From d77bf88715e6945e34c17ae39e58512ff920c27d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sergei Mikhailov Date: Sun, 18 Aug 2019 15:35:32 +0300 Subject: [PATCH] longtable captions feature + figure drawing fix --- tex/12-intro.tex | 44 ++++++++++++++++++++++++--- tex/30-digital_identity.tex | 2 +- tex/50-implementation.tex | 59 +++++++++++++++++++++++++++---------- 3 files changed, 85 insertions(+), 20 deletions(-) diff --git a/tex/12-intro.tex b/tex/12-intro.tex index 69a01b9..053bafd 100644 --- a/tex/12-intro.tex +++ b/tex/12-intro.tex @@ -1,8 +1,44 @@ \Introduction -В отчетном периоде (сентябрь 2018 – август 2019) были разработаны методы и модели онтолого-ориентированной поддержки мобильности населения в цифровом информационно-техническом пространстве умного города. Под онтолого-ориентированной поддержкой мобильности в данном случае подразумевается обеспечение транспортной, социальной и информационной мобильности внутри умного города за счет использования онтологий при описании ключевых сущностей информационной системы и использовании разработанных онтологий в информационных сервисах умного города. -В настоящий момент наблюдается активное внедрение методов и технологий извлечения, интерпретации и использования открытых источников информации для управления умным городом и планирования его развития. Такими источниками являются муниципальные и федеральные органы власти, а также устройства, оснащенные сенсорами для сбора данных, входящие в состав умного города и объединенные в городской интернет вещей (IoT). Использование информации о функционировании умного города является актуальной задачей не только для целей городского управления, но и для жителей города, позволяя разработать сервисы для проактивной интеллектуальной поддержки жителей с учетом текущей ситуации. -В данной работе основное внимание уделено разработке методов и моделей сбора, анализа и обработки данных, а также моделей и методов взаимодействия информационных сервисов умного города для обеспечения мобильности жителей. В данной работе рассматриваются следующие типы мобильности: территориальная, социальная и информационная. Под обеспечением территориальной мобильности здесь понимается осуществление информационной поддержки на основе имеющейся транспортной инфраструктуры для обеспечения передвижения жителя в городе. Социальная мобильность определяется как изменение жителем своего места в социальной структуре, достигаемое за счет получения новых компетенций или повышения уровня старых. Информационная мобильность определяется как обеспечение равного доступа к информации с учетом интересов конкретного жителя умного города. В центре обеспечения мобильности жителя умного города лежит концепция цифровой личности, представленная набором сведений в электронном виде, идентифицирующих объект, обладающий определенными атрибутами, описывающими предпочтения и характерные особенности, достаточные для проведения транзакций (операций). Атрибуты приобретаются и содержат информацию о субъекте, такую как медицинская карта, история совершения покупок, баланс банковского счета, возраст и т.д. Предпочтения отражают варианты выбора, такие, как например любимый бренд обуви или предпочитаемая валюта для сбережений. Также можно отметить, что согласно стандарту ISO/IEC 24760-1, цифровую личность можно определить как “набор атрибутов, которые относятся к сущности” [2]. Информация, содержащаяся в цифровой личности, позволяет оценивать и аутентифицировать пользователя, взаимодействующего с системами в Интернете, без участия операторов-людей. -Обеспечение мобильности жителей умного города требует создания методов и моделей для описания параметров цифровой личности, а также для управления всем разнообразием источников информации и сервисов обеспечения информационной поддержки, составляющих экосистему цифровой личности, как на этапе проектирования, так и на этапе функционирования с учетом сложности и динамики, вызванных многообразием типов компонентов системы и изменяющимися условиями окружающей среды. В отчетном