  3. Разработан алгоритм оценки степени доверия к эксперту по обнаружению деструктивной информации. 
  4. Разработана структура системы поддержки принятия решений, отличающаяся сочетанием модулей, реализующих комбинированный метод классификации текстовой информации по деструктивным индикаторам и алгоритм оценки степени доверия к эксперту.
  Диссертация выполнена на базе ФГБОУ ВО "Астраханский государственный технический университет".
  Ведущая организация:  федеральное  государственное  бюджетное  образовательное  учреждение  высшего  образования  «Волгоградский  государственный технический университет» 
  Официальные оппоненты:  Большаков Александр Афанасьевич, доктор технических наук, профессор по кафедре систем искусственного интеллекта Высшей школы искусственного интеллекта ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», г. Санкт-Петербург 
  Обухов Артём Дмитриевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Системы автоматизированной поддержки принятия решений» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет», г. Тамбов
  ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 
  Статьи в периодических изданиях, включенных в список ВАК РФ 
  1. Гостюнина В. А., Давидюк Н. В. Разработка и исследование комбинированного метода классификации текстовой информации по деструктивным индикаторам / Информационные технологии. 2020. Т.26. No 7. С. 402-409. 
  2. Гостюнина В.А., Давидюк Н.В., Давидюк В.В., Байтуменов А.З. Процедура оценки степени доверия эксперту на примере задачи возрастного категорирования веб-контента / Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2019. No 2. С. 86-97. 
  3. Давидюк Н.В., Гостюнина В.А., Байдулова Д.Р. Интеллектуальный алгоритм идентификации деструктивной информации в тексте / Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия:Управление, вычислительная техника и информатика. 2019. No 2. С. 29-39. 
  4. Гостюнина В.А. Акмеологический анализ ошибок экспертной процедуры с применением метода оценки степени доверия к эксперту / Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 
  2020. Т. 8. No 3 (30). С. 27-28. 
  Статьи в изданиях, входящих в систему цитирования Scopus и WoS 
  5. Gostyunina V.A., Davidyuk N.V. The combined method of textual information analysis for the content of destructive indicators / Journal of Physics: Conference Series.2019. Vol. 1399(1). P.033109(17).
chairman_dissertation_council.name: Ирина
chairman_dissertation_council.surname: Квятковская
chairman_dissertation_council.patronymic: Юрьевна
chairman_dissertation_council.position: проректор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: N-8607-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 55910072900
chairman_dissertation_council.rinc_id: 340963
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Александр
organization_supervisor.surname: Неваленный
organization_supervisor.patronymic: Николаевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 20.19.27
rubrics.name: Автоматизация знаковой обработки текста
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Давидюк Н.В.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Большаков А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Обухов А.Д.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "АГТУ"
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "АСТРАХАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1023000861916
protection_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
protection_organization.supervisor_surname: НЕВАЛЕННЫЙ
protection_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Федеральное агентство по рыболовству
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "АГТУ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "АСТРАХАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1023000861916
author_organization.supervisor_name: АЛЕКСАНДР
author_organization.supervisor_surname: НЕВАЛЕННЫЙ
author_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Федеральное агентство по рыболовству
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения