1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 122 — комп’ютерні науки, F3 Комп’ютерні науки
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52134
Title: Моделювання та інтеграція знань у графових структурах для виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями
Other Titles: Modeling and Integration of Knowledge in Graph Structures for Identifying Relationships Between Heterogeneous Entities
Authors: Гашинський, Роман Ігорович
Gashynskyi, Roman Igorovych
Affiliation: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
Bibliographic reference (2015): Гашинський Р. І. Моделювання та інтеграція знань у графових структурах для виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістр : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. М. Є. Фриз. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 90 с.
Issue Date: 26-May-2026
Submitted date: 12-May-2026
Date of entry: 1-Jun-2026
Publisher: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопіль
Supervisor: Фриз, Михайло Євгенович
Fryz, Mykhailo
Committee members: Тотосько, Олег Васильович
Totosko, Oleg
UDC: 004.04
Keywords: 122
комп’ютерні науки
гетерогенні сутності
графи знань
графова структура
інтеграція знань
rdf
knowledge integration
knowledge graphs
json-ld
heterogeneous entities
graph structure
Page range: 90
Abstract: Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці підходу до моделювання й інтеграції знань у графових структурах для виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями. У першому розділі проаналізовано теоретичні основи представлення знань, графових структур, гетерогенних даних, RDF, JSON-LD та методів інтеграції знань. У другому розділі описано предметну область, визначено типи сутностей і зв’язків, сформовано модель JSON-LD даних, архітектуру системи та алгоритм інтеграції знань у графову модель. У третьому розділі наведено реалізацію програмної системи, результати побудови RDF-графа, візуалізації графової моделі, аналізу центральності та пошуку прямих і непрямих зв’язків між сутностями. Об’єкт дослідження: процеси моделювання та інтеграції знань у графових структурах. Предмет дослідження: методи, моделі та програмні засоби представлення, інтеграції й аналізу зв’язків між гетерогенними сутностями у графових структурах.
The qualification work is devoted to the study and development of an approach to knowledge modeling and integration in graph structures for identifying relationships between heterogeneous entities. The first chapter analyzes the theoretical foundations of knowledge representation, graph structures, heterogeneous data, RDF, JSON-LD, and methods of knowledge integration. The second chapter describes the subject area, defines the types of entities and relationships, and presents the JSON-LD data model, the system architecture, and the algorithm for integrating knowledge into a graph model. The third chapter presents the implementation of the software system, the results of RDF graph construction, visualization of the graph model, centrality analysis, and the search for direct and indirect relationships between entities. Object of the research: the processes of knowledge modeling and integration in graph structures. Subject of the research: methods, models, and software tools for representing, integrating, and analyzing relationships between heterogeneous entities in graph structures.
Description: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.05.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №33 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя
Content: ВСТУП 8 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД МЕТОДІВ МОДЕЛЮВАННЯ ТА ІНТЕГРАЦІЇ ЗНАНЬ У ГРАФОВИХ СТРУКТУРАХ 11 1.1 Представлення знань у сучасних інформаційних системах 11 1.2 Графові структури та графи знань як засіб моделювання знань 13 1.3 Гетерогенні дані та рівні гетерогенності у графових структурах 15 1.4 RDF, JSON-LD та семантичне подання даних 17 1.5 Методи інтеграції знань у графових моделях 20 1.6 Методи виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями у графових моделях 21 1.7 Постановка проблеми та обґрунтування напряму дослідження 23 1.8 Висновки до першого розділу 23 РОЗДІЛ 2. МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ МОДЕЛЮВАННЯ Й ІНТЕГРАЦІЇ ЗНАНЬ У ГРАФОВІЙ СТРУКТУРІ 25 2.1 Опис предметної області графової структури 25 2.2 Визначення типів гетерогенних сутностей у графовій структурі 27 2.3 Визначення типів зв’язків між сутностями у графовій структурі 28 2.4 Модель вхідних JSON-LD даних у графовій структурі 30 2.5 Моделювання пояснювальної записки як складеної сутності 32 2.6 Архітектура програмної системи інтеграції знань 34 2.7 Алгоритм інтеграції JSON-LD описів у графову структуру 36 2.8 Методика виявлення зв’язків між гетерогенними сутностями у графовій структурі 39 2.9 Висновки до другого розділу 41 РОЗДІЛ 3. РЕАЛІЗАЦІЯ СИСТЕМИ ТА АНАЛІЗ РЕЗУЛЬТАТІВ ІНТЕГРАЦІЇ ЗНАНЬ 42 3.1 Засоби реалізації програмної системи інтеграції знань 42 3.2 Структура програмного проєкту інтеграції знань 43 3.3 Реалізація завантаження та обробки JSON-LD файлів 44 3.4 Побудова RDF-графа та графової моделі NetworkX 46 3.5 Візуалізація графової моделі знань 48 3.6 Формування таблиць сутностей і зв’язків графової структури 49 3.7 Аналіз складу графа знань 50 3.8 Виявлення прямих і непрямих зв’язків між сутностями графа знань 52 3.9 Аналіз центральності вузлів графа знань 54 3.10 Оцінювання результатів реалізації системи інтеграції знань 56 3.11 Висновки до третього розділу 58 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 59 4.1 Принципи ергономіки робочого місця 59 4.2 Правила електробезпеки при роботі з електронними пристроями 64 4.3 Висновки до четвертого розділу 67 ВИСНОВКИ 68 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 70
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52134
ISBN: {ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
{ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
{ВІДКОРЕГУЙТЕ!!!} Прізвище І. Б. Назва : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки“ / І. Б. Прізвище. — Тернопіль: ТНТУ, РІК. — ХХ с.
