Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы разработки математического и программного обеспечения для поддержания функционирования сетевых сообществ 12
1.1. Проблемы моделирования сетевых сообществ 12
1.2. Проблемы создания и функционирования сетевых сообществ практики 19
1.2.1. Особенности управления сетевым сообществом практики 21
1.3. Методы и средства онтологического моделирования 32
1.4. Проблемы создания комплекса программных средств для моделирования функционирования сетевого сообщества практики 34
Глава 2. Применение онтологии для моделирования сетевого сообщества практики 36
2.1. Системная декомпозиция сетевого сообщества практики 36
2.2. Моделирование сетевого сообщества на информационном уровне 40
2.3. Модель домена сетевого сообщества практики 43
2.4. Интегрированная модель сетевого сообщества практики 52
2.5. Моделирование отношений между объектами сетевого сообщества практики 56
2.6. Определение компонент онтологических моделей 60
Глава 3. Разработка методов и алгоритмов для реализации функций управления сетевым сообществом практики 65
3.1. Методы определения сходства объектов сообщества 66
3.1.1. Методика установления отношений между объектами сетевого сообщества 74
3.2. Методы определения кластеров объектов сети 75
3.2.1. Методы формирования исходных данных для кластеризации 77
3.2.2. Описание и выбор метрик для кластеризации объектов сетевого сообщества практики 78
3.2.3. Функционалы качества разбиения 80
3.2.4. Кластеризация объектов сетевого сообщества на основе модели предметной области 82
3.3. Классификация объектов сетевого сообщества 87
3.3.1. Методика классификации объектов сетевого сообщества практики 89
3.4. Модернизация домена сети 90
Глава 4. Проектирование и программная реализация сервера отношений сетевого сообщества практики 94
4.1. Общая архитектура портала сетевого сообщества, использующего сервер отношений 95
4.2. Проектирование и программная реализация сервера онтологии сетевого сообщества практики 96
4.3. Проектирование и программная реализация сервера отношений сетевого сообщества практики 98
4.3.1. Типовые виды объектов сетевого сообщества практики 98
4.4. Экспериментальное исследование функционирования сервера онтологии и сервера отношений 102
Заключение 110
Литература 112
- Проблемы создания и функционирования сетевых сообществ практики
- Моделирование сетевого сообщества на информационном уровне
- Методы определения кластеров объектов сети
- Проектирование и программная реализация сервера онтологии сетевого сообщества практики
Введение к работе
Актуальность проблемы. Развитие Интернет, в частности, на основе концепции Web 2.0, предполагает развитие ресурсов сети, формируемых за счет пользовательского контента. Количество форм таких ресурсов постоянно увеличивается: блоги, форумы, интегрированные среды, которые объединяют бло-ги и форумы, коммерческие сообщества. Центральное место среди них занимают социальные сети. В последние несколько лет феномен развития социальных сетей привлек в их состав миллионы пользователей. По данным аналитического сервиса comScore World Metrix1, с июня 2006 по июнь 2008 года у 7 крупнейших мировых социальных сетей резко увеличилось общее количество уникальных пользователей. Например, за 2 года самые крупные порталы MySpace продемонстрировал прирост количества пользователей на 75%, в результате чего его аудитория составила 117 млн. человек, а количество пользователей портала Facebook выросло на 423%, обогнав при этом MySpace, и составив аудиторию в 131 млн. человек. Сейчас насчитываются тысячи сетевых сообществ, которые сильно отличаются друг от друга: имеют различное программное обеспечение и технологии коммуникаций, тематику и направления деятельности, способы формирования аудитории и принятия новых участников. Распространение социальных сетей не обошло стороной и крупные компании. Стали появляться внутрикорпоративные социальные сети.
Сообщества практики (Community of Practice) представляют собой частный случай сетевого сообщества, объединяющего людей, заинтересованных в приобретении и развитии знаний в определенной области и использовании их на практике. Такие сообщества могут объединить практиков, компетентных в определенной предметной области по всему миру. Сообщества практики, как правило, представляют собой регламентированные по разным параметрам сетевые сообщества, имеющие свой подъязык и правила общения, их деятельность, также как и деятельность любого сетевого коллектива, не требует необходимости присутствия всех участников в одном и том же месте.
