Дисертаційна робота присвячена розробці багаторівневих ймовірнісних мереж, що дозволяють врахувати зміни у контексті, а також методів їх автоматичноі побудови за навчальними даними для аналізу та моделювання складних інформаційних систем, що функціонують в умовах невизначеності. Розроблено нову архітектуру багаторівневої ймовірнісної метамережі. Метірівень дозволяє аналізувати і моделювати різновиди одного ймовірнісного процесу, що описується ймовірнісною мережею в різних контекстах, а також за допомогою ймовірнісної мережі. На основі архітектури ймовірнісної метамережі розроблено три моделі ймовірнісних метамереж: С-метамережу, R-мерамережу та комбіновану RC-метамережу, що відрізняються впливом контекстних атрібутів на прогнозуючу мережу. Модіфіковани правила ймовірнісного виведення виведення для розроблених мереж з даних для багаторівневих моделей. Надано застосування ймовірнісних метамереж для задач фільтрації змісту Web та передбачення переваг користувача мобільної комерції, молелювання радіаційного ризику населення.
Кл.слова: ймовірнісні мережі, невизначеність, ймовірнісні метамережі, атрибут, релевантність, контекст, навчання мереж, ймовірнісне віведення