Управление электронным контентом веб-сайта с использованием CMS систем

На сегодняшний момент, самым распространенным по функциональной универсальности инструментом для разработки и управления сайтом, является Content Management System (CMS) система управления контентом. Фактически CMS представляет собой автоматизированный редакторский комплекс, позволяющий управлять содержанием и структурой Интернет-ресурса в режиме on-line. От правильности выбора CMS зависит многое при работе с сайтом, однако разработка сайта требует проведения и дополнительного анализа не, который не предусмотрен в рамках CMS. Так одной из задач, в настоящее врем, ставится поиск и осуществление перехода от данных к знаниям.

Все данные, расположенные на сайте, представлен в виде электронного контента (ЭК) на русском языке. Информационная ценность ЭК заключается в знаниях – новых сведениях, которые в нем содержатся. Однако, не всегда достаточно найти знаний в данных требуется еще решить задачу управления знаниями, ля эффективного использования знаний. Управление знаниями и данными стало одной из ключевых задач во всех отраслях, и компании ищут способы сократить производственные расходы, позволяющие эффективно управлять электронным содержимым хранилищ данных.

Постановка задачи В качестве исходных данных в задаче рассматривается все разнообразие ЭК-а сайта компании.

Существует множество групп методов управления данными и знаниями, которые были исследованы в данной работе. Для решения поставленной задачи выбран метод, основанный на использовании нейронной сети. Нейронные сети в основном применяются для решения следующих классов задач: прогнозирование, классификация и управление. В данной работе используется сочетание методов классификации и нейронной сети для решения задачи классификации.

Задача классификации представляет собой задачу отнесения образца к одному из нескольких попарно не пересекающихся множеств. При этом, в данной работе предложено использовать в качестве классификатора нейронную сеть. Как правило, нейронные сети оказываются наиболее эффективным способом классификации, потому что генерируют фактически большое число регрессионных моделей (которые используются в решении задач классификации статистическими методами).

В качестве практики проводилась работа над страницей раздела «Школьный факультет» на официальном сайте МИСиС (http://www.misis.ru).