1 Международная аналитическая компания comScore. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
Одной из организационных форм научного сетевого сообщества является сеть мастерства (Network of Excellence). Объединение участников сети направлено на достижение долгосрочной и прогрессивной интеграции исследовательского потенциала участников, а также на получение научных результатов. Сети мастерства представлены в Европе как специфический инструмент, разработанный в 6-ой и 7-ой рамочных европейских Программах для создания Единого Европейского Пространства .
Сетевые сообщества создаются не только в Интернет, крупные компании также создают свои внутренние сетевые сообщества, как средство управления знаниями внутри компании. Примерами платформ для реализации сетевого сообщества внутри компании могут быть: Microsoft Share Point Portal Server, BEA WebLogic Portal, IBM WebSphere Portal, OracleAS Portal.
Важной особенностью сообществ практики является то, что основой и результатом их существования является формирование и развитие определенной предметной области (домен сообщества практики), представляющей собой область знаний, определяющую интересы членов сообщества, стимулирующую их общение и включающую основные проблемы, решением которых они занимаются. Это делает для сообществ практики неэффективными информационные модели, которые, как правило, являются основой создания программного обеспечения управления сообществами. Такие модели позволяют реализовать механизмы ручного управления контентом сообщества и формирования домена сообщества. Сервисы сообщества ограничены стандартным набором поисковых сервисов.
Для эффективного функционирования сообществ практики необходимы методы, позволяющие моделировать домен сообщества и основные процессы, связанные с его формирование и развитием. Созданные на их основе механизмы управления сообществом и реализующие их инструментальные средства должны учитывать семантические связи между объектами сообщества. Цен-
2 Seventh Research Framework Programme (FP7). - [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
тральной частью программной среды сообщества в этом случае является сервер отношений - программно-сервисная компонента, позволяющая определять отношения между объектами сообщества. При этом важной особенностью программной среды функционирования сетевого сообщества является интеграция ручных и автоматических методов управления, что делает необходимым присутствие сервисов информационного сопровождения принимаемых решений.
Исследования в области математического моделирования и создания программных средств для управления сетевыми сообществами проводились в последнее время многими исследователями и исследовательскими коллективами и отражены в обширной литературе. Следует отметить работы В. Alger, R. Hamman, M.S. Nilan, J. Preece, H. Rheingold, W.E. Steinmueller, B. Wellman, F. Bell, E. Zaitseva, N. Coates, С Coppola, E. Neelly, R. Studer, V.R. Benjamins, D. Fensel, P. Spyns, D. Oberle, R. Volz, О.И. Боровиковой, Ю.А. Загорулько.
Исследования в области моделирования социальных процессов отражены в работах С.А. Айвазяна, Ф.Т. Алескерова, Ю.М. Плотинского, Г.В. Градосель-ской, О.М. Роя, В.А. Давыденко, Г.Ф. Ромашкиной, СИ. Чуканова, в том числе исследованиям в области моделирования социальных сетей посвящены работы R. Hamman, M.S. Nilan, Н. Rheingold.
Важной частью моделирования деятельности сообщества является представление знаний о предметной области. Исследованиям в области посвящены работы Д.А. Поспелова, Т.А. Гавриловой, В.Ф. Хорошевского, Г.С. Плесневича, Дж. Элти, М. Кумбса, Л.С. Болотовой, А.А. Смолянинова, В.А. Геловани, А.А. Башлыкова, В.Б. Бриткова, Е.Д. Вязилова, П. Джексона, Б.Я. Советова, Д. Мар-селлуса, В.А. Фомичева, СО. Кузнецова, В.В. Корнеева, В.В. Девяткова, Ж.-Л. Лорьера, А.И. Змитровича. Учитывая, что в концепции Web 2.0 основой семантической метаинформации являются онтологии, следует отметить также работы специалистов в области онтологического моделирования: N. Guarino, R. Mizoguchi, Н. Takeda, М. Uschold, М. Graninger, T.R. Graber, С. Vogel, Б.В. Доб-рова, Н.В. Лукашевич, О.И. Боровиковой, Ю.А. Загорулько, А.С. Клещева, И.Л. Артемьевой, А.С. Нариньяни, Т.А. Гавриловой.
Важным аспектом создания программного инструментария сетевого сообщества является его реализация как Интернет-ресурса. Методы создания программных средств для портальных решений отражены в работах: N. Guarino, Н. Takeda, М. Uschold, М. Graninger, О.И. Боровиковой, Ю.А. Загорулько, А.Д. Иванникова, М.В. Булгакова, В.З. Ямпольского, А.Ф. Тузовского.
