Modelling semantic kernel of web resource

Abstract

У статті представлена спроба описати математично ефект семантичного ядра веб ресурсу в середовищі Інтернет. Відповідно до теорії маркетингу продукт, який ми бажаємо продати в мережі, характеризуються такими основними властивостями: ціна, час і місце. Іншими словами потенційний покупець бажає отримати заданий товар в потрібному місці в заданий час. Щоб задовольнити цю потребу, треба використовувати класичну компоненту маркетингу просування товару. Однак зараз ця компонента стає повністю віртуальним інструментом. Цей інструмент функціонує в середовищі гіпертекстів, відео та зображень. Тому користувач аналізує зміст даних елементів, щоб отримати бажаний товар. Результати виконаних в цій області веб проектів свідчать про появу нового явища, яке відображає основний зміст віртуального просування – це семантичне ядро. Ядро являє собою коротку анотацію основних властивостей товару, його місце розташування і час появи. Тому метою даної статті є як презентація нового об'єкта дослідження, так і математичний опис. Передбачається, що семантичне ядро формується на основі термінів природної мови. Іншими словами семантичне ядро – це безліч ключових слів, які згруповані за змістом. Ми пропонуємо використовувати для угрупування термінів підходи технології Data mining по кластеризації. Класичним методом кластеризації на даний момент є k-середніх. У статті представлена модель семантичного ядра на основі даного методу. Цей метод і його функції дистанції розглядаються як другий етап обробки веб контенту. На першому етапі веб контент конвертується в семантичну мережу. Однак методика k-середніх має суттєві недоліки при моделюванні семантичного ядра. Тому в розвитку даної ідеї в роботі показаний альтернативний шлях до моделювання ядра. В якості альтернативного підходу розглядається побудови кластерів на основі концепції максимального потоку. Цей підхід має істотну перевагу, яке полягає в тому, що тип зв'язків в семантичної мережі перегукується з типом функції дистанції в даному методі. В результаті на реальному веб проект продемонстрований ефект зв'язку між моделлю семантичного ядра і рівнем нових користувачів веб ресурсу протягом останніх п'яти років.