Copyright owner: © Гашинський Роман Ігорович, 2026
References (Ukraine): 1. DAMA International. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge. 2nd ed. Technics Publications, 2017. 624 p.
2. Doan A., Halevy A., Ives Z. Principles of Data Integration. Morgan Kaufmann, 2012. 520 p.
3. Hogan, Aidan, et al. "Knowledge graphs." ACM Computing Surveys (Csur) 54.4 (2021): 1-37.
4. Гашинський Р. Використання json-ld для семантичного подання та інтеграції знань, 2026.
5. Brevus, V., Brevus, H., Gashynskyi, R., Kashosi, A., & Yuzefovych, R. AI-driven multimodal data fusion for hazardous object detection in maritime and coastal environments, 2025.
6. Russell, Stuart J. Artificial intelligence a modern approach. Pearson Education, Inc., 2010.
7. Codd, Edgar F. "A relational model of data for large shared data banks." Communications of the ACM 13.6 (1970): 377-387.
8. Davis, Randall, Howard Shrobe, and Peter Szolovits. "What is a knowledge representation?." AI magazine 14.1 (1993): 17-17.
9. Brachman, Ronald, and Hector Levesque. Knowledge representation and reasoning. Elsevier, 2004.
10. Sowa, John F. "Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations."
11. Gruber, Thomas R. "Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing?." International journal of human-computer studies 43.5-6 (1995): 907-928.
12. Noy, Natalya Fridman, and Mark A. Musen. "Evaluating Ontology-Mapping Tools: Requirements and Experience." EON. 2002.
13. Kawarabayashi, Ken-ichi, and Bojan Mohar. "Some recent progress and applications in graph minor theory." Graphs and combinatorics 23.1 (2007): 1-46.
14. RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax. W3C Recommendation. 25 February 2014. URL: https://www.w3.org/TR/rdf11-concepts/
15. Berners-Lee, Tim, James Hendler, and Ora Lassila. "Web semantic." Scientific American 284.5 (2001): 34-43.
16. Ehrlinger, Lisa, and Wolfram Wöß. "Towards a definition of knowledge graphs." SEMANTiCS (Posters, Demos, SuCCESS) 48.1-4 (2016): 2.
17. Angles, Renzo, and Claudio Gutierrez. "Survey of graph database models." ACM computing surveys (CSUR) 40.1 (2008): 1-39.
18. Robinson, Ian, Jim Webber, and Emil Eifrem. Graph databases: new opportunities for connected data. " O'Reilly Media, Inc.", 2015.
19. Shadbolt, Nigel, Tim Berners-Lee, and Wendy Hall. "The semantic web revisited." IEEE intelligent systems 21.3 (2006): 96-101.
20. Ziegler, Patrick, and Klaus R. Dittrich. "Three decades of data intecration—All problems solved?." Building the Information Society: IFIP 18th World Computer Congress Topical Sessions 22–27 August 2004 Toulouse, France. Boston, MA: Springer US, 2004.
21. Halevy, Alon Y. "Answering queries using views: A survey." The VLDB Journal 10.4 (2001): 270-294.
22. Bellahsene Z., Bonifati A., Rahm E. Schema Matching and Mapping. Springer, 2011. 320 p.
23. JSON-LD 1.1: A JSON-based Serialization for Linked Data. W3C Recommendation. 16 July 2020. URL: https://www.w3.org/TR/json-ld11/
24. Heath T., Bizer C. Linked Data: Evolving the Web into a Global Data Space. Morgan & Claypool, 2011. 136 p.
25. Data on the Web Best Practices. W3C Recommendation. 31 January 2017. URL: https://www.w3.org/TR/dwbp/
26. RDF Schema 1.1. W3C Recommendation. 25 February 2014. URL: https://www.w3.org/TR/rdf-schema/
27. OWL 2 Web Ontology Language Document Overview. W3C Recommendation. 11 December 2012. URL: https://www.w3.org/TR/owl2-overview/
28. SPARQL 1.1 Query Language. W3C Recommendation. 21 March 2013. URL: https://www.w3.org/TR/sparql11-query/
29. Turtle: Terse RDF Triple Language. W3C Recommendation. 25 February 2014. URL: https://www.w3.org/TR/turtle/
30. Euzenat J., Shvaiko P. Ontology Matching. 2nd ed. Springer, 2013. 512 p.
31. Lenzerini M. Data Integration: A Theoretical Perspective. Proceedings of the 21st ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems. 2002. P. 233–246.
