Vol. 54 No. 6 (2024)
DEVELOPMENT OF SCIENCE AND EDUCATION

Development of IEOPP SB RAS Knowledge Base as a Tool for Resolving Research Problems

A.V. Kostin
Institute of Economics and Industrial Engineering, SB RAS; Novosibirsk State University
Bio

Published 2024-11-27

Keywords

  • Knowledge base; GIS-modeling; knowledge accumulation; cognitive modeling; data cleaning

How to Cite

1.
Kostin А. Development of IEOPP SB RAS Knowledge Base as a Tool for Resolving Research Problems. ECO [Internet]. 2024 Nov. 27 [cited 2025 May 21];54(6):106-17. Available from: https://ecotrends.ru/index.php/eco/article/view/4796

Abstract

Progress in the field of modern technologies significantly expands the horizons of research activities, but it is associated with increasing requirements for both researchers and research organizations. This work is aimed at analyzing the experience of developing a knowledge base for a scientific institution, taking into account research tasks set, and demonstrating its application. The Knowledge Base of the Institute of Economics and Industrial Production Organization SB RAS is given as an example of such a structure. The purpose of this knowledge base is to transform the initial data on resources, facilities, technologies, state and development of the macro-region Asian Russia, and achieving a qualitatively new level of understanding of the socio-economic processes taking place in it. The developed Knowledge Base includes an updated database that provides researchers with access to structured data on socio-economic indicators, companies, investment projects, and technologies. In addition, it includes a model package focused on expanding research tools for analyzing, predicting data and data relationships. A key task of the Knowledge Base is analysis of the economic space, so it was decided to link the data to GIS coordinates and develop methods of GIS modeling and forecasting of socio-economic indicators of territorial development.

References

  1. Анализ и оценка процессов создания и развития в Азиатской России транспортной магистральной сети различного назначения / Под ред. А.А. Широва, О.В. Тарасовой. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2024. 484 с.
  2. Болбаков Р.Г. Отношение между явным и неявным знанием // Перспективы науки и образования. 2015. № 1 (13). С. 10–16.
  3. Костин А.В. База знаний как инструментарий решения задач в экономической, социальной и производственной сферах / Под ред. М.А. Ягольницера. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. 146 с.
  4. Костина Е.А., Костин А.В. Умный город как фактор развития высокотехнологичных компаний // Регион: экономика и социология. 2023. № 3 (119). С. 84–110. DOI: 10.15372/REG20230304
  5. Модели и методы прогнозирования: Азиатская Россия в экономике страны / Под ред. А.О. Баранова, В.И. Суслова; ИЭОПП СО РАН. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. 436 с. DOI: 10.36264/978–5–89665–376–9–2023–012–436
  6. Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знания: зарождение и развитие инноваций в японских фирмах / Пер. с англ. А. Трактинского. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2011. 366 с.
  7. Новый импульс Азиатской России: источники и средства развития. В 2-х т. Т. 1 / Под ред. В.А. Крюкова, Н.И. Суслова; ИЭОПП СО РАН. Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. 418 с. DOI: 10.36264/978–5–89665–375–2–2023–011–418
  8. Тузовский А.Ф. Разработка систем управления знаниями на основе единой онтологической базы знаний // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2007. Т. 310. № 2. С. 182–185.
  9. Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии). Томск: Изд-во НТЛ, 2005. 260 c.
  10. Ягольницер М.А., Овсянникова М.А., Костин А.В. Синергия инвестиционных проектов: когнитивный подход // Мир экономики и управления. 2022. Т. 22. № 3. С. 51–65.
  11. Felfernig, A., Wotawa, F. (2013). Intelligent engineering techniques for knowledge bases. AI Commun. Т. 26. No. 1. Pp. 1–2. (In Russ.).
  12. Foray, D., Lundvall, B. (1996). The knowledge-based economy: from the economics of knowledge to the learning economy. OECD Documents: Employment and Growth in the Knowledge-Based Economy. Pp. 11–32. DOI:10.1016/B978–0–7506–7009–8.50011–2
  13. Hou, X. et al. (2023). A semantic data-driven knowledge base construction method to assist designers in design inspiration based on traditional motifs. Advanced Engineering Informatics. Т. 56. P. 101987.