Non-Relational Approach to Developing Knowledge Bases of Expert System Prototype
| dc.contributor.author | Hnatushenko, Volodymyr V. | en |
| dc.contributor.author | Hnatushenko, Viktoriia V. | en |
| dc.contributor.author | Dorosh, Natalja L. | en |
| dc.contributor.author | Solodka, N. O. | en |
| dc.contributor.author | Liashenko, O. A. | en |
| dc.date.accessioned | 2022-07-07T07:30:24Z | |
| dc.date.available | 2022-07-07T07:30:24Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description | V. Hnatushenko: ORCID 0000-0003-3140-3788; Vic. Hnatushenko: ORCID 0000-0001-5304-4144; N. Dorosh: ORCID 0000-0003-4184-3648; N. Solodka: ORCID 0000-0002-7545-4969; O. Liashenko: ORCID 0000-0002-9983-5504 | en |
| dc.description.abstract | ENG: Purpose. Use of a non-relational database management system is proposed while developing a database of a prototype of expert system with using a semantic model of the knowledge. Methodology. The study compares traditional relational approach with the proposed non-relational one in terms of the formation of certain queries. The following indices are used to compare efficiency of two management systems for the databases: particular query set (in MySQL and Cypher languages); runtime for the specified record size (i.e. their processing speed); ease of understanding: and software support of the queries. Findings. It has been identified that the graph model is a more expedient solution in the process of designing semantic networks and their development where complex hierarchical relationships between objects have to be stored and processed. Architecture of the graph database has been applied in terms of the specific example. A prototype of an expert system has been developed to demonstrate the capabilities of the created system of logical inference. The classifier of sciences was chosen as an example in the subject area. Originality. A prototype of the expert system, using the proposed non-relational approach, has been designed involving modern service-oriented architecture (SOA). The abovementioned helped separate the database from the inference engine and the user interface, facilitate perception as well as update and code debugging. Service-oriented architecture makes the system more flexible and robust. Practical value. The developed software is meant to develop both simple expert systems and medium-complex ones. | en |
| dc.description.abstract | UKR: Мета. Застосування нереляційної системи управління базами даних при розробці бази знань прототипу експертної системи з використанням семантичної моделі представлення знань. Методика. Проведено порівняння традиційного реляційного підходу й запропонованого нереляційного на прикладах формування певних запитів. Для порівняння ефективності двох систем управління базами даних використані наступні показники: певний набір запитів (мовами MySQL і Cypher), час виконання для заданого розміру записів (швидкість їх обробки), простота розуміння та програмної реалізації запитів. Результати. З’ясовано, що графова модель є більш доцільним рішенням при проектуванні та створенні семантичних мереж, де потрібно зберігати та обробляти складні ієрархічні зв’язки між об’єктами. На конкретному прикладі застосована архітектура графової бази даних. Для демонстрації можливостей створеної системи логічного висновку розроблено прототип експертної системи. В якості предметної області для прикладу було обрано класифікатор наук. Наукова новизна. Прототип експертної системи, що використовує запропонований нереляційний підхід, спроектований із застосуванням сучасної сервісно-орієнтованої архітектури (Service-oriented architecture, SOA). Це дозволило відокремити базу знань від машини логічного виводу та інтерфейсу користувача, полегшити сприйняття, зміну й налагодження коду. Сервісно-орієнтована архітектура робить систему більш гнучкою та стійкою до збоїв. Практична значимість. Розроблене програмне забезпечення призначене для створення простих і середніх за складністю експертних систем. | uk_UA |
| dc.description.sponsorship | Dnipro University of Technology, Ukraine; Ukrainian State University of Chemical Technology, Dnipro | en |
| dc.identifier | DOI: 10.33271/nvngu/2022-2/112 | en |
| dc.identifier.citation | Hnatushenko V. V., Hnatushenko Vic. V., Dorosh N. L., Solodka N. O., Liashenko O. A. Non-Relational Approach to Developing Knowledge Bases of Expert System Prototype. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2022. № 2. P. 112–117. DOI: 10.33271/nvngu/2022-2/112. | en |
| dc.identifier.issn | 2071-2227 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2223-2362 (Online) | |
| dc.identifier.uri | http://nvngu.in.ua/index.php/en/archive/on-the-issues/1878-2022/content-2-2022/6172-112 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/15484 | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | Dnipro University of Technology, Ukraine | en |
| dc.subject | semantic network | en |
| dc.subject | database | en |
| dc.subject | graph model | en |
| dc.subject | Neo4j | en |
| dc.subject | SOA | en |
| dc.subject | семантична мережа | uk_UA |
| dc.subject | база даних | uk_UA |
| dc.subject | графова модель | uk_UA |
| dc.subject | КІТС | uk_UA |
| dc.title | Non-Relational Approach to Developing Knowledge Bases of Expert System Prototype | en |
| dc.title.alternative | Нереляційний підхід при розробці бази знань прототипу експертної системи | uk_UA |
| dc.type | Article | en |