Розробка та тестування вебзастосунку для інтелектуального аналізу наукових публікацій з використанням NCBI Entrez API

Abstract

Метою роботи є розробка вебзастосунку для автоматизованого збору, інтелектуального аналізу та математичного ранжування публікацій PubMed за рівнями доказовості. У першому розділі проаналізовано предметну область, проведено порівняльний аналіз аналогів та сформульовано вимоги до системи. У другому розділі обґрунтовано вибір ітераційної моделі розробки, спроєктовано клієнт-серверну архітектуру, схему бази даних SQLite та UMLмоделі системи. У третьому розділі описано програмну реалізацію модулів інтеграції та аналізу, наведено результати комплексного тестування, верифікації швидкодії та оцінки ефективності застосунку. У четвертому розділі розглянуто питання забезпечення безпечної експлуатації обчислювальної техніки та алгоритми надання домедичної допомоги. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого збору, фільтрації та інтелектуального аналізу масивів наукових даних. Предметом дослідження є методи взаємодії з NCBI Entrez API, асинхронна архітектура вебзастосунку, алгоритми семантичного аналізу та модель математичного ранжування статей. Методи дослідження включають: аналіз предметної області, проєктування архітектури UML, алгоритмізацію NLP-завдань, модульне та інтеграційне тестування.

The aim of the thesis is to develop a web application for the automated harvesting, intelligent analysis, and mathematical ranking of PubMed publications based on evidence levels. In the first chapter, the subject domain is analyzed, a comparative analysis of existing alternatives is provided, and the system requirements are formulated. The second chapter justifies the choice of an iterative development model and presents the client-server architecture, the SQLite database schema, and the system UML models. The third chapter describes the software implementation of the integration and analysis modules, presenting the results of comprehensive testing, performance verification, and application efficiency evaluation. The fourth chapter covers the issues of ensuring the safe operation of computing equipment and algorithms for providing first aid. The object of research is the processes of automated harvesting, filtering, and intelligent analysis of scientific datasets. The subject of research is the methods of interaction with the NCBI Entrez API, the asynchronous web application architecture, semantic analysis algorithms, and the mathematical article ranking model. The research methods include: domain analysis, UML architecture modeling, algorithmization of NLP tasks, as well as unit and integration testing.