@article{Орєхов_Малигон_Стратієнко_2022, title={ЗАДАЧА КЛАСИФІКАЦІЇ СЕМАНТИЧНИХ ЯДЕР ВЕБ РЕСУРСУ}, url={http://samit.khpi.edu.ua/article/view/260701}, DOI={10.20998/2079-0023.2022.01.09}, abstractNote={<p>У статті представлено нову теоретичну базу для вирішення задачі ситуаційного управління семантичними ядрами, виділеними на основі ВЕБ контенту. Таке завдання виникає у рамках нового феномена під назвою віртуальне просування. Суть його полягає в тому, що реальний товар може існувати у двох реальностях: онлайн та офлайн. Відповідно до теорії маркетингу час життя у двох реальностях одне й теж. Однак у режимі онлайн товар існує самостійно і згідно із законами застосування Інтернет технологій. Тому в роботі на основі концепції маркетингового каналу було запропоновано розглядати повідомлення у такому каналі як семантичне ядро. Ядро є спеціально виділене безліч ключових слів, які коротко описують товар та відповідну йому потребу. Було запропоновано, кожна потреба формує так званий клас потреби. Отже, опис товару або належатиме даному класу чи ні. З іншого боку, товар можна описати іншим набором ключових слів, отже у клас потреби потраплять різні описи однієї й тієї ж товару чи кількох товарів, якщо такі є для підприємства продажу. В результаті в цій роботі було запропоновано вважати центр такого класу так званим К-претендентом. Саме К-претендент і буде тим семантичним ядром, яке на поточній ітерації процесу ситуаційного управління розглядатиметься. Крім того, для переходу від однієї ситуації до іншої, тобто від одного ядра до іншого, потрібно мати таке альтернативне ядро. Його можна сміливо брати або з околиці центроїду класу потреби (Кпретендента), або центроїд іншого класу (інший К-претендент), якщо товар може покрити кілька потреб потенційного покупця. Тоді актуальне завдання класифікації класів потреб на основі текстового корпусу у форматі HTML. Маючи текстовий корпус першому етапі реалізується завдання синтезу семантичних ядер, та був власне завдання класифікації. У цій статті запропоновано постановку завдання класифікації з урахуванням особливостей, що вносять Інтернет технології, пов’язані з пошуковою оптимізацією. Зокрема, запропоновано використовувати чотири метрики з розряду ВЕБ статистики. І далі запропоновано використовувати метод кластеризації для виділення класів потреб з урахуванням того, що К-претендент представлений як семантична мережа або як граф.</p>}, number={1 (7)}, journal={Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї}, author={Орєхов, Сергій and Малигон, Геннадій and Стратієнко, Наталія}, year={2022}, month={Лип}, pages={57–60} }