Графова модель інформаційно-психологічної війни
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2025.27.1.335791Ключові слова:
ментальні війни, ієрархічна модель, генеративний штучний інтелект, великі мовні моделі, семантична мережа, кластеризація, модульністьАнотація
Наведено опис методології створення теоретико-графової моделі «ментальних війн». Для модернізації базової ієрархічної моделі використано генеративний штучний інтелект. Запропоновано методологію розширення моделі новими поняттями, категоріями та зв’язками між ними, що сформовані за допомогою систем штучного інтелекту, великих мовних моделей. За допомогою кластеризації за класами модульнос-ті та ранжування вузлів мережі моделі «ментальних війн», авторами вдосконалено та розширено базову ієрархічну модель, виявлено нові аспекти та покращено розуміння змісту, мети та наслідків інформаційно-психологічних ментальних війн.
Посилання
Lande, Dmytro; Strashnoy, Leonard. GPT Semantic Networking: A Dream of the Semantic Web – The Time is Now. Kyiv: Engineering, 2023.
Ramanujam, Srinivasan. The LLM Revolution: Transforming Industries with Large Language Models. Kindle Edition, 2024. URL: https://www.amazon.com/LLM-Revolution-Transforming-Industries-Language-ebook/dp/B0D7VS5BNK
Lande, D.V. OSINT u kiberbezpetsi: navch. posib. Kyiv: TOV “Inzhynirynh”, 2024. 522 p.
Kachynskyi, A.B. Strukturno-funktsionalna model systemy zabezpechennia informatsiinoi ta informatsiino-psykholohichnoi bezpeky. Dopovidi Natsionalnoi akademii nauk Ukrainy. 2023. No. 1. pp. 16–23.
Saaty, T.L. Theory and Applications of the Analytic Network Process: Decision Making with Benefits, Opportunities, Costs and Risks. RWS Publications, 2005. 367 p.
Singh, Amrita; Rose Anish, Preethu; Verma, Aparna et al. A data decomposition-based hierarchical classification method for multi-label classification of contractual obligations for the purpose of their governance. Scientific Reports. 2024. Vol. 14. 12755. https://doi.org/10.1038/s41598-024-63648-x
Zgurovsky, M.Z.; Pankratova, N.D. System Analysis: Theory and Applications. Springer, 2007. 447 p. https://doi.org/10.1007/978-3-540-48880-4
Lande, D.V.; Strashnoy, L.L. Semantychnyi netvorkinh na osnovi velykykh movnykh modelei: monohrafiia. Kyiv: TOV “Inzhynirynh”, 2025. 274 p.
Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web. Stanford InfoLab, 1999. URL: http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf
Mallick, C.; Das, A.K.; Dutta, M.; Das, A.K.; Sarkar, A. Graph-Based Text Summarization Using Modified TextRank. In: Nayak, J.; Abraham, A.; Krishna, B.; Chandra Sekhar, G.; Das, A. (eds). Soft Computing in Data Analytics. Advances in Intelligent Systems and Computing. Singapore: Springer, 2019. Vol. 758. https://doi.org/10.1007/978-981-13-0514-6_14
Bruns, Axel; Snee, Helene. How to Visually Analyse Networks Using Gephi. SAGE Publications, 2022. https://doi.org/10.4135/9781529609752
Traag, V.A.; Waltman, L.; van Eck, N.J. From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. Scientific Reports. 2019. Vol. 9. 5233. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41695-z
Wu, F.Y. The Potts model. Reviews of Modern Physics. 1982. Vol. 54. pp. 235–268. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.54.235