Проведенные исследования позволяют осуществить переход от информационных моделей, как основы для управления функционированием сетевых сообществ практики к новым моделям на основе методов представления знаний, что позволит создать более эффективный инструментарий управления сообществами.
Основной проблемой в этом направлении является создание моделей, практически применимых при разработке программного обеспечения сообществ практики, учитывающих особенности среды функционирования, требования сложившейся практики управления сообществами, особенности источников информации, на основании которой формируется домен сообщества.
Целью работы является совершенствование процессов функционирования сетевых сообществ практики на основе создания математических моделей сообщества и инструментальных программных средств для обеспечения его функционирования.
Достижение этой цели предполагает необходимость решения следующих задач:
исследование принципов функционирования сетевых сообществ практики;
исследование методов представления и интеграции знаний для идентификации предметной области (домена) сетевого сообщества;
создание математической модели сетевого сообщества практики;
разработка методов и алгоритмов для обеспечения функционирования сетевого сообщества практики.
Объектом исследования являются модели, методы и программные средства, обеспечивающие функционирование сетевого сообщества практики.
Предметом исследования являются способы и методы моделирования сетевого сообщества практики и его предметной области.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертационной работе рассматривались существующие модели и методы представления знаний, применены методы теории множеств, системный подход, методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.
Научная новизна: В работе предложены:
интегрированная модель сетевого сообщества практики на основе комбинации инфологической и онтологической моделей;
метод формирования групп объектов сетевого сообщества на основе анализа сходства частных онтологии объектов;
методика создания информационного и программного обеспечения для поддержки функционирования сетевого сообщества на основе разработанных моделей и методов.
Практическая ценность работы состоит в:
математическом, программном и методическом обеспечении для создания и поддержки функционирования сетевого сообщества практики, разработанном на основе предложенных моделей и методов;
реализации набора основных операций над объектами сообщества в виде программно-сервисного компонента — сервера отношений, позволяющих интегрировать его в программное обеспечение сообществ произвольной структуры.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, 2004 - 2007 гг.), на IV, V, VII Межвузовских ежегодных научно-практических конференциях «Информационные технологии XXI века (Москва, 2003, 2005 г.), на XII Международной студенческой школе-семинаре (Судак, 2004 г.), на XIV Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2007" (Санкт-Петербург, 2007 г.).
Описываемые в диссертации методы моделирования сетевого сообщества практики разработаны и апробированы автором в проекте сети мастерства ГУ-ВШЭ «Модели и методы управления сложными социально - экономическими системами на основе современных информационных технологий». Результаты диссертационной работы были использованы в Институте развития бизнес-информатики ГУ-ВШЭ при выполнении работ по обеспечению логической систематизации и семантической согласованности данных по проектам, реализуемым в предметной сфере, и при разработке новой концепции порталов ВИНИТИ и Межгосударственного Координационного Совета стран СНГ по научно-технической информации.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 научных работ, включая 2 публикации в журналах "Автоматизация и современные технологии" и "Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела", входящих в Перечень ВАК РФ.
Получено свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (Роспатент) о государственной регистрации программы для ЭВМ «Сервер отношений сетевых сообществ практики» (Relationship Server of Network Communities of Practice) № 2009610664 от 28 января 2009 г.
Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературных источников из 120 наименований и 2 приложений. Работа содержит 4 таблицы и 34 рисунка.
Проблемы создания и функционирования сетевых сообществ практики
Сообщества практики (Community of Practice) представляют собой частный случай сетевого сообщества, объединяющего людей, заинтересованных в приобретении и развитии знаний в определенной области и использовании их на практике. Такие сообщества могут объединить практиков, компетентных в определенной предметной области по всему миру. Сообщества практики, как правило, регламентированные по разным параметрам сетевые сообщества, имеющие свой подъязык и правила общения, их деятельность, также как и деятельность любого сетевого коллектива, не требует необходимости присутствия всех участников в одном и том же месте. Важной особенностью сообществ практики является то, что результатом их существования является формирование и развитие определенной предметной области (домен сообщества практики), представляющей собой область знаний, определяющую интересы членов сообщества, стимулирующую их общение и включающую основные проблемы, решением которых они занимаются.
