جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

قابلیت عمل پذیری متقابل،در اجتماع وب معنایی به یک امر بسیار مهم و حیاتی تبدیل شده است. طراحان وب، هم چنان با مشکل قابلیت عمل پذیری متقابل معنایی روبرو هستند، که در مسیراستفاده ازکلیه امکانات بالقوه وب قرار دارد. یک مسأله اصلی در قابلیت عمل پذیری متقابل در وب معنایی، تطابق هستان شناسی هاست. تطابق هستان شناسی ها، به فرآیند یافتن روابط و یا تشابه های بین موجودیت های هستان شناسی های مختلف اشاره دارد. تطابق هستانشناسی ها یک مسأله اصلی در بسیاری از کاربردها، مانند مجتمع سازی داده ها، انبار داده ها، تجارت الکترونیکی، و پردازش پرس وجوهای مفهومی می باشد. در این پایان نامه با الهام از یک روش مشهور قبلی (که +prior خوانده می شود) یک روش نوین برای تطابق هستان شناسی ها ارائه می دهیم. +prior، از معیارهای مختلف شباهت استفاده می کند و آن ها را با یک روش وفقی با یکدیگر مجتمع می سازد و درنهایت در صورت لزوم، یک شبکه تعاملی را برای یافتن پیکربندی که به بهترین شکل قیدهای هستان شناسی را ارضا می‌کند، به کار می گیرد. روش پیشنهادی ما بهبودهایی درمراحل مختلف+prior انجام می‌دهد. بهبودهای پیشنهادیشامل تعریف یک معیار شباهت جدید، یک روش جدید برای مجتمع‌سازی شباهت‌ها با استفاده از تعریف یک مفهوم نوین، و ایجاد تغییری در مرحله ارضای قیدهای هستان شناسی است. نتایج ارزیابی بر روی مجموعه محک استاندارد OAEI نشان می دهد روش پیشنهادی ما، معیارهای استاندارد ارزیابی را نسبت به +priorبهبود می بخشد. مقایسه با دیگر روش های مشهور تطابق نیز نشان میدهد روش ما، نتایج خوبی تولید می کند.

وب معنایی شامل قرار دادن داده‌ها روی وب و ساختن ارتباطات به گونه‌ای است که انسان و ماشین بتوانند محتوای وب داده را کاوشنمایند. هدف وب معنایی افزایش توانایی ماشین‌ها در دسترسی به منابع موجود در وب، پردازشو بکارگیریآن‌ها می‌باشد. با توجه به رشد گسترده‌ی داده‌های پیوندی و افزایش مجموعه داده‌ها در چند سال اخیر، نیاز به ابزاری برای کشف پیوند در مقیاس وسیع احساس می‌شود. ابزارهای کنونی برای کشف پیوند مجبور به مقایسه‌ی تمامی موجودیت‌ها در مجموعه داده‌ها هستند. با خوشه بندی موجودیت‌ها، می‌توان قبل از ایجاد پیوند و بر اساس نوع پیوند تعداد مقایسه‌ها بین موجودیت‌ها را کاهش داد. یکی از مهم‌ترین اتصالات معنادار در وب داده، شناسایی و اتصال موجودیت‌هایی است که به یک موجودیت یکسان اشاره می‌کنند ولی دارای شناسه‌های یکتای منبع متفاوت هستند و در مجموعه داده‌های مختلفی قرار دارند. در این تحقیق یک مدل به منظور شناسایی وایجاد خوشه‌هایی با موجودیت‌های همانند در وب داده ارائه شده است. مدل ارائه شده قابل بکارگیری روی مجموعه داده‌ها با دامنه‌های متفاوت است. این روش می‌تواند به عنوان یک مولفه در ابزارهای کشف پیوند مانند ابزار silk استفاده شده و سبب بهبود پبچیدگی زمانیوافزایش دقت کشف پیوند شود.مدل پیشنهادی دارای دو ماژول اصلی است: 1.