периоде были 1) специфицированы требования к обеспечению поддержки мобильности населения в цифровом информационно-техническом пространстве умного города; 2) разработана концептуальная и онтологическая модели цифровой личности жителя умного города; 3) разработана концептуальная модель использования цифровой личности в сервисах умного города; 4) разработана онтологическая модель взаимодействия сервисов в цифровом информационно-техническом пространстве умного города; 5) разработана онтологическая модель типового сервиса умного города; 6) разработан метод использования цифровой личности для персонифицированной поддержки мобильности жителя умного города с использованием персональных вычислительных устройств и сервисов умного города; 7) разработан метод формирования и актуализации параметров онтологической модели сервисов умного города на основе интеллектуального анализа данных; 8) по ряду результатов были разработаны прототипы программных систем. +В отчетном периоде (сентябрь 2018~---~август 2019) были разработаны методы и модели онтолого-ориентированной поддержки мобильности населения +в цифровом информационно-техническом пространстве умного города. +Под онтолого-ориентированной поддержкой мобильности в данном случае подразумевается обеспечение транспортной, социальной и информационной мобильности +внутри умного города за счет использования онтологий при описании ключевых сущностей информационной системы и использовании разработанных онтологий +в информационных сервисах умного города. +В настоящий момент наблюдается активное внедрение методов и технологий извлечения, интерпретации и использования открытых источников информации +для управления умным городом и планирования его развития. Такими источниками являются муниципальные и федеральные органы власти, +а также устройства, оснащенные сенсорами для сбора данных, входящие в состав умного города и объединенные в городской интернет вещей (IoT). +Использование информации о функционировании умного города является актуальной задачей не только для целей городского управления, +но и для жителей города, позволяя разработать сервисы для проактивной интеллектуальной поддержки жителей с учетом текущей ситуации. +В данной работе основное внимание уделено разработке методов и моделей сбора, анализа и обработки данных, +а также моделей и методов взаимодействия информационных сервисов умного города для обеспечения мобильности жителей. +В данной работе рассматриваются следующие типы мобильности: территориальная, социальная и информационная. +Под обеспечением территориальной мобильности здесь понимается осуществление информационной поддержки на основе имеющейся транспортной инфраструктуры +для обеспечения передвижения жителя в городе. Социальная мобильность определяется как изменение жителем своего места в социальной структуре, +достигаемое за счет получения новых компетенций или повышения уровня старых. +Информационная мобильность определяется как обеспечение равного доступа к информации с учетом интересов конкретного жителя умного города. +В центре обеспечения мобильности жителя умного города лежит концепция цифровой личности, представленная набором сведений в электронном виде, +идентифицирующих объект, обладающий определенными атрибутами, описывающими предпочтения и характерные особенности, достаточные для проведения транзакций (операций). +Атрибуты приобретаются и содержат информацию о субъекте, такую как медицинская карта, история совершения покупок, баланс банковского счета, возраст и т.