Правильное определение домена сетевого сообщества — одно из наиболее важных условий существования сети. Способ определения предметной области должен позволять также определять подобласти профессиональных и научных интересов каждого члена сети, ресурсов сети, совместных проектов, исследований. Это позволяет не только на единой методической основе представлять взаимодействие всех объектов сети, но и обеспечивает участие всех членов сети в формировании и развитии общего знания о предметной области.
Особенностью научного сетевого сообщества является возможность объединения ее членов на основе понятийного аппарата.
Каждый участник сетевого сообщества практики имеет свой профиль, который четко идентифицирует его внутри сообщества. Профиль состоит из объектов, которые определены в предметной области сообщества. Объекты в свою очередь относятся к классам данной предметной области (рис. 1.1). Примерами объектов, которые может включать участник сообщества практики, могут быть: задачи, решаемые участником; его роли; тематические направления его работы; публикации; участие в мероприятиях и проектах; принадлежащие ему или рекомендуемые ссылки на ресурсы.
Необходимость в поддержании деятельности сетевых сообществ, увеличивает интерес к разработке и использованию инструментальных средств для создания единого понятийного пространства внутри сообщества. Единое понятийное пространство позволяет принимать обоснованные решения внутри сетевого сообщества и, как следствие совершенствуются процессы его функционирования.
К основным задачам работы сообщества практики, как сетевого коллектива можно отнести: - идентификация отношений между членами сообщества; - формирование групп по заданной тематике; - работа групп в рамках заданной тематики; - оценка возможности принятия в сообщество новых членов; - расширение или изменение тематики сообщества; - накопление и использование профессиональных знаний участников сети; - обобщение опыта совместной работы в научных конференциях, мероприятиях, в исследовательских проектах; - рецензирование научных статей и других тематических публикаций; - проведение экспертных оценок исследований, проектов и публикаций.
Наиболее существенной является проблема поддержания деятельности сетевого сообщества практики. Обычно в таком сетевом сообществе присутствует так называемый лидер, который и обеспечивает поддержание деятельности всего сетевого сообщества. В его функции входит формирование и отслеживание тематики сетевого сообщества, принятие новых членов, установление взаимоотношений между участниками, формирование групп или команд для различных форм деятельности.
Подобная схема организации управления сетевым сообществом накладывает большую нагрузку на его лидера, точность принимаемых им решений снижается, а при разрастании сетевого сообщества возникает необходимость привлечения дополнительного персонала для осуществления функций управления сообществом. Что приводит к снижению качества принимаемых решений. Также большое количество сетевых сообществ не функционирует эффективно, в них нет необходимой мотивации деятельности членов сообщества. Внутри сообщества присутствуют только механизмы поиска, а все решения принимаются самими пользователями сообществ.
Для перехода на новый качественный уровень при управлении сетевым сообществом практики необходимо использовать технологии управления знаниями. Их реализация на практике предполагает разработку единого понятийного аппарата для организации домена сообщества практики и программное обеспечение, необходимое для его функционирования и решения возникающих задач.
Моделирование сетевого сообщества на информационном уровне
Выделенная при рассмотрении информационного уровня иерархия «информационный объект» - «информационный кластер» «информационная область» является основой для создания информационного обеспечения сообщества. Учитывая, что существующей практикой формализации при создании информационных моделей являются теоретико-множественные модели, определим модели компонент информационного уровня. Для создания моделей информационных объектов необходимо определить объект сетевого сообщества и особенности связанной с ним информации. Таким объектом сообщества может быть любой структурный компонент сообщества или протекающих в нем процессов, с которым связана определяющая его информация. Несмотря на различия в содержании конкретных типов информационных объектов, связанные с их функционированием методы являются инвариантными к их типу. Анализ функционирования сетевых сообществ позволяет выделить следующие типы операций: формирование тематических направлений деятельности сетевого сообщества; объединение экспертов в группы по направлениям деятельности сетевого сообщества; определение принадлежности участника сетевого сообщества к тематическому направлению; включение нового объекта в состав сообщества; определение отношений между внутренними объектами сетевого сообщества; определение отношений между внутренними и внешними объектами. Отношения между информационными объектами позволяют объединять их в информационные кластеры в соответствии с задачами, которые решаются при функционировании сообщества. Примерами таких задач являются определение групп сходных по информационному содержанию объектов, определение групп объектов, релевантных внешнему объекту и т.п. Информационная область является вырожденным случаем информационного кластера, когда кластер объединяет все объекты сетевого сообщества. В модели информационного уровня, представляющей собой информационную подсистему сетевого сообщества, основными структурными компонентами являются: — объекты и классы объектов; — отношения между объектами и классами объектов; — методы. С точки зрения различных уровней абстрагирования, когда на информационном уровне рассматривается только совокупность информации, представляющая информационное пространство сетевого сообщества и определяющая занимаемую им область в глобальном информационном пространстве. Использование объектного подхода к формированию инфологической модели сетевого сообщества практики на всех уровнях иерархии позволяет представить ее в форме теоретико-множественной модели вида где: Инфологическая модель является наиболее распространенной в практике основой для разработки базы данных при создании программного обеспечения администрирования сообщества. Ее недостатком для моделирования сообщества практики является то, что она ориентирована, в основном, на поддержку процессов информационного обмена между объектами сообщества, поэтому на ее основе можно построить концептуальные модели задач и процессов.