استفاده از فن‌آوری وب معنایی در مهندسی نرم‌افزار یکی از راه‌های غلبه کردن بر مشکلات کنونی مهندسی نرم‌افزار است؛ به‌طوری‌که امروزه توجه بسیاری از محققان به این مقوله معطوف شده است و روش‌های مختلفی در این راستا ارایه کرده‌اند. برخی از این روش‌ها هستی‌شناسی محور بوده و بر تولید کد نرم‌افزار از مدل‌های معنایی متمرکزند و شماری دیگر، مبتنی بر هستی‌شناسی بوده و از فن‌آوری وب معنایی به‌عنوان ابزار کمکی در فرآیند‌های کلاسیک نرم‌افزار استفاده کرده‌اند.در این پایان‌نامه برای تولید سریع نرم‌افزار، یک روش معنایی جدید با نام SRAD، پیشنهاد شده‌است. در این روش، مدل ایستای دامنه در هستی‌شناسی دامنه و مدل پویای آن در هستی‌شناسی برنامه توصیف می‌شود. هستی‌شناسی دامنه در حقیقت جایگزینی قدرتمند برای مدل داده است زیرا در این هستی‌شناسی ضمن اینکه مانند پایگاه‌های داده، داده‌های نرم‌افزار ذخیره می‌شود، زمینه برای استفاده از استدلال‌گرها و موتورهای قواعد نیز مهیا می‌شود. تمام عملکردهای نرم‌افزار در هستی‌شناسی برنامه توصیف و پیاده‌سازی می‌شود. می‌توان بر اساس چارت عملیاتی سیستم، عملکردهای نرم‌افزار را در این هستی‌شناسی به‌صورت سلسله‌مراتبی توصیف و پیاده‌سازی کرد. برای پیاده‌سازی عملکردها در هستی‌شناسی برنامه، از قواعد وب معنایی بهره گرفته شده است. در حقیقت بدنه یک عملکرد با استفاده از لیست مرتبی از قواعد قابل پیاده‌سازی است. برای اجرای عملکردهای توصیف شده در هستی‌شناسی برنامه می‌توان از موتور‌های قواعد کلاسیک مانند Jess بهره گرفت ولی برای افزایش کارایی، در راستای این پایان‌نامه، موتور اجرای RE طراحی و پیاده‌سازی شده است. این موتور ضمن پشتیبانی از انواع اتم‌های مختلف، قادر است عملکردهای توصیف شده در هستی‌شناسی برنامه را با کارایی مطلوب به اجرا در آورد.برخلاف اکثر روش‌های موجود که سعی در ایجاد کد نرم‌افزار دارند، با استفاده از روش SRAD در حقیقت مدلی از نرم‌افزار ایجاد شده است که قابل اجرا است. به‌عبارت دیگر منطق کاری نرم‌افزار به‌جای اینکه در پس کد‌های آن نهان شود، در یک مدل رسمی توصیف می‌شود. چنین مدلی ضمن انتزاعی‌تر کردن فرآیند تولید، می‌تواند فرآیند نگهداری نرم‌افزار را نیز بسیار آسان کند. SRAD روشی معنایی برای تولید سریع نرم‌افزارهایی است که نگهداری بسیار آسانی دارند.

