Ю.Е. Гапанюк − доцент, 

кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: gapyu@bmstu.ru

Т.И. Ханмурзин − студент,

кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: lhorifoxl@gmail.com

А.А. Костян − студент,

кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: linasmith69@yahoo.com

А.А. Фадеев − студент,

кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: af0706@yandex.ru

Н.Р. Брысина − студент, 

кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: brysina.natali@yandex.ru

Постановка проблемы. Концептуальная модель − описание фрагмента предметной области на основе концептов и связей между ними. Наиболее традиционной графической формой представления концептуальных моделей являются «концептуальные карты», которые позволяют отображать концепты и связи между ними в графическом виде. Известным на практике подходом к представлению концептуальных карт является MindMap или диаграмма связей. С точки зрения модели данных, диаграмма связей представляет собой плоский граф, вершины которого соответствуют концептам, а ребра соответствуют связям между концептами. Ребра в этой модели рассматриваются как ненаправленные и неаннотируемые (ребру нельзя приписать метку, содержащую вспомогательные данные). С точки зрения модели данных, cmap (как и диаграмма связей) представляет собой плоский граф, вершины которого соответствуют концептам, а ребра − связям между концептами. В отличие от диаграммы связей, ребра в этой модели рассматриваются как направленные и аннотируемые (ребру можно приписать метку, содержащую вспомогательные данные). Проанализировав существующие подходы к представлению концептуальных карт, можно сделать вывод, что основной проблемой существующих подходов является использование плоского графа в качестве модели представления концептуальной карты.  

Цель. Использовать сложные графы, в частности метаграфовую модель в концептуальном моделировании.

Результаты. Рассмотрены существующие подходы к представлению концептуальных карт: диаграмма связей и cmap. Выделен их основной недостаток, состоящий в том, что для представления концептуальных карт используются плоские графы. Предложено использовать сложные графы (в частности метаграфовую модель) для разработки концептуальных карт. Для решения задачи визуализации метавершина представлена в виде «сложного» или «составного» ребра. Для визуализации концептуальных карт на основе метаграфовой модели разработан макет программного средства «Metagraph Editor». Использовано трехмерное расположение концептов, что позволяет сделать концептуальные модели более наглядными, а также моделировать аспекты, которые невозможно моделировать с использованием двухмерных концептуальных карт. 

Практическая значимость. Предлагаемая программная система дает возможность осуществлять концептуальное моделирование на основе метаграфового подхода. При этом исключается необходимость ручного ввода концептуальных моделей, так как они распознаются из текстового описания на естественном языке.

​​​​​

1. Аверкин Н.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь. 1992. 256 с.
2. Buzan T. Mind Map Mastery. London: Watkins Publishing. 2018. 224 p.
3. Ishikawa K. Guideto Quality Control. Tokyo: Asian Productivity Organization. 1976. 244 p.
4. Novak J.D., Cañas A.J. The Origins of the Concept Mapping Tool and the Continuing Evolution of the Tool. Information Visualization Journal. 2006. V. 5. № 3. Р. 175−184.
5. Talvitie V. The Foundations of Psychoanalytic Theories: Project for a Scientific Enough Psychoanalysis. Karnac Books. 2018. 125 p.
6. Евин И.А. Введение с теорию сложных сетей // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2. № 2. С. 121−141.
7. Кузнецов О.П., Жилякова Л.Ю. Сложные сети и когнитивные науки // Сб. трудов XVII Всеросс. научно-технич. конф. «Нейроинформатика-2015». Ч. 1. М.: МИФИ. 2015. С. 18.
8. Анохин К.В. Когнитом: гиперсетевая модельмозга // Сб. трудов XVII Всеросс. научно-технич. конф. «Нейроинформатика2015». Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ. 2015. С. 14−15.
9. Chapela V., Criado R., Moral S., Romance M. Intentional risk management through complex networks analysis. Springer. 2015. Springer Briefs in optimization. 126 p.
10. Basu A., Blanning R. Metagraphs and Their Applications. New York: Springer. 2007. 172 p.
11. Черненький В.М., Терехов В.И., Гапанюк Ю.Е. Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 9. С. 3−14.
12. Черненький В.М., Гапанюк Ю.Е., Ревунков Г.И., Терехов В.И., Каганов Ю.Т. Метаграфовый подход для описания гибридных интеллектуальных информационных систем // Прикладная информатика. 2017. Т. 12. № 3(69). С. 57−79.