Методы и средства разработки жизнеспособных интеллектуальных сервисов

Вестник ДВО РАН. 2016. № 4

УДК 004. 4'2+82

В В. ГРИБОВА, А С. КЛЕЩЁВ, Ф.М. МОСКАЛЕНКО, В.А. ТИМЧЕНКО, Л.А. ФЕДОРИЩЕВ, Е.А. ШАЛФЕЕВА

Методы и средства разработки жизнеспособных интеллектуальных сервисов

Для получения жизнеспособных интеллектуальных сервисов, использующих базы знаний, необходима методология разработки всех компонентов сервисов, а также поддержка их разработки, интеграции и сопровождения. В статье представлены методы разработки таких сервисов и формирования баз данных и знаний, а также функциональные возможности облачной платформы IACPaaS, которая облегчает разработку интеллектуальных сервисов, имеющих базы знаний в сетевом представлении. Платформа имеет средства поддержки разработки облачных сервисов по различным технологиям и средства формирования обрабатываемых ими данных и знаний.

Ключевые слова: интеллектуальные сервисы, базы знаний, сервисы с виртуальными сценами, облачная платформа, технология создания сервисов.

Methods and tools of viable intelligent services development. V.V. GRIBOVA, AS. KLESCHEV, Ph.M. MOSKALENKO, V.A. TIMCHENKO, L.A. FEDORISCHEV, E.A. SHALFEYEVA (Institute of Automation and Control Processes, FEB RAS, Vladivostok).

To receive the viable intellectual services using knowledge bases, development methodology of all components of services and also support for their development, integration and maintenance are necessary. The paper contains the methods of such services development and their knowledge bases and databases formation as well as functionality of the IACPaaS cloud platform which facilitates development of the intellectual services having knowledge bases in network representation. The platform has tools for support cloud services development by means of various technologies and the tools for network knowledge bases and databases.

Key words: intelligent services, knowledge bases, services with virtual scenes, cloud platform, technology of service development.

Новейшие технологии становятся в нашей стране решающим фактором преодоления технического и технологического отставания в промышленности. Создание интеллектуально насыщенной конкурентоспособной высокотехнологичной продукции невозможно без развития информационных технологий. В настоящее время пока отсутствуют успешные примеры систем поддержки принятия решений на основе знаний, которые бы эксплуатировались и развивались в реальных условиях продолжительное время. Поэтому

* ГРИБОВА Валерия Викторовна - доктор технических наук, заместитель директора по научной работе, КЛЕЩЁВ Александр Сергеевич - доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник, МОСКАЛЕНКО Филипп Михайлович - кандидат технических наук, научный сотрудник, ТИМЧЕНКО Вадим Андреевич - кандидат технических наук, научный сотрудник, ФЕДОРИЩЕВ Леонид Александрович - кандидат технических наук, научный сотрудник, ШАЛФЕЕВА Елена Арефьевна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток). *Е-таП: gribova@ iacp.dvo.ru

Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты 16-07-00340 и 15-07-03193) и ПФИ ДВО РАН «Дальний Восток» (проект 15-1-4-029).

необходимы современные отечественные платформы и технологии для производства наращиваемых и управляемых систем поддержки принятия решений на основе знаний. Это требует объединения идей из области искусственного интеллекта с идеями современного программирования и информационно-коммуникационных технологий.

Помимо универсальных платформ разработки приложений (AWS, VMware Cloud Foundry, Engine Yard, Google App Engine, Heroku, IBM Bluemix, Microsoft Azure) рынок предлагает множество специализированных средств, ориентированных на решение определенных задач в бизнесе, аналитике, медицине и др. [6, 7]. Среди российских решений следует выделить платформу CLAVIRE с набором сервисов для задач разных типов, в том числе научных и ориентированных на обработку больших объемов данных [1]. В Новосибирске создана система управления интеллектуальными научными Интернет-ресурсами на основе онтологий и семантических сетей [5]. Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники предлагает инфраструктуру OSTIS, обеспечивающую хранение информации и сервисов для научной, учебной, инженерной и коммерческой деятельности, и реализует идею модульного проектирования и компоновки интеллектуальных систем из семантически совместимых элементов [2].

Большинство существующих на рынке облачных платформ поддерживают табличное представление баз данных, удобное для многих задач бизнеса, но малопригодное для представления сложно структурированных данных и знаний. Некоторые платформы поддерживают объектно-ориентированное представление (Protégé) и облачные средства разработки нереляционных баз знаний (и онтологий).