Методы определения кластеров объектов сети
Кластерный анализ предназначен для разбиения множества объектов на заданное или неизвестное число кластеров на основании некоторого математического критерия качества кластеризации. Алгоритмы кластеризации достаточно полно и подробно рассмотрены в литературе и отличаются большим разнообразием, которое обусловлено доступной исходной информацией, особенностями критерия качества кластеризации и его формализацией, выбором метрики отражающей схожесть объектов.
В связи с этим в зависимости от решаемых задач возникает необходимость сравнения результатов кластеризации, полученной с помощью различных алгоритмов, и выявление алгоритма, который в наибольшей степени учитывает специфику исходных данных.
Кластеризация, или разбиение данных на непересекающиеся группы, часто требуется при решении прикладных задач, так как позволяет среди всей совокупности объектов и их свойств уловить определённые закономерности. Часто решается задача выделения из исходных данных групп с заданными свойствами и сходных по некоторым критериям. , В своей общей постановке проблема кластеризации или автоматической классификации заключается в том, чтобы всю исследуемую совокупность объектов, представленную объектно-признаковой матрицей X размерности NxM, разбить на сравнительно небольшое (известное заранее или нет) однородных, в определенном смысле, групп или кластеров [114-117].
Кластеризация данных относится к задачам, содержащим высокую степень неопределённости, как в отношении требуемого результата, так и в отношении априорных данных. Эта неопределённость сосредоточена в основном в двух ключевых моментах - способе измерения однородности объектов и оценке качества полученного кластерного решения.
Рассмотрение объектов сетевого сообщества практики в виде онтологического описания их предметной области, позволяет рассматривать их семантическое описание как множество терминов и множество связей между ними.
Задача кластеризации применительно к предметной области сетевого сообщества практики сводится к определению групп экспертов, тематических направлений, публикаций, принадлежащих определенной области знаний в рамках работы сетевого сообщества.
На практике, двумя основными подходами к кластеризации объектов, представленных документами, являются алгоритмы иерархической кластеризации и алгоритмы, основанные на методе К-средних. В; большинстве работ отмечается преимущество метода К-средних, как позволяющего получить более качественное разбиение. Использование алгоритма К-средних имеет линейную сложность, а при иерархической кластеризации алгоритм имеет квадратичную сложность, что делает ее трудно применимой при большом объеме документов.
Общая онтология сетевого сообщества практики строится на основании доступной информации о пользователях, включая их профили, и отражает результаты их деятельности, выраженные в научных работах, проектах, всевозможных публикациях и др. Общая онтология О. может быть сформирована с применением двух подходов: автоматическим, когда " происходит анализ всей информации о пользователях сообщества без вмешательства эксперта, и полуавтоматическим, когда эксперт в режиме диалога с ЭВМ принимает решения о вариантах построения- онтологии. Отметим, что второй подход реализуется как автоматизированный и зачастую эксперту необходимо выбирать из предложенных вариантов.
Предполагается, что при построении общей онтологии, происходит анализ множества документов, в которых заключается информация о пользователях и связанная с их деятельностью. При анализе документов следует обеспечить минимальную- дублируемость информационных элементов и минимизировать связи между информационными элементами.
Анализ документов предполагает разбор каждого предложения, с выделением значимых информационных элементов и связей между ними. В результате документ разбивается на п групп, где п — количество предложений в документе. Минимизация связей и информационных элементов осуществляется в соответствии с методикой предложенной в работе [112]. Для этого требуется выявить множество дублируемых элементов в группах. Две группы di и dj будем считать семантически не связанными, если их пересечение образует пустое множество, и семантически связанными, если их пересечение не пусто. Информационный элемент dk образованный как пересечение групп dl и dj, является дублируемым.