پیوندهای RDF به عنوان یکی از ارکان وب معنایی به شمار می‌آیند. با استفاده از این پیوندها و به کمک آنتولوژی‌های موجود، وب کنونی به ساختاری قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌شود. وب حاصله از این تغییر با نام وب داده‌ها شناخته می‌شود. یکی از چالش‌های اساسی در راه توسعه وب داده‌ها، پیوندهای شکسته شده می‌باشند. به دلیل ماهیت تغییرپذیر وب، مجموعه داده‌های موجود در وب داده‌ها نیز دائماً در حال تغییر می‌باشند. این تغییرات باعث می‌شوند پیوندهای موجود در گذر زمان به مکان‌های نادرست یا ناموجود ارجاع داده شده و به اصطلاح شکسته شده تلقی ‌شوند. پژوهش‌های انجام گرفته در این زمینه تا کنون بر اصلاح پیوند، توسط مقصد پیوند تاکید داشته‌اند. این روش‌ها معایبی از جمله ایجاد نقطه شکسته مرکزی و نقض حق مالکیت مجموعه داده‌ها را به همراه دارند. در این تحقیق رویکردی برای اصلاح پیوند از طریق مبدأ پیوند ارائه شده است. زمانی که مقصد پیوند دیگر قابل دسترسی نباشد، الگوریتم در همان لحظه اجرا شده و مقصد تغییر یافته را پیدا می‌نماید. روش پیشنهادی با ایجاد دو مجموعه موجودیت‌های بالا دست و پایین دست، یک ساختار گرافی انحصاری را با نام گراف هویت برای هر موجودیت تشکیل می‌دهد. در ادامه از طریق این گراف کاندیداهای مشابه استخراج شده و مناسب‌ترین گزینه به عنوان خروجی نهایی ارائه می‌شود. روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌های استاندارد، مورد ارزیابی قرار گرفته و با مهم‌ترین روش‌های ارائه شده تا کنون مقایسه شده است. نتایج بدست آمده، نشان‌ می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با روش‌های دیگر پاسخ قابل قبولی را ارائه داده است.

با پیشرفت فناوری های اطلاعاتی و مخابراتی، مقادیر فراوانی اطلاعات ناهمگن و توزیع شده فراهم شده است. وب معنایی سعی دارد تا این اسناد و اطلاعات را به فرم داده قابل فهم (دانش) برای ماشین نمایش دهد. یکی از راه های نمایش دانش در وب معنایی، آنتولوژی است که واژه ها و ارتباط بین آن ها را در یک دامنه خاص نشان می دهد. امروزه آنتولوژی ها به روش های مختلف و توسط توسعه دهندگان متفاوتی مدل می شوند، بنابراین همواره تفاوت هایی بین مفاهیم مدل شده در آنتولوژی ها وجود خواهد داشت که تعامل میان آن ها را مشکل می سازد. تطبیق آنتولوژی ها، به عنوان زیرساختی مناسب برای انجام تعاملات در وب معنایی مطرح شده است و به فرآیند یافتن روابط و یا شباهت ها بین موجودیت های آنتولوژی های مختلف اشاره دارد. تاکنون تطبیق دهنده های بسیاری مطرح شده اند که در برخی موارد خوب عمل می کنند و در برخی موارد خوب عمل نمی کنند. این مساله، اهمیت خاصی به انتخاب تطبیق دهنده و ترکیب تطبیق دهنده ها می بخشد. از طرفی، تطبیق خودکار آنتولوژی ها به دلیل عدم تعامل با کاربر، نمی تواند نتایجی با کیفیت بالا به ویژه بر روی مجموعه داده های بزرگ حاصل نماید و این چالشی دیگر است که با عنوان عدم قطعیت در تطبیق آنتولوژی ها بیان شده است. در این پایان نامه، یک متاسیستم تطبیق دهنده با نام MixAlign پیشنهاد شده است که از یک سو به ترکیب نتایج تطبیق دهنده های آنتولوژی ها می پردازد و از سوی دیگر به طور همزمان، مساله عدم قطعیت را رفع می کند تا خروجی تطبیق (هم ترازی)، بهبود یابد. معماری پیشنهادی این سیستم، متشکل از سه بخش با نام های تبدیل کننده فازی، تجمیع کننده فازی و استخراج کننده پویا می باشد. در اینجا با استفاده از تئوری مجموعه های فازی که یکی از روش های ارائه عدم قطعیت است، طبیعت غیرقطعی نگاشت ها مدل سازی می شود. در ادامه، این هم ترازی ها با تعریف درجه توافق مبتنی بر مرکز ثقل اعداد فازی ذوزنقه ای، ترکیب می شوند و سپس، نگاشت های مناسب جهت هم ترازی نهایی استخراج می شوند. بدین ترتیب با هم ترازی های ناقص، متناقض و مخرب، به نحوی قابل قبول رفتار می شود تا در نهایت بتوان از میان چندین هم ترازی ارائه شده برای دو آنتولوژی، به یک هم ترازی توافقی با دقت بیشتر رسید. نتایج تجربی نشان داد که ترکیب هم ترازی های خروجی سیستم های تطبیق دهنده به کمک این روش، کیفیت و دقت واقعی هم ترازی نهایی را نسبت به سیستم های اولیه (قبل از ترکیب) و نسبت به سایر روش های تجمیع مشابهت بهبود می بخشد.