От современной платформы разработки интеллектуальных сервисов ожидается поддержка разработки и сопровождения всех компонентов сервисов, использующих базы знаний, в том числе независимой (от программных компонентов) разработки и совершенствования баз знаний экспертами предметных областей. Это является необходимым минимумом для получения жизнеспособных интеллектуальных сервисов.

Следует отметить, что описание профессиональных знаний в виде иерархических семантических сетей, т.е. сверху вниз от крупных используемых сущностей предметной области к их деталям (через операции соединения, повторения и выбора), более естественно по сравнению с «построением» сущностей из элементов и отношений (как это делается при объектно-ориентированном подходе). В частности, формирование информации для медицинских задач в виде иерархий используется уже давно. Тем не менее единственной облачной платформой, предлагающей разным группам разработчиков технологическую поддержку создания и сопровождения всех компонентов интеллектуальных сервисов, использующих базы знаний в виде семантических сетей, является платформа IACPaaS.

Цель настоящей работы - предложить методологию разработки жизнеспособных интеллектуальных сервисов и платформу, реализующую средства поддержки создания и использования таких сервисов.

Методы формирования данных и знаний на платформе IACPaaS

Для обеспечения широких возможностей представления сложно структурированных данных и знаний на платформе IACPaaS используется двухуровневый грамматический подход к их формированию [4]. Это означает, что формирование нового информационного ресурса (ИР) осуществляется после явного описания его структуры (сколь угодно сложной). Такое описание может быть создано заранее для других ресурсов и оказаться пригодным для вновь создаваемого. Иначе следует явно описать (в терминах метаязыка) новую структуру (метаинформацию) произвольной степени сложности с учетом терминологии предметной области. При наличии метаинформации автоматически формируется пользовательский интерфейс того редактора, с помощью которого можно создавать, редактировать и улучшать новый информационный ресурс. Редактор обеспечивает

интуитивно понятный, естественный и терминологически адаптированный для пользователей-разработчиков процесс формирования целевой информации.

Примеры формирования с помощью соответствующих редакторов базы знаний и ее структуры (для медицинского сервиса) показаны на рис. 1 и 2.

Методы и технологии разработки сервисов IACPaaS

Для получения жизнеспособных интеллектуальных сервисов предложено несколько методов и средств разработки и интеграции компонентов сервиса, реализуемых как технологии IACPaaS. В настоящее время платформа поддерживает разработку сервисов по трем технологиям (количество технологий может быть расширено): базовой (универсальной) технологии [3]; технологии разработки сервисов с виртуальной реальностью; технологии разработки сервисов на основе расширяемого редактора. Каждая технология ориентирована на свой круг задач и свои архитектурные особенности создаваемых сервисов. Каждая архитектура включает декларативную базу знаний как отдельно сопровождаемый компонент и поэтому соответствует классической модели устройства программных систем, основанных на знаниях.

1. Базовая технология, ее основные этапы и характеристики

В общем случае разработка сервиса по базовой технологии включает создание входных информационных ресурсов (баз данных и баз знаний), структуры выходных информационных ресурсов и специализированного решателя задач. Если что-то из перечисленного имеется в Фонде платформы, то его необходимо только интегрировать в новый создаваемый сервис.

При разработке сервиса «с нуля» потребуется создать всю используемую информацию, а для нее может понадобиться метаинформация, если таковой в Фонде еще не существует (рис. 3). Например, в автоматизируемой задаче назначения медикаментозного лечения база знаний (БЗ) представлена двумя видами знаний (схемой лечения и справочником фармакологических средств). Поскольку ранее реализованные на платформе медицинские сервисы содержат другие базы знаний, требуется создать новую метаинформацию (структуру этих знаний), которая должна отражать терминологию и представление экспертов. На основе такой онтологии знаний (метаинформации) можно формировать требуемые знания в терминах медицинских экспертов. Отделение работ по созданию информации от построения решателя позволяет экспертам независимо от программных компонентов разрабатывать и совершенствовать базы знаний.

Специализированный решатель задачи создается как совокупность программных единиц (агентов), обменивающихся сообщениями (рис. 3). При разработке сервиса «с нуля» необходимо создать совокупность программных единиц интегрированного решателя. Если в сервисе не требуется интерактивное взаимодействие с пользователем в процессе решения задачи, то пользовательский интерфейс вполне обеспечивается платформенными средствами просмотра выходного ИР и редактирования входного ИР.