Проектирование и программная реализация сервера онтологии сетевого сообщества практики
Сервер отношений реализует разработанные в диссертационной работе алгоритмы поддержания функционирования сетевого сообщества практики. На программный продукт получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ (Приложение Б). Основной особенностью разработанного программного обеспечения является возможность использовать обработку неструктурированной информации, возникающей в процессе функционирования сетевого сообщества. Механизм обработки порождаемых неструктурированных данных имеет принципиальное значение для работы всего сетевого коллектива и установления отношений между его участниками. Результатом работы сервера отношений является результат обработки информации об объектах сетевого сообщества. На основании результатов обработки могут приниматься решения такие как, например, принятие новых участников в сетевое сообщество, рекомендации к развитию направлений деятельности сообщества, установление приоритетных проблем для сообщества и т.п. Определим компоненты интегрированной модели сообщества (п. 2.4). В соответствии с обзором литературы [3-8, 10, 11, 13, 44] по сетевым сообществам практики можно выделить следующие типовые виды объектов: члены сетевого сообщества; роли в сетевом сообществе; тематические направления; ресурсы; мероприятия; проекты; документы. Типы объектов и количество типов в общем случае, могут быть назначены произвольно. В соответствии с выделенными типами определим подмножества множества объектов О: NS = {nst / = l,...,N} - подмножество членов сетевого сообщества; NR = {пг} j = \,...,М} - подмножество ролей в сетевом сообществе; NV = {nvp\p = l,...,P} - подмножество тематических направлений работы сетевого сообщества; NF - {nfe е = 1,...,Е} - подмножество ресурсов сетевого сообщества; NG = {ngd d = \,...,D) - подмножество мероприятий сетевого сообщества; NH = {nhb Ъ = 1,...,В} - подмножество проектов сетевого сообщества; NT = {ntb I q = \,...,Q) - подмножество документов сетевого сообщества. Элементам множества NS ставится в соответствие набор векторов, значения компонент которых определяют их атрибуты. В зависимости от функций сети и состава ее членов, количество и состав атрибутов может меняться. Поэтому обозначим векторы основных атрибутов: Ці={Щ/Ь i = U—,N — вектор идентификаторов членов сети; щ;. — идентификатор / -го члена сети nsi; \i2 ={(х2,}, i = l,...,N — вектор имен членов сети, где /л2і — имя /-го члена сети nst. В сети члены сетевого сообщества могут выполнять одну или несколько ролей Ш. Каждая роль характеризуется идентификатором, названием, описанием и другими атрибутами (например атрибуты, связанные с обеспечением прав доступа). Поставим в соответствие элементам множества NR набор векторов: vi=iv\j} j = \,...,M — вектор идентификаторов ролей; v, — идентификатор j -й роли пг} ; v2 ={v2j}, j = \,...,M — вектор наименований ролей; v2j - наименование j -й роли пг}; v3 = {v3j}, j = l,...,M — вектор описаний ролей; v3, - описание у-и роли пгг С учетом заданного множества ролей можно задать матрицу D = {dy}, і = 1,...,N, j = \,...,М, где элемент матрицы dy равен единице, если /-й член сети выполняет у-ю роль, и равен нулю в противном случае. В общем случае член сети может выполнять несколько ролей. Например, являться координатором сети и членом экспертной группы, поэтому члены сети составляют по ролевому признаку группы, т.е. NS = NS1\JNS2{J...UNSN, где NS, — подмножество членов сетевого сообщества, выделяемых по ролевому признаку. В общем случае TVS , П NS; Ф 0. Кроме членов сети и их ролей в сетевом коллективе выделяются и другие виды объектов, которые возникают в процессе деятельности сети: тематические направления NV, ресурсы NF, мероприятия NG, проекты NH, документы NT и т.п. Элементам множества NV ставится в соответствие набор векторов: Лі -{Vip \p = h—,P} - вектор идентификаторов тематических направлений работы, где т]Хр идентификатор р -ого тематического направления работы nvp. т]2={т]2р\р = \,...,Р} - вектор наименований тематических направлений работы, где ]2р наименование р -ого тематического направления работы nvp. jj3={7j3p\p = l,...,P} - вектор описаний тематических направлений работы, где т]Ър описание р -ого тематического направления работы nvp.
