جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

امروزه، به اشتراک گذاری داده‌های مکانی میان سازمان‌های مختلف به عنوان یک فاکتور اساسی در توسعه پایدار مورد توجه قرار گرفته است. افزایش حجم داده‌های رقومی و سهولت دسترسی به آنها از طریق وب، بازخوانی، تلفیق و به اشتراک‌گذاری آنها را با مشکل مواجه نموده است. فراهم‌کنندگان داده‌های مکانی از جوامع اطلاعاتی مختلف و با درک متفاوت از جهان پیرامون می‌باشند. بنابراین، این داده‌ها اصولاً ناهمگون بوده و در منابع داده مختلفی توزیع یافته‌اند. از آنجایی که اخذ داده‌های مکانی بسیار پرهزینه می‌باشد، توسعه مکانیسم‌هایی برای استفاده مجدد و به اشتراک گذاری اطلاعات مکانی به منظور کاهش این هزینه‌ها ضروری می‌باشد. همچنین مشتری‌مداری و شخصی‌سازی منابع داده از اهمیت ویژه‌ای در استفاده چندمنظوره و انعطاف‌پذیر از داده‌ها و مهیا نمودن داده‌های مرتبط با نیاز کاربران برخوردار است.همانندی یکی از ساخت های اصلی در نحوه سازماندهی و پردازش اطلاعات توسط انسان می‌باشد. سیستم‌های بازخوانی، از سنجش همانندی به منظور تعیین میزان مرتبط بودن استفاده می‌کنند. تنها یک سیستم بازخوانی که نتایج سازگار با نحوه سنجش همانندی در انسان ارائه می‌نماید، قادر خواهد بود به طور موفق کاربران را پشتیبانی نماید. داده‌های مکانی عارضه‌های مکانی در دنیای واقعی را با استفاده از گستردگی مکانی و موقعیت آنها توصیف می‌نمایند. بدین منظور استفاده از خصیصه‌ها به منظور اخذ معانی نهان در داده‌های مکانی ضروری می‌باشد، زیرا می‌توانند جنبه‌های کیفی مکانی نظیر شکل را توصیف نمایند. روابط مکانی نیز نقش اساسی در توصیف معنایی ایفا می‌نمایند؛ تمامی عارضه‌های مکانی دارای یک موقعیت بر روی زمین بوده و بنابراین هر زوج عارضه مکانی دارای یک رابطه مکانی نسبت به یکدیگر می‌باشند. این روابط مکانی می‌توانند در سطح کلاس جنرالیزه گردند: به عنوان مثال به دلیل وابستگی تابعی، تمامی نمونه‌‌‌های نوع عارضه خط لوله در مجاورت نمونه‌های نوع عارضه حریم قرار گرفته‌اند. بنابراین می‌توان گفت نوع عارضه خط لوله دارای رابطه مجاورت با نوع عارضه حریم می‌باشد. تنها مدل‌های توصیف دانش که خصیصه‌ها و روابط را در نظر می‌گیرند، می‌توانند این ویژگی‌های بخصوص داده‌های مکانی را مدل نمایند. این پایان‌نامه روش‌های موجود سنجش همانندی معنایی را که شامل پنج نوع مدل ژئومتریک، مدل مشخصه، مدل شبکه، مدل همترازیابی و مدل ترانسفورماسیون می‌باشد را مورد بررسی قرار داده‌است و نقاط ضعف و قوت هریک از این مدل‌ها را در ارتباط با بازخوانی اطلاعات معنایی از داده‌های مکانی تحلیل می‌نماید. تئوری‌های همانندی معنایی موجود از مدل توصیفی و زبان توصیف مختص خود به منظور توصیف کلاسها استفاده می‌نمایند. درصورتیکه اغلب هستی‌شناسی‌های مکانی با استفاده از انواع مختلف منطق توصیفی، توصیف معنایی گردیده‌اند. بنابراین برای حجم عظیمی از هستیشناسیهای موجود استفاده از این مدلهای سنجش همانندی امکان‌پذیر نیست. از سوی دیگر مدل‌های موجود سنجش همانندی معنایی از روابط مکانی به عنوان ویژگی اصلی توصیف کننده دادههای مکانی پشتیبانی نمیکنند. این پایان‌نامه یک مدل تلفیقی سنجش همانندی معنایی (SimHM) را به عنوان مدل محاسباتی سنجش همانندی معنایی پیشنهاد می‌نماید. این مدل که از هستی‌شناسی توصیف معنایی شده با منطق توصیفی به عنوان مدل توصیفی خود استفاده می‌نماید، با ترکیب دو روش موجود سنجش همانندی، همانندی معنایی را میان کلاس‌های هستی‌شناسی و کلاس جستجوی کاربر محاسبه می‌نماید. SimHM مدل مشخصه را به منظور بیان خصیصه‌ها و مدل شبکه را به جهت بیان روابط (مکانی) تلفیق می‌نماید. این پایان‌نامه با انتخاب سیستم بازخوانی اطلاعات شرکت انتقال گاز ایران به عنوان مطالعه موردی، کارآیی مدل SimHM را ارزیابی نموده و پارامتر‌های دقت و فراخوانی را در مدل SimHM با مدل‌های موجود سنجش همانندی معنایی مقایسه می‌نماید. مقادیر پارامترهای دقت و فراخوانی محاسبه شده بیانگر بهبود همانندی معنایی سنجش شده تا حد زیادی می‌باشد.

محيط‌هاي محاسبات فراگير با داشتن انواع شبکه‌هاي ارتباطي و سيستم‌هاي کارگزار، محمل مناسبي براي ارائه‌ي انواع سرويس‌ها به کاربران هستند. يکي از مسائل مهم در چنين محيط‌هايي مساله‌ي کشف سرويس است. در اکثر روش‌هاي کشف سرويس که تا کنون ارائه شده‌اند، دو مساله‌ي اساسي عدم وابستگي به گره‌اي خاص و توجه به اطلاعات زمينه به‌صورت همزمان در نظر گرفته نشده است. از آن‌جا که در يک محيط محاسبات فراگير، اطلاعات زمينه نقش مهمي در ارائه‌ي سرويس راحت‌تر به کاربر دارد؛ در اين پايان‌نامه سعي شده است کليات يک روش کشف سرويس آگاه از زمينه با استفاده از منبع‌زمينه به عنوان تابلوي تبليغات سرويس‌ها ارائه شود. به اين‌صورت که اطلاعات سرويس‌هايي که اخيراً به محيط اضافه شده‌اند در منبع‌زمينه ذخيره مي‌شوند و منبع‌زمينه علاوه بر ارسال بسته‌هاي پاسخ، اطلاعات اين سرويس‌ها را نيز تبليغ مي‌کند. البته در اين ايده منبع‌زمينه، يک پوشه‌ي سرويس نخواهد بود؛ به اين دليل که روش پيشنهادي بدون وجود منبع‌زمينه با استفاده از اطلاعاتي که گره‌ها از محيط دريافت کرده‌اند نيز قادر به کشف سرويس مي‌باشد. در ضمن اين روش با گروه‌بندي سرويس‌ها، به عمليات کشف سرويس سرعت مي‌بخشد. براي ارزيابي اين روش يک برنامه شبيه‌ساز طراحي شده است که با تعريف اطلاعات محيط و انجام تنظيمات اوليه عمليات کشف سرويس را بر اساس روش پيشنهادي انجام مي‌دهد. معيارهاي سنجش در اين شبيه‌ساز «تعداد بسته‌هاي توليد شده»، «زمان مورد نياز»، و «کارايي» کشف سرويس است. در مقايسه‌ي نتايج بدست آمده از روش پيشنهادي با ساير روش‌هاي مشابه مانند روش GSD و روش Pohare و همکارش، بهبود کيفيت معيارهاي سنجش کشف سرويس مشاهده مي‌شود. کارايي برتر روش پيشنهادي ما صرف هزينه و زمان کمتر به همراه کارايي بالاتر براي رسيدن به نتايج مطلوب مي‌باشد.