Для сервиса с пользовательским интерфейсом разработчик формирует страницу, отображаемую в браузере, и программную единицу - Интерфейсный контроллер, в котором реализуется обмен информацией между страницей и остальными программными единицами.

В базовой технологии помимо создания сервиса «с нуля» есть несколько возможностей для повторного использования: взять готовый решатель или использовать готовый решатель для получения нового путем его модификации (рис. 3).

Готовый решатель обычно берется при решении подобной задачи в той же предметной области (например, при создании сервиса диагностики в урологии при наличии сервиса

Рис. 1. Пример заполнения базы схем лечения

J НовМ ВКЛАДКА

X ' Q Международная Крь хТ С, Iwe — IACPaaS

f CD iacpaas.dvo.ru/shell/Iwe?$ruiTilnQ-service-id=15066745274368

:f: Сервисы j^Maí.Ru ш Псртап государствен fc Кафедра информации ¿ г-к*мстерствоОбмк' Cf Course Cataba I Cows

Т Онтология действующих веществ {СПИСОК} J& $ 4

Медиума I Кеицытгуапьные а+ания / Онтология дейетауюш^ег »вместе

OSowtíicConipyOngK

=

D Другие закладки

Разработчик Научная политика Проектная

документация

Техническая

документация

еерсия 2

Сообщество

Справка

Свежие правки

Т Действующее вещество {СПИСОК} Jfi. (4 'list') (all) Ф & )jf

О Латинское название (сорт Строковое) (I 'one') (all)^ Q v ^ Ф Описание (сорт: Строковое) (' 'one') (all)^ Q ж л v *  Противопоказания {СПИСОК} Jt l[=] 'copymm1) (ref-new) & £ Q х А v :

Истинные противопоказания {СПИСОК) Jt ([=}'copymm') (ref-new) £ Qf v *

1 Условие на наблюдение {СПИСОК} Я ([*] 'seqmrn') (new) ^ £ Q v х

признак( I 'one') (ref)1^ £ v * характеристика ([I] 'onemm') (ref)^ # Q ^ A v ^  Знак (= 'copy1) (ref-new) x a v * ? Значение {АЛЬТЕРНАТИВА} Л ( ='copy1) (ref-new) ^ £ Q * * О Целое (сорт Целое) (! 'one') (all)^P {J v

Целый интервал (= "copy") (ref-new) я д v ^

О Вещественное (сорт. Вещественное) (! 'one') (all)^ Q x A v *

Вещественный интервал ( = "copy") (ref-new) * A v x -»значение (сорт Строковое) (* 'list1) (ref)^ (J ^ a описать вариант альтернативы  © © © ©

описать элемент списка © ф <2> © ©

-* Заболевание (сорт Строковое) ([*] 'listmm') (ref)^ Q ж А v  Возраст {СПИСОК} Д (["] 'seqmm') (new) Ф £ Q * *  Знак ( = 'сору1) (ref-new) v О Значение (сорт Целое) (! 'one') (all)^ л описать элемент списка © © © © ©

описать элемент списка <б) © © © © > Условные противопоказания ([=] 'copymm') (ref-new) * л описать элемент списка  © <2* Ф ©

Несовместимость {СПИСОК}& ([=] 'copymm') (ref-new)& 0 * a v ^ Абсолютная несовместимость ((=] 'copymm') (ref-new) v se

Рис. 2. Пример формирования структуры базы схем лечения

Рис. 3. Общее представление о последовательности работ при разработке сервиса по базовой технологии

диагностики в офтальмологии или терапии). Аналогично следует действовать и при создании сервиса назначения медикаментозного лечения. Готовый решатель будет интегрироваться с другой базой знаний, поскольку базы знаний здесь имеют одинаковую структуру.

Модифицированный решатель обычно используется при решении подобной задачи, но в другой предметной области (например, при создании сервиса диагностики в технической области, ботанике, сельском хозяйстве и т.д. при наличии сервиса диагностики, к примеру, в какой-то области медицины). Поскольку постановка задачи диагностики, скорее всего, одинакова на абстрактном уровне, то структуры знаний и обрабатываемых данных имеют много общего. Следовательно, совокупность агентов, решающих задачу диагностики, потребует лишь коррекции или замены некоторых из них на узкоспециализированные.

Таким образом, готовые компоненты из Фонда платформы необходимо интегрировать во вновь создаваемый или модифицированный сервис.