д. +Предпочтения отражают варианты выбора, такие, как например любимый бренд обуви или предпочитаемая валюта для сбережений. +Также можно отметить, что согласно стандарту ISO/IEC 24760-1, цифровую личность можно определить как ``набор атрибутов, которые относятся к сущности'' [2]. +Информация, содержащаяся в цифровой личности, позволяет оценивать и аутентифицировать пользователя, взаимодействующего с системами в Интернете, без участия операторов-людей. +Обеспечение мобильности жителей умного города требует создания методов и моделей для описания параметров цифровой личности, +а также для управления всем разнообразием источников информации и сервисов обеспечения информационной поддержки, составляющих экосистему цифровой личности, +как на этапе проектирования, так и на этапе функционирования с учетом сложности и динамики, вызванных многообразием типов компонентов системы +и изменяющимися условиями окружающей среды. +В отчетном периоде были: +\begin{enumerate} + \item специфицированы требования к обеспечению поддержки мобильности населения в цифровом информационно-техническом пространстве умного города; + \item разработана концептуальная и онтологическая модели цифровой личности жителя умного города; + \item разработана концептуальная модель использования цифровой личности в сервисах умного города; + \item разработана онтологическая модель взаимодействия сервисов в цифровом информационно-техническом пространстве умного города; + \item разработана онтологическая модель типового сервиса умного города; + \item разработан метод использования цифровой личности для персонифицированной поддержки мобильности жителя +умного города с использованием персональных вычислительных устройств и сервисов умного города; + \item разработан метод формирования и актуализации параметров онтологической модели сервисов умного города на основе интеллектуального анализа данных; + \item по ряду результатов были разработаны прототипы программных систем. +\end{enumerate} + Требования к обеспечению мобильности жителей умного города главным образом определяются необходимостью персонализации результата, предоставляемого сервисами умного города в процессе вычисления рекомендаций, а также требованиями к информационному взаимодействию ресурсов в информационно-техническом пространстве умного города. diff --git a/tex/30-digital_identity.tex b/tex/30-digital_identity.tex index 179de18..5ab3c7a 100644 --- a/tex/30-digital_identity.tex +++ b/tex/30-digital_identity.tex @@ -49,7 +49,7 @@ \subsection{Агрегация данных из различных источн \end{listing} Запрос к базе знаний KG производится при помощи GET-запроса представлен в листинге~\ref{lst:kg_searching}. -В query передается токен`---`очищенное название интереса пользователя vk.com. +В query передается токен~---~очищенное название интереса пользователя vk.com. \inputminted[frame=lines, linenos, breaklines]{python}{../src/kg_searching.py} \begin{listing}[H] diff --git a/tex/50-implementation.tex b/tex/50-implementation.tex index 6f65b94..216f942 100644 --- a/tex/50-implementation.tex +++ b/tex/50-implementation.tex @@ -195,9 +195,16 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} \begin{center} \begin{longtable}{|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|} - \hline + \caption{Сценарии использования сервисов при определенном контексте кластеров} + \label{tab:scenario_table} + \\ \hline Сценарий & Используемый сервис & Оценка уверенности \\ \hline \endfirsthead + \subcaption{Продолжение таблицы~\ref{tab:scenario_table}} + \\ \hline \endhead + \hline \subcaption{Продолжение на след. стр.} + \endfoot + \hline \endlastfoot \multirow{3}{0.3\textwidth}{\textbf{Сценарий поиска досуга в городе}} & сервис общественных бассейнов города & 0.1535 \\ \cline{2-3} & сервис каршеринга & 0.1304 \\ \cline{2-3} @@ -224,11 +231,15 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} & сервис ближайших аптек города & 0.0139 \\ \hline + + \multirow{3}{0.3\textwidth}{\textbf{Сценарий поиска мест для курения}} & сервис поиска мест для курения & 0.8388 \\ \cline{2-3} & сервис поиска акций на абонементы в спортзал & 0.0369 \\ \cline{2-3} & сервис поиска кафе и ресторанов с бизнес-ланчами & 0.0099 \\ \hline + + \multirow{3}{0.3\textwidth}{\textbf{Сценарий поиска кинотеатров и театров}} & сервис кинотеатров IMAX & 0.3491 \\ \cline{2-3} & сервис ближайших кинотеатров & 0.3296 \\ \cline{2-3} & сервис театров города & 0.1545 \\ @@ -299,8 +310,7 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} & сервис ближайших ночных заведений & 0.1086 \\ \hline - \caption{Сценарии использования сервисов