32. Bizer C., Heath T., Berners-Lee T. Linked Data – The Story So Far. International Journal on Semantic Web and Information Systems. 2009. Vol. 5, No. 3.
33. Paulheim H. Knowledge Graph Refinement: A Survey of Approaches and Evaluation Methods. Semantic Web. 2017. Vol. 8, No. 3. P. 489–508.
34. Newman M. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. 784 p.
35. Freeman L. C. Centrality in Social Networks: Conceptual Clarification. Social Networks. 1979. Vol. 1, No. 3. P. 215–239.
36. Brandes U. A Faster Algorithm for Betweenness Centrality. Journal of Mathematical Sociology. 2001. Vol. 25, No. 2. P. 163–177.
37. Nickel M., Murphy K., Tresp V., Gabrilovich E. A Review of Relational Machine Learning for Knowledge Graphs. Proceedings of the IEEE. 2016. Vol. 104,
38. RDFLib Documentation. URL: https://rdflib.readthedocs.io/
39. NetworkX Documentation. URL:https://networkx.org/documentation/stable
40. Streamlit Documentation. URL: https://docs.streamlit.io/
41. PyVis Documentation. URL: https://pyvis.readthedocs.io/
42. pandas Documentation. URL: https://pandas.pydata.org/docs/
43. Plotly Python Open Source Graphing Library Documentation. URL: https://plotly.com/python/
44. Бабак В.П., Куц Ю.В., Мислович М.В., Фриз М.Є., Щербак Л.М. Об’єктно- орієнтована ідентифікація стохастичних шумових сигналів. Київ: Наукова думка, 2024. 240 с. https://doi.org/10.15407/978-966-00-1883-9 .
45. V. Babak, A. Zaporozhets, Y. Kuts, M. Fryz, L. Scherbak. Noise signals: Modelling and Analyses. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. 222 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71093-3
46. A. Zaporozhets, Y. Kuts, B. Mlynko, M. Fryz, and L. Scherbak, “EEG Signal Classification Using Linear Process Model-Based Feature Extraction and Supervised Learning,” in Advanced System Development Technologies II. Studies in Systems, Decision and Control, M. Bezuglyi, N. Bouraou, V. Mykytenko, G. Tymchyk, and A. Zaporozhets, Eds., Cham: Springer Nature Switzerland, 2025, pp. 235–257. doi: 10.1007/978-3-031-82035-9_7.
47. Python Documentation. URL: https://docs.python.org/3/
48. Fryz M., Mlynko B. Property analysis of multivariate conditional linear random processes in the problems of mathematical modelling of signals // Technol. Audit Prod. Reserv. 2022. Vol. 3, No 2(65). P. 29–32.
49. Бабак В.П., Марченко Б.Г., Фриз М.Є. Теорія ймовірностей, випадкові процеси та математична статистика. – К.: Техніка, 2004. – 288 с.
50. M. Fryz, “Conditional linear random process and random coefficient autoregressive model for EEG analysis,” 2017. doi:10.1109/UKRCON.2017.8100498.
51. Голобородько В. М. Вибрані глави проективної ергономіки. Антропометричний фактор: навчальний посібник. Харків: ХДАДМ, 2004. 216 с. 52. ДСТУ 8604:2015. Дизайн і ергономіка. Робоче місце для виконання робіт у положенні сидячи. Загальні ергономічні вимоги. Київ, 2016. 7 с.
53. Вимоги щодо безпеки та захисту здоров’я працівників під час роботи з екранними пристроями: НПАОП 0.00-7.15-18. Наказ Міністерства соціальної політики України від 14.02.2018 № 207.
54. Лапін В. М. Безпека життєдіяльності людини: навч. посіб. 6-те вид., перероб. і доп. Київ: Знання, 2007. 332 с.
55. Закон України «Про охорону праці». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2694-12#Text
Content type: Master Thesis
Appears in Collections:122 — комп’ютерні науки, F3 Комп’ютерні науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2026_KRM_SNnm-61_Gashynskyi_RI.pdfДипломна робота2,42 MBAdobe PDFView/Open
Visa fullständig post


Materialet i DSpace är upphovsrättsligt skyddat och får ej användas i kommersiellt syfte!

Admin Tools