При создании сервиса «с нуля» и при модификации готового решателя необходимо выполнить работу по проектированию решателя - его декларированию, архитектурному планированию и созданию каждого агента этой архитектуры (рис. 4).

В проектной модели решателя указываются форматы обрабатываемых информационных ресурсов (например, метаинформации баз знаний), имя «корневого» агента и результаты архитектурного планирования (в зависимости от способа конструирования - либо набор всех агентов, либо управляющий граф, прописывающий конкретные связи агентов друг с другом). Для каждого агента создается декларация (проектная модель), она содержит его интерфейсы - шаблоны сообщений для коммуникации с другими агентами. Если подходящих шаблонов в Фонде платформы нет, разработчик должен разработать шаблон сообщений.

Пользователь í — 1

Новая вкладка X ^ Q 26-я Международная Kpwi X ^ Г» Редактор решателей — lfi X ^^^

CD ¡асраш^Уохи/5Ье11/Редактор%20решателей?$гипп1пд-5егу1се-1с1=2'150278в423680

"Сервисы [jlj M-3il.Ru ^ Портал государствен | Кафедра информацию

Сервисы Оповещения Заявки Профиль

Администратор Управление

Разработчик

Научная политика

Проектная документация Техническая документация версия 2 Сообщество Справка Свежие правки

Министерство Образа О Course Catalog | Cours>

=

» CD Другие закладки

:метэотношению к понятию вершина  MySolver^

онтологии и свойства /область медицины I MySotvei

корневой агент v ^ Т входные инфоресурсы ^ # О ** л v

» метаФармСправочник [Язык ИРУО] Q v метаБазаЛечения [Язык ИРУО] & х л структура ИБ [Язык ИРУО]<£ Q ^ л «ЯзыкИРУО »Ф

Т выходные инфоресурсы & [5 ж л v —» структураОбъяснения [Язык ИРУО] $ (j} «Язык ИРУО ф

Ф true [вести лог (сорт; Логическое)]^ jjf * л v

собственные инфоресурсыж v

О MyService [описание (сорт: Строковое)]^ Q ^ л v it интерфейсный контроллер ^ л v ^

логи^ л v ^

управляющий граф * л v ^

Рис. 4. Информационный ресурс, декларирующий решатель сервиса

Описанная схема последовательности работ при разработке сервиса по базовой технологии поддерживается инструментарием, доступ к которому осуществляется через хранимые ИР-платформы. Структура ИР для построения сервисов, оснащенного инструментарием «мастера», показана на рис. 5.

Работа по созданию интегрированного решателя может выполняться двумя способами: 1) проходя последовательно все основные этапы жизненного цикла начиная от модели требований, 2) приступая сразу к разработке компонентов, необходимых для

-q Маждушдоднаа Кгч

Т5

С D ia:paas-dvo.ru/sl-e![/Iwv?$rLrning-tervice-fd=235i065097830^

н В Mal.Hu tm Портач государствен' £ Кафедра имфориацис 2 Министерство Обра». & Сига Catalog I <

Т сервис гш базовой технологии (СПИСОК) ( I "one') (new)*?"

& Scientific C-Mrputrifl I С Ж В-

<H-Ü

Администратор Управление Разработчик

Научная полит

документация Техническая документация

Сообщество Справка

С имя сервиса

требования к информации [СПИСОК) ([=) 'eopymm') (ref-new) ^

0 требование к структуре

о требование «содержимому

V требования к решателю (СПИСОК) ([=] 'copymm') (ref-new) ifi

О нефункциональное требование

0 функциональное требование

т метаинформация входных ИР {СПИСОК} ([-] 'copymm') (ref-new) ^

0 метэИР входного ИР

т НОВЫЙ метэИР ((+] 'setmm4) (ref-new)^

¡потомки отсутствуют

т роль пользователя сервиса {СПИСОК) ((+) 'setmrn') (ref-new) &

0 задача пользователя

метаинформация выходных ИР ([=] 'copymm') (ref-new)^

потомки отсутствуют

т решатель {АЛЬТЕРНАТИВА}

НОВЫЙ решатель

(ПОТОМКИ отсутствуют

0 имя решателя

т входные ИР {СПИСОК} ( - 'copy") (ref-new) &

о имя ИР

т НОВЫЙ ИР ([+] 'setmm') (new)^

¡потомки отсутствуют

Т ПРОВЕРИТЬ СООТВЕТСТВИЕ ( = copy1) (ref-new)^

|потомки отсутствуют

Г ВЫходные ИР

потомки отсутствуют

Т ИНТЕГРИРОВАТЬ решатель с ИР ( - 'copy') (ref-new) &

Рис. 5. Метаинформация сервиса

функционирования решателя в составе сервиса. Первый путь облегчает процесс сопровождения, второй - ускоряет получение первой версии сервиса.