при определенном контексте кластеров} - \label{tab:scenario_table} + \end{longtable} \end{center} @@ -349,7 +359,7 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} \begin{figure}[htb] \centering - \includegraphics[width=\textwidth, keepaspectratio]{inc/img/KNNhistogram.png} + \includegraphics[width=\textwidth, keepaspectratio]{inc/img/KNNhistogram} \caption{Гистограмма, отражающая распределения минимального расстояния до ближайшего соседа для входных данных} \label{fig:knn_histogram} \end{figure} @@ -368,7 +378,7 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} \begin{figure}[htb] \centering - \includegraphics[width=\textwidth, keepaspectratio]{inc/img/DBSCAN.png} + \includegraphics[width=\textwidth, keepaspectratio]{inc/img/DBSCAN} \caption{Результат кластеризации классической версией алгоритма} \label{fig:dbscan_clustering} \end{figure} @@ -379,9 +389,17 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} \begin{center} \begin{longtable}{|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|} - \hline + \caption{Сценарии использования сервисов при определенном контексте кластеров} + \label{tab:dbscan_scenarios} + \\ \hline Сценарий & Используемый сервис & Оценка уверенности \\ \hline \endfirsthead + \subcaption{Продолжение таблицы~\ref{tab:dbscan_scenarios}} + \\ \hline \endhead + \hline \subcaption{Продолжение на след. стр.} + \endfoot + \hline \endlastfoot + \multirow{3}{0.3\textwidth}{\textbf{Транспорт}} & горнолыжных курортов города & 0.0004 \\ \cline{2-3} @@ -431,8 +449,6 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} & кинотеатров IMAX & 0.0008 \\ \cline{2-3} \hline -\caption{Сценарии использования сервисов при определенном контексте кластеров} -\label{tab:dbscan_scenarios} \end{longtable} \end{center} @@ -464,7 +480,7 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} \begin{figure}[htb] \centering - \includegraphics[width=\textwidth, keepaspectratio]{inc/img/IterativeDBSCAN.png} + \includegraphics[width=\textwidth, keepaspectratio]{inc/img/IterativeDBSCAN} \caption{Результат кластеризации итеративным алгоритмом DBSCAN} \label{fig:dbscan_iterative_clustering} \end{figure} @@ -473,9 +489,16 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} \begin{center} \begin{longtable}{|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|p{0.3\textwidth}|} - \hline + \caption{Сценарии использования сервисов при определенном контексте кластеров} + \label{tab:iterativedbscan_scenarios} + \\ \hline Сценарий & Используемый сервис & Оценка уверенности \\ \hline \endfirsthead + \subcaption{Продолжение таблицы~\ref{tab:iterativedbscan_scenarios}} + \\ \hline \endhead + \hline \subcaption{Продолжение на след. стр.} + \endfoot + \hline \endlastfoot \multirow{3}{0.3\textwidth}{\textbf{Общественное питание}} @@ -617,8 +640,7 @@ \subsubsection*{\textbf{Кластеризация}} & маршрутов для велосипедистов в городе & 0.0002 \\ \cline{2-3} \hline -\caption{Сценарии использования сервисов при определенном контексте кластеров} -\label{tab:iterativedbscan_scenarios} + \end{longtable} \end{center} @@ -727,9 +749,17 @@ \subsection{Семантический анализ запроса} \begin{center} \begin{longtable}{|p{0.3\textwidth}|c|c|c|c|c|c|c|} - \hline + \caption{Результаты работы алгоритма поиска сущностей Wikidata в запросах на естественном языке} + \label{tab:wikidata_table} + \\ \hline & top1 & top3 & top5 & top10 & top30 & top50 & top100 \\ \hline \endfirsthead + \subcaption{Продолжение таблицы~\ref{tab:wikidata_table}} + \\ \hline \endhead + \hline \subcaption{Продолжение на след. стр.} + \endfoot + \hline \endlastfoot + String & 20\% & 25\% & 27\% & 32\% & 36\% & 39\% & 45\% \\ \hline String lemmas & 29\% & 33\% & 36\% & 40\% & 43\% & 47\% & 51\% \\ @@ -753,8 +783,7 @@ \subsection{Семантический анализ запроса} Cut all by lemmas ru processed & 9\% & 11\% & 13\% & 16\% & 19\% & 20\% & 24\% \\ \hline - \caption{Результаты работы алгоритма поиска сущностей Wikidata в запросах на естественном языке} - \label{tab:wikidata_table} + \end{longtable} \end{center} -- GitLab