پیش‌نیاز وب‌معنایی که با هدف ایجاد ارتباط و تعامل مستقیم ماشین‌ها بدون دخالت بشر طرح شد، وجود مقدار زیادی آنتولوژی و داده‌های حاشیه‌نویسی است. با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجه در ابزارها و راه‌حل‌های نیمه‌خودکار، به‌میزان کافی از نیروی انسانی و هوش افراد برای ساخت آنتولوژی، حاشیه‌نویسی داده‌ها در انواع بعدها و قالب‌ها و تنظیم کردن اجزای مفهومی در آنتولوژی‌های متعدد، نیاز است. سری بازی‌های هدف‌دار برای استفاده‌ی مجانی از وقت، هوش و توانایی افراد برای نخستین بار به‌وسیله‌ی لوئیس ون آهِن (در سال 2002) ارائه شد. ایده‌ی استفاده از بازی‌های هدف‌دار در درست کردن وب‌معنایی، به‌وسیله‌ی کاترینا سیورپائس (در سال 2006) مطرح شد. سیورپائس، چند بازی‌ را برای حاشیه‌نویسی معنایی در دامنه‌های مختلف، ارائه داده است. این رساله، به‌دنبال آن است که به‌طور گسترده‌تری از بازی‌های هدف‌دار در ساخت وب‌معنایی استفاده کند؛ بنابر‌این، به‌بررسی آنتولوژی و آنتولوژی فازی، حاشیه‌نویسی داده‌ها بر‌اساس آنتولوژی‌های‌ موجود و تنظیم اجزای مفهومی در آنتولوژی‌ها می‌پردازد. با بررسی مراحل تولید آنتولوژی و آنتولوی متغیر زبانی فازی، مراحلی که انجام‌شان نیازمند نیروی انسانی بودند، شناسایی و بازی‌هایی برای انجام برخی از این مراحل، پیشنهاد می‌شود. در نهایت، یکی از بازی‌های پیشنهادی با نام واژه‌معنا (LingoGame) که برای پیدا کردن مقادیر متغیرهای زبانی است، پیاده‌سازی و نتایج حاصل از آن، بررسی می‌شود.