2. Технология разработки сервисов с виртуальной реальностью

Данную технологию удобно использовать в случае, если новый сервис должен содержать графические 2D или 3D сцены. Создание сервисов по этой технологии состоит в разработке специального информационного ресурса с «описанием виртуальной сцены». Особенностью технологии является наличие интерпретатора графических сцен по такой декларативной модели. Процесс описания виртуальной сцены включает логическое описание сцены и ее презентационного описания.

Работа по созданию логического описания сцены состоит из описаний объектов сцены и действий с ними, описания сценария, при этом работы по описанию действий с объектами сцены и описанию сценария могут отсутствовать.

Работа по созданию презентационного описания сцены сводится к определению презентационных атрибутов объектов сцены (трехмерной модели объекта, текстуры, координат, поворотов, коэффициентов масштабирования, анимации) с помощью инструментального сервиса «Графический редактор трехмерных сцен». Для определения трехмерной модели некоторого объекта дизайнер выбирает подходящую модель в одной из имеющихся в редакторе библиотек. Если требуемой модели в библиотеках нет, дизайнер может загрузить нужную модель из внешнего источника и поместить ее в одну из существующих библиотек либо в новую библиотеку.

Могут потребоваться дополнительные агенты для реализации особой обработки объектов сцены, если при воспроизведении графической сцены необходимо определить параметры, вычисление которых выполняется нестандартным способом и не определено в интерпретаторе. Создание каждого агента выполняется так же, как в базовой технологии.

3. Технология разработки сервисов на основе расширяемого редактора

Технологию разработки сервисов на основе расширяемого редактора удобно использовать в случае, когда результатом работы сервиса является некоторый выходной информационный ресурс, формирование которого по метаинформации этого информационного ресурса осуществляется «сверху вниз». Данная технология удобна и в случае, когда для формирования фрагментов целевого информационного ресурса необходимо использование таблиц или графиков.

Разработка входных информационных ресурсов осуществляется так же, как в базовой технологии, а разработка решателя задач сводится к оснащению метаинформации выходного информационного ресурса (результата работы сервиса) специальными агентами. Агенты соответствуют некоторым вершинам сети - выходного ресурса, чтобы генерировать нужные фрагменты получаемого ресурса либо выполнять другие преобразования. Связывание агентов с вершинами метаинформации осуществляется через таблицу соответствий. Если некоторые агенты имеются в Фонде, то они повторно используются для создания нового сервиса.

Таким образом, при создании сервиса «с нуля» необходимо создать метаинформацию и информацию для входных информационных ресурсов (эти работы могут отсутствовать), метаинформацию для формирования выходного (целевого) ИР, а также решатель путем выполнения работ «создать агент» и «создать таблицу соответствий».

Результаты применения технологий и обсуждение

В отличие от существующих предлагаемые технологии IACPaaS наиболее приспособлены для поддержки разработки и сопровождения всех компонентов

Ж 28 (№ 1 ) [история болезни] ф

Иванов_Иван_Иванович имеетПол "м"лл5Ыпд иванов_иван_иванович Туре Мужмина

Иванов_Иван_Иванович ПациентимеетСимптомы симптомАнгедония Иванов_Иван_Иванович имеетЕоэраст "33"ЛЛЫ Иванэв_Иван_Иванович

паспортная часть жалобы

история настоящего заболевания

ооо<

Objcct plnp»rty aK»rtiont^y

ПациентмкеетСимпто мы

симптомАнгедония

Data pioperty axsirliom е имеет! lo л ' string

»инеетВозраст "33" Ay4nt

О©

дневник осмотров ^ Т 24-05-2007 [осмотр]!?

