УДК 004.82:004.85
DOI: 10.36871/26189976.2026.03-2.009
Авторы
Камила Багаудиновна Дахкильгова,
ФГБОУ ВО Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова, Грозный, Россия
Валерий Валентинович Косулин,
ФГБОУ ВО КГЭУ Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Макка Сайдахметовна Турпалова,
Чеченский государственный педагогический университет, Грозный, Россия
Аннотация
В условиях стремительного роста объёмов цифровой информации особую актуальность приобретает разработка и внедрение информационных технологий, обеспечивающих эффективную обработку слабоструктурированных данных, которые, обладая частично упорядоченной внутренней логикой представления, тем не менее характеризуются неоднородностью форматов, вариативностью семантических связей и отсутствием жёстко заданной схемы хранения, что существенно усложняет их интеграцию в традиционные аналитические контуры; в данной статье рассматриваются методологические и технологические аспекты обработки слабоструктурированных данных с использованием методов машинного обучения, обосновывается архитектура интеллектуальной системы анализа, а также анализируются направления практического применения соответствующих решений в социально-экономических и управленческих системах.
Ключевые слова
слабоструктурированные данные
машинное обучение
интеллектуальный анализ данных
обработка естественного языка
информационные системы
цифровая трансформация
Список литературы
[1] Баранов П. В. Машинное обучение в анализе данных / П. В. Баранов. — Москва: Наука, 2020. — 416 с.
[2] Григорьев С. И. Интеллектуальные информационные системы: теория и практика / С. И. Григорьев. — Санкт-Петербург: Питер, 2021. — 384 с.
[3] Домбровский А. А. Методы обработки текстовой информации в больших данных / А. А. Домбровский. — Москва: Инфра-М, 2019. — 288 с.
[4] Козлов И. П. Применение нейросетевых моделей для анализа слабоструктурированных данных / И. П. Козлов // Вестник информационных технологий. — 2022. — № 4. — С. 45–60.
[5] Левин Ю. Н. Анализ и обработка больших данных: теория и алгоритмы / Ю. Н. Левин. — Москва: КНОРУС, 2020. — 512 с.
[6] Назаров Д. В. Методы интеллектуального анализа данных / Д. В. Назаров. — СанктПетербург: БХВ-Петербург, 2021. — 400 с.
[7] Петрова М. С. Обработка слабоструктурированных данных с применением машинного обучения / М. С. Петрова // Журнал прикладной информатики. — 2023. — Т. 29, № 2. — С. 15–32.
[8] Сидоров В. А. Глубокое обучение и большие данные / В. А. Сидоров. — Москва: ДМК Пресс, 2021. — 448 с.
[9] Фёдоров А. В. Информационные технологии в управлении данными / А. В. Фёдоров. — Санкт-Петербург: Питер, 2022. — 368 с.
[10] Шмидт К. Технологии обработки слабоструктурированных данных: современные подходы / К. Шмидт // Компьютерные науки и системы. — 2020. — Т. 16, № 3. — С. 77–95.