در دنیای امروز به منظور کاهش هزینه یادگیری از طرفی و هزینه وقت از طرف دیگر که نمی توان از آن چشم پوشی کرد، بهره گیری از سیستمهای جدید یادگیری همچون یادگیری الکترونیکی جایگاه خود را نمایان ساخته است. محققان تلاش می کنند برای پایین آوردن هزینه آموزش مستقل از زمان با تکیه بر فناوری های جدید بتواند علاوه بر آموزش موثر هزینه تولید را با بهره گیری از دانش اشتراکی در محیط وب کاهش داده و با تنوع بخشی محتوای آموزش الکترونیکی به کمک سیستم های انطباقی مبتنی بر شبکه وب معنایی به اطلاعات و داده های مرتبط برای یادگیرنده دست یابند.در این تحقیق آنچه مورد نظر ماست شامل، بهره گیری از وب معنایی به منظور غنی سازی محتوای آموزش الکترونیکی برای افزایش اثر بخشی و ارتقاء کیفیت آموزش در سیستم های آموزش الکترونیکی و ارائه بهترین شیوه بکارگیری فناوری های وب معنایی در تنوع بخشی و غنی سازی محتوای آموزش الکترونیکی با تکیه بر آمار و کاربردها است. بدین منظور در این تحقیق تلاش شده با ارائه و طراحی یک معماری توزیع شده در حوزه های مختلف وب معنایی مانند مدل سازی محتوایی مبتنی بر کلید واژه با بهره گیری از داده کاوی،تولید محتوابه روش های مشارکتی و اجتماعی، تولید محتوا به روش تفسیر متن بر اساس هستان شناسی و ارائه محتوای آموزش الکترونیکی مبتنی بر هستان شناسی به تقویت و تنوع بخشی محتوای آموزشی اثر بخش دست یافت.ارزیابی عملکرد سیستم آموزش الکترونیکی با محتوای غنی شده مبتنی بر وب معنایی حاکی از افزایش اثر بخشی آموزش بر روی یادگیرندگان داشته است، که این مهم با محتوای معمول در سیستم های مدیریت یادگیری بر روی تعدادی از یادگیرندگان نمونه امتحان، و نتیجه میزان یادگیری بررسی شده است، به طوری که با بهره گیری از این سیستم می توان حداقل به افزایش توانمندی یادگیرندگان به میزان 20% و علاقه مندی استفاده از سیستم به میزان 40% برای آنان دست یافت.

با توجه به حجم عظیم دانش و اطلاعات بشر و رشد روزافزون مستندات در زمینه‌های مختلف، پردازش زبان‌های طبیعی و تبدیل متون به دانش قابل فهم برای ماشین، مورد توجه قرار گرفته است. با استفاده از سیستم‌های استخراج اطلاعات می‌توان بطور خودکار پایگاه دانشی ساخت‌یافته از متون ایجاد کرد. در واقع هدف یک سیستم استخراج اطلاعات، استخراج حقایق از متون غیرساخت‌یافته و نمایش آن‌ها در قالب‌های ساخت‌یافته مانند سه‌گانه‌های RDF می‌باشد. اگر حقایق در قالب معنایی RDF نگاشت شوند، می‌توان اطلاعات مورد نیاز را با ساخت و ارسال پرس‌وجوهای SPARQL روی پایگاه دانش بدست آورد. در این پایان‌نامه، روشی برای استخراج آزاد حقایق از متون زبان فارسی پیشنهاد شده است که در آن استخراج حقایق در سطح جمله و بر اساس تشخیص افعال و روابط وابستگی‌ بین اجزای جمله انجام می‌شود. راه‌کار پیشنهادی، حقایق اصلی را بر اساس فعل و حقایق فرعی را بر اساس روابط بین گروه‌های اسمی جمله استخراج و برای تبدیل به قالب RDF آماده‌سازی می‌کند. برای نگاشت حقایق در قالب معنایی RDF، URI قسمت‌های نهاد، مسند و گزاره یک حقیقت با استفاده از شبکه واژگان و ویکی‌پدیا شناسایی می‌شود. در نتیجه در راه‌کار پیشنهادی شبکه واژگان فردوس‌نت بصورت خودکار بر اساس شبکه واژگان انگلیسی ایجاد می‌شود. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در استخراج حقایق موفق بوده و باعث بهبود دقت و فراخوانی نسبت به سیستم‌های موجود می‌شود. علاوه بر‌این سیستم پیشنهادی حقایق را در قالب معنایی RDF استخراج می‌کند.