> неприятные общения в глазу - характер - яокение [результат наблюде

неприятные ощущения в глазу - присутствие - имеется [результат набт

неприятные ощущения в глазу - глаз - справа [результат наблюдения] * боль в глазах - присутствие - имеется [результат наблюдения]

> боль в глазах - глаз - справа [результат наблюдения]

О 24 05 2000-11:00 00.000 [момент осмотра (сорт: Дата и время)] !т 25-05-2007 [осмотр]^

__ конъюнктива глазного яблока - инъекция - присутствие - имеется [рез-

конъюнктива глазного яблока - инъекция - вид инъекции - конъюнктив наблюдения]

»> оптические среды - изменения - прозрачные [результат наблюдения]

> глазное дно - изменения - в норме [результат наблюдения]

Î 25.05.2007-11:00:00.000 [момент осмотра (сорт: Дата и время)]  общий осмотр [при поступлении) [Т жалобы (при поступлении)^

Рис. 6. Примеры представления информации о пациенте: в технологиях Protégé

интеллектуальных сервисов, использующих реальные базы знаний, и компонентов сервисов с виртуальными сценами, которые могут быть описаны декларативными моделями.

Традиционно используемыми технологиями построения систем, использующих базы знаний, являются Semp, Protégé, CLIPS, Drools [5]. При построении онтологии предметной области средствами CmapTools и Protégé разработчикам приходится выделять классы, свойства классов, а также отношения между классами. Такое представление удобно для инженеров знания, но не для экспертов. К тому же вышеупомянутые технологии не способствуют представлению и обработке информации динамического характера (подобно клинической картине заболеваний, учитывающей их развитие с течением времени, и дневникам осмотров пациентов).

Рис. 7. Фрагмент метаинформации для представления темпоральной информации о пациенте в технологии IACPaaS

При сравнении возможностей представления информации в рамках вышеупомянутых технологий построения экспертных систем и возможностей, предоставляемых платформой (рис. 6 и 7), видны преимущества технологии IACPaaS для разработки интеллектуальных сервисов для поддержки принятия решений в реальных задачах, учитывающих изменение состояния объектов в процессе наблюдений.

На платформе разработано множество сервисов: Решатель диагностики острых заболеваний, Проверка и объяснение назначенного лечения, Формирователь тестовых историй болезни, Виртуальная химическая лаборатория, тестовый драйвер, Преобразование модели города, Решатель транспортной модели.

Базовая технология обеспечивает наибольшие возможности повторного использования элементов разрабатываемых сервисов из Фонда или личного кабинета разработчика. Повторное использование осуществляется на разных уровнях:

при сборке сервиса (использование имеющихся в Фонде входных информационных ресурсов и готовых решателей),

при построении решателя (использование готовых агентов, решающих типичные подзадачи обработки),

при построении агентов (использование API платформы IACPaaS и специализированных операций доступа к информационным ресурсам).

Активно ведутся работы по расширению функциональных возможностей и сервисных функций платформы, по поддержке на платформе коллективной разработки облачных сервисов и их компонентов, автоматизации технологических этапов разработки сервисов по различным технологиям.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бухановский А.В., Васильев В.Н., Виноградов В.Н., Смирнов Д.Ю., Сухоруков С.А., Яппаров Т.Г. CLAVIRE: перспективная технология облачных вычислений второго поколения // Изв. вузов. Приборостроение. 2011. Т. 54, № 10. С. 7-14.

2. Голенков В.В., Гулякина Н.И. Открытый проект, направленный на создание технологии компонентного проектирования интеллектуальных систем // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем (OSTIS-2013): Материалы III междунар. науч.-техн. конф. Минск, 2013 г. Минск: БГУИР, 2013. С. 55-77.

3. Грибова В.В., Клещёв А.С., Крылов Д.А., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., Шалфеева Е.А. Базовая технология разработки интеллектуальных сервисов на облачной платформе IACPaaS. Ч. 1. Разработка базы знаний и решателя задач // Программная инженерия. 2015. № 12. С. 3-11.

4. Грибова В.В., Клещёв А.С., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А. Модель порождения орграфов информации по орграфу метаинформации для двухуровневой модели сложно структурированных информационных единиц // Научно-техническая информация. Сер. 2. 2015. № 12. С. 26-38.

5. Загорулько Ю.А. Семантическая технология разработки интеллектуальных систем, ориентированная на экспертов предметной области // Онтология проектирования. 2015. Т. 5, № 1 (15). С. 30-46.

6. Sun L., Dong H., Hussain F.K., Hussain O.K., Chang E. Cloud service selection: State-of-the-art and future research directions // J. Network and Comp. Appl. 2014. Vol. 45. P. 134-150.

7. Zhang Q., Cheng L., Boutaba R. Cloud computing: state-of-the-art and research challenges // J. Internet Serv. Appl. 2010. № 1. P. 7-18. doi:10.1007/s13174-010-0007-6.