 |
||
|
||
СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД В ПОДДЕРЖКЕ
ПРОЦЕССА
НАВИГАЦИИ В ГИПЕРМЕДИА СИСТЕМАХ
И.С. Никифоров
Компания “ГиперМетод”
тел. (812) 234 2855,
e-mail: hyper@eltech.ruAbstract — Nowadays the various approaches to solve the problem of navigation are developed. In this paper the approach based on the analysis of structural properties of hypermedia systems is offered. The goal consists in deriving a generalized "map" of hypermedia information, definition of the main structural elements and revealing connections between them.
Such structural, generalized representation of hypermedia information is extremely convenient for the analysis of hypermedia system, its visualization, compact storage, etc .
In classical statement such clustering problem is NP-hard. In the report the method based on the statistical approach is offered. This method gives an approximate solution, but have smaller computing complexity.
Использование средств мультимедиа и гипермедиа
(ГМ) на сегодняшний момент стало уже свершившимся фактом [1,2] - это электронные учебники, обучающие программы, электронные справочники, развитие которых переживает настоящий бум. Один из характерных примеров ГМ систем - World Wide Web (WWW), созданная на базе сети Internet. Именно с WWW связываются идеи создания технологии дистанционного обучения.Одна из важных проблем ГМ технологии - проблема навигации, дезориентации пользователя в информационном пространстве. Особенно остро она проявляется в больших ГМ системах, с разнородной (мультимедиа) информацией и множественностью авторов
[2,3]. Типичным примером такой системы и является WWW.Существуют различные подходы к решению проблемы навигации
[3]. Однако наиболее целесообразным представляется подход, основанный на структурных характеристиках ГМ системы. Задача состоит в получении обобщенной картины информации, выявлении основных структурных элементов и определении связей между ними [3,5]. Такое структурное, обобщенное представление информации крайне удобно для анализа ГМ системы, ее визуализации, компактного хранения и пр.Данная задача может быть сведена к задаче кластерного анализа, состоящей в выделении групп подобных информационных элементов (ИЭ) и определении связей между этими группами. Для решения задачи необходимо определить меру подобия ИЭ и процедуру их группировки.
ГМ система представляется как ориентированный граф, в узлах которого находятся ИЭ, а ребра отражают связи между ними. Мерой подобия в этом случае может быть выбрана, например, длина кратчайшего пути в графе
[6].В классической постановке задача группировки является сложной переборной задачей. В докладе предлагается метод основанный на статистическом подходе, дающий приблизительное решение задачи, но имеющий меньшую вычислительную сложность. В качестве рабочей гипотезы, принимается, то что ИЭ группы обладают некоторой статистической однородностью. Поиск областей, обладающих однородностью такого типа, и составляет существо алгоритма. После кластеризации происходит редуцирование исходного графа
[5].Полученный редуцированный граф является обобщенной структурной схемой ГМ системы, в узлах которого находятся группы подобных, близких информационных элементов, ребра графа отражают связи между группами.
Предварительные результаты тестирования свидетельствуют о том, что предложенный метод решает поставленную задачу. В то же время достаточно много вопросов, затронутых в процессе исследований, остались открытыми и требуют дальнейшей работы в данном направлении. В частности, к ним следует отнести: вопросы формирований оснований кластеров; разработка методов анализа внутренней структуры кластеров и межкластерных связей; разработка и реализация эффективных средств визуализации и работы пользователей с получаемыми структурами.
Литература
| Site of Information
Technologies Designed by inftech@webservis.ru. |
|