نیاز به معنا بخشیدن به محتویات وب، به‌گونه‌ای که برای ماشین‌های مختلف قابل فهم باشد، ایده اصلی ظهور وب معنایی است. اما با طراحی آنتولوژی‌ها، توسط افراد و سازمان‌های مختلف در حوزه‌های گوناگون، سطحی از ناهمگونی اطلاعات به سیستم تحمیل شده است که با تطبیق صحیح آنتولوژی‌ها می‌توان این مشکل وب‏معنایی را نیز حل کرد. با وجود تحقیقات بسیاری که در سال‌های اخیر در زمینه‌ی تطبیق خودکار آنتولوژی‌ها انجام شده، چالش بزرگ تعامل میان آنتولوژی‌ها در شرایط گوناگون همچنان به قوت خود باقی است. این پایان‌نامه در پی یافتن روش‌هایی برای افزایش کارایی سیستم‌های موجود در شرایط مختلف است. این تحقیق متشکل از دو بخش است. در پژوهش اول با استفاده از روش ترکیبی یادگیری ماشین، آدابوست، سیستم‌های موفق تطبیق با یکدیگر ترکیب می‌شوند؛ بدین ترتیب تطبیق‌گرهای مختلف نقاط ضعف یکدیگر را پوشش می‌دهند. نتایج ناشی از پژوهش افزایش دقت و کارایی این روش را نسبت به بهترین تطبیق‌گرهای مجزا نشان می‌دهد. در پژوهش دوم از دامنه‌ی گسترده‌ی اطلاعاتی ویکی‌پدیا، به‏عنوان منبع زبانی، استفاده شده است. به این صورت که سیستم با افزایش دامنه‌ی اطلاعاتی هر تطبیق‌گر در حوزه‏های گوناگون، سعی در بهبود نتایج آن دارد. در این پژوهش نیز کارایی هر سیستم نسبت به قبل افزایش یافته است.

امروزه یادگیری و آموزش در دنیای مجازی از اهمیت بالایی برخوردار است. بهمین دلیل نیاز به سیستم‌های یادگیری الکترونیک که یادگیری را در هر مکان و زمانی ممکن می‌سازند بیش از پیش احساس می‌شود. از سوی دیگر با توسعه وب، حجم اطلاعات موجود در آن بصورت چشمگیری رو به افزایش است. این امر سبب می‌شود تا سیستم‌های یادگیری الکترونیک با حجم وسیعی از اطلاعات برای آموزش مواجه شوند. اما اصول مشتری مداری این اجازه را به این سیستم‌ها نمی‌دهند تا فراگیران را با حجم زیادی از اطلاعات درگیر کنند. چراکه اولا این امر موجب سردرگمی فراگیران در انتخاب موضوع برای مطالعه می‌شود، ثانیا بسیاری از این اطلاعات با توجه به مواردی نظیر خصوصیات فراگیر، علایق، اهداف و توانمندی‌های وی قابل استفاده توسط او نیستند.در پاسخ به این مسئله سیستم‌های تطبیق پذیر آموزشی ظهور کردند که هدف کلی آنها ایجاد یک تجربه منحصر به فرد آموزشی برای هر فراگیر است. این سیستم‌ها با مدل کردن خصیصه‌های مختلف فراگیر و دراختیار داشتن فرادانشی نسبت به محتوای آموزشی به شخصی سازی مطالب آموزشی برای تک تک فراگیران می‌پردازند. این مطالعه ابتدا به مرور کارهای انجام شده در زمینه سیستم‌های تطبیق پذیر آموزشی می‌پردازد. ماحصل مرور منابع موجود در این حوزه، شکاف‌های تحقیقاتی فعلی است که به تفصیل بررسی می‌شوند. بر این اساس این تحقیق به ارائه مدلی جهت شخصی سازی محتوای آموزشی می‌پردازد. معماری این مدل مبتنی بر ایده سیستم‌های چند عامله است و برای نگهداری محتویات آموزشی از هستی شناسی و استاندارد محتوایی SCORM در سطوح انتزاعی جداگانه بهره می‌گیرد. به منظور اعتبار سنجی این مدل از رویکرد پیاده سازی و شبیه سازی یک سناریوی ساده استفاده شده است. این سیستم بر روی سیستم مدیریت یادگیری Sakai نصب و راه اندازی شده است و به منظور اثبات کارآمدی آن از یک سناریوی ساده برای تطبیق پذیری استفاده شده است. نتایج این شبیه سازی نشان می‌دهند که این مدل بخوبی می‌تواند محتویات آموزشی را به فراگیران مختلف ارائه دهد.