• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Научно-исследовательский семинар "Управление данными и знаниями"

2020/2021
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
3-й курс, 1-3 модуль

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Научно-исследовательский семинар посвящен рассмотрению традиционных и новых моделей и методов управления данными, в т.ч. темпоральных и пространственных моделей данных, баз данных в оперативной памяти, методов представления и обработки знаний.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Формирование у студентов профессиональ-ных компетенций, связанных как с общей методологией научного исследования, так и с частными аспектами анализа, исследования и использования моделей и методов управления данными и знаниями; приобретение практических навыков самостоятельного научного исследования в области создания эффективных информационных систем на основе баз данных и знаний.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Способен анализировать полноту учета темпоральных и пространственных требований к данным в проектах баз данных
  • Способен оценивать применимость методов хранения данных в оперативной памяти к задачам проектирования баз данных
  • Способен обсуждать преимущества и недостатки моделей представления знаний и методов обработки знаний
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Пространственные и темпоральные базы данных
    Хранение пространственных и темпоральных данных. Линия времени, точечное и интервальное представление, ветвление. Проектирование темпоральных баз данных. Темпоральные транзакции. Темпоральные возможности распространенных СУБД.
  • Системы управления базами данных в оперативной памяти
    Отличительные особенности баз данных в оперативной памяти. Структуры данных. Сжатие данных. Индексы. Выполнение запросов. Изменение данных. Транзакции. Реализации в рас-пространенных СУБД.
  • Модели представления знаний, онтологии и механизмы вывода
    Логическое представление знаний. Продукционное представление знаний. Сетевое представ-ление знаний. Онтологии, их виды, запросы к онтологиям, изменение данных. Прямой и об-ратный логический вывод. Вывод на семантической сети.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен устный в Zoom. Без прокторинга. Технические требования: web-камера, микрофон, наушники / колонки, Zoom.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.6 * Домашние задания + 0.4 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Date, C. J., Lorentzos, N., & Darwen, H. (2014). Time and Relational Theory : Temporal Databases in the Relational Model and SQL (Vol. 2nd ed). Burlington: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=836786
  • Johnston, T., & Weis, R. (2010). Managing Time in Relational Databases : How to Design, Update and Query Temporal Data. Amsterdam: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=344933
  • Plattner, H., & Zeier, A. (2012). In-Memory Data Management : Technology and Applications. Berlin: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=535046
  • Искусственный интеллект : современный подход, Рассел С., Норвиг П., 2006

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Bridging the Semantic Web and NoSQL Worlds: Generic SPARQL Query Translation and Application to MongoDB. (2019). France, Europe: HAL CCSD. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.7E666A4A
  • Dominique Alfermann, B. E. S. H. (2015). SAP HANA Advanced Modeling. [N.p.]: Espresso Tutorials. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2201583
  • Güting, R. H., & Schneider, M. (2005). Moving Objects Databases. San Francisco, Calif: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=187183
  • Johnston, T. (2014). Bitemporal Data : Theory and Practice. Waltham, MA: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=527071
  • Per-ake Larson, Mike Zwilling, & Kevin Farlee. (n.d.). The Hekaton Memory-Optimized OLTP Engine. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.3F539665
  • Ray Rankins, Paul Bertucci, Chris Gallelli, & Alex T. Silverstein. (2015). Microsoft SQL Server 2014 Unleashed. [N.p.]: Sams Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1601720
  • Sowa, J. F., & Borgida, A. T. (1991). Principles of Semantic Networks : Explorations in the Representation of Knowledge. San Mateo, Calif: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=996666
  • Tirthankar Lahiri, Marie-anne Neimat, & Steve Folkman. (n.d.). Oracle TimesTen: An In-Memory Database for Enterprise Applications. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C027A6B
  • Vieira, M. R., & Tsotras, V. J. (2013). Spatio-Temporal Databases : Complex Motion Pattern Queries. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=652317
  • Ying Zhang, Dimitar Nedev, Panagiotis Koutsourakis, & Martin Kersten. (2016). Distributed Processing And Transaction Replication In Monetdb - Towards A Scalable Analytical Database System In The Cloud. https://doi.org/10.5281/zenodo.803988
  • Лекции по искусственному интеллекту, Осипов Г. С., 2013