Показано, что доверие к контенту информационных ресурсов можно оценивать с помощью критерия опубликования и разделять ресурсы на доверяемую и сомнительную части. Задача оценки доверия состоит их четырех подзадач: (1) построения мультимножеств физических величин, содержащихся в первичных источниках данных, (2) согласования значений физических величин, (3) формирования количественных ограничений для критерия опубликования в разных интервалах изменения физических величин и (4) декомпозиции экспертных данных. Кратко описаны критерии достоверности спектральных данных и ограничения необходимые для решения задач согласования данных. Представлено табличное представление результатов согласования. На примере вакуумных волновых чисел описаны ограничения характерные для критерия опубликования. Оценки доверия, полученные из решения задачи декомпозиции, представлены в форме OWL-онтологий. Построение онтологической базы знаний подобного типа для виртуальных центров данных в дисциплинах с большими объемами данных измерений обеспечит автоматический выбор информационных ресурсов с высокой степенью доверия.
It is shown that trust in the content of information resources can be assessed by means of a publishing criterion, with the information recourses being of the trusted and distrusted type. The task of assessment of trust consists of four subtasks: (1) building multisets of physical quantities available in primary data sources, (2) alignment of values of physical quantities, (3) formulation of quantitative restrictions for publishing criterion in different ranges of change of physical quantities, and (4) decomposition of expert data. Spectral data publishing criteria and restrictions required for solving data alignment tasks are outlined. Alignment results have been tabulated. Using vacuum wavenumbers as an example, restrictions inherent in publishing criteria are formulated. The assessment of the content trust obtained from solutions to the tasks of decomposition f expert data are presented as the OWL-ontologies. Building knowledge bases of this kind at virtual data centers intended for data intensive science will provide realization of an automatic selection of spectroscopic information resources exhibiting a high degree of trust.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.