جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

شی گرایی متداولترین رویکرد توسعه ی سیستم های نرم افزاری می باشد، اما ناتوانی این روش در پیمانه بندی کانسرنهای متقاطع، مشکل اصلی تمامی سیستمهای شی گرا میباشد. تکنولوژی جنبه گرا این امکان را با فراهم نمودن یک واحد به نام جنبه مهیا ساخته است. یکی از بحثهای اصلی جنبه گرایی، فرآیند جنبه کاوی است. گرچه دیدگاههای جنبه کاوی بسیاری تاکنون ارائه شده است ولی هیچ یک از این دیدگاهها نتوانستند کانسرنهای متقاطع را به صورت خودکار و بدون نیاز به درگیری برنامه نویس شناسایی نمایند. وابستگی به قواعد نامگذاری و اتلاف زمان بسیار برای حذف نمودن نتایج پیشنهادی اشتباه توسط ابزار از دیگر مشکلات دیدگاههای موجود است. مطالعه ی همه ی این موارد زمینه ساز ایجاد روشی جدید در این پایان نامه گردید. هدف روش پیشنهادی در این پژوهش این است که راهکاری مناسب جهت مدلسازی مطلوب برای جنبه کاوی ارائه نموده که به طور خودکار و بدون نیاز به درگیری کاربر و مستقل از قواعد نام گذاری بتواند کانسرن های متقاطع را شناسایی و سپس آن کانسرن را استخراج نماید که این کار در قالب ارائه ی سه روش انجام گرفت. در روش پیشنهادی اول با ارائه ی الگوریتمی به پیدا نمودن کانسرن متقاطع در صورت یکسان بودن نام متغیر های دو ماشینخودکار محدود شده ی ورودی پرداخته گردید که این الگوریتم قادر به یافتن کانسرن مشترک در صورتی که رفتار کانسرن مشترک مساوی، اما نام متغیرهای کانسرن مشترک در دو ماشین متفاوت باشد نبود. لذا با توسعه ی روش پیشنهادی اول، در روش پیشنهادی دوم، با ارائه ی الگوریتمی به ترفیع مشکل روش پیشنهادی اول پرداخته شد که با مشکل داشتن مرتبهِ زمانی بالا در یافتن کانسرن مشترک مواجه بود. بنابراین در روش پیشنهادی سوم، روش پیشنهادی بهینه، با ارائه ی الگوریتم جدیدی به کاهش مرتبه ی زمانی در یافتن کانسرن مشترک پرداخته شد. سپس، روش های پیشنهادی در محیط جاوا شبیه سازی شده و نمونه ای از مثال تجربی به ابزار شبیه سازی شده، داده و کانسرن مشترک آن استخراج گردیده است.جهت اعتبار سنجی نتایج به دست آمده، این نتایج با نتایج حاصل از اجرای الگوریتم به صورت دستی مقایسه گردیده است. در پایان جهت تایید بهینه بودن روش پیشنهادی سوم، از لحاظ مرتبه ی زمانی نتایج این روش با روش پیشنهادی تکمیل یافته مقایسه گردیده است.

در سال‌های اخیر، تکنیک‌های فیلتر محتوایی دانش‌محور مبتنی‌بر پایگاه دانش و آنتولوژی به‌ روش‌هایی کارا و قابل‌قبول برای فیلتر اطلاعات تبدیل شده‌اند. در این تحقیق از ساختار آنتولوژی و پایگاه‌دانش‌های ویکی‌پدیا، وردنت و BNC برای عمل فیلتر اسناد، بهبود نمایش اولویت‌های کاربری و محتوای اسناد و محاسبه شباهت معنایی استفاده می‌شود. همچنین سامان‌دهی علایق کاربری و محتوای اسناد در پروفایل‌ها امکان استخراج دانش درباره‌ی علایق احتمالی کاربران و محتوای اسناد را با استفاده از آنتولوژی و پایگاه‌دانش فراهم می‌آورد. این تحقیق روشی نوین و منحصر‌به‌فرد در ساختار ترکیب خبرگان برای فیلتر اسناد ارائه می‌کند و مجموعه‌ای از بهترین و کاراترین روش‌های فیلتر را پیاده‌سازی و با هم یکپارچه می‌کند. ارزیابی سیستم در دو مرحله ارزیابی روش‌های محاسبه شباهت معنایی و روش‌های فیلتر محتوایی با استفاده از مجموعه داده‌های میلر- چارلز و 20Newsgroup انجام می‌شود. نتایج ارزیابی، همبستگی زیاد روش‌های محاسبه‌ی شباهت معنایی میان مفاهیم را با قضاوت بشر نشان می‌دهد. روش‌ مبتنی‌بر ویکی‌پدیا با میزان همبستگی 0.779 نه‌تنها از دیگر روش‌های پیاده‌سازی شده بهتر عمل می‌کند بلکه از روش‌های مشابه و شناخته‌شده‌ای مانند CODC با میزان همبستگی 0.693 و روش ESA با میزان همبستگی 0.58 بهتر عمل می‌کند. به‌علاوه در ارزیابی روش‌های فیلتر دانش‌محور ملاحظه می‌شود که روش مبتنی‌بر آنتولوژی با نرخ صحت و کارآیی98.9 و 98 درصد و روش مبتنی‌بر ویکی‌پدیا با نرخ صحت و کارآیی98.2 و 96 درصد نتایجبهتری نسبت به دیگر روش‌های مشابه و شناخته شده مانند NB-SVM Hybrid دارند. همچنین نتایج ارزیابی روش مبتنی‌بر ساختار ترکیب خبرگانبا نرخ صحت و کارآیی 99.4 و 98.9 درصد نشان می‌دهد کهاین روش نه‌تنها از تک‌تک روش‌های پیاده‌سازی شده کارآیی و صحت بالاتری دارد، بلکه می‌تواند خطاهای عمل فیلتر را تصحیح کند. براساس این نتایج، سیستم پیاده‌سازی شده می‌تواند به‌عنوان رویکرد جدیدی در فیلتر محتوایی و به‌عنوان چارچوبی برای استفاده در کاربردهای فیلتر اطلاعات استفاده شود.

از دیر باز بحث امنیت سیستم‌های رایانه‌ای همراه با فزونی یافتن اقسام آسیب پذیری‌ها و نیز سوءاستفاده مهاجمین از این ضعف‌ها به عنوان یکی از مباحث پر تنش در جوامع علمی مطرح بوده است. می‌توان اقدامات انجام شده در زمینه امنیت رایانه‌ای را به دو دسته کلی تقسیم کرد: پیش از رخداد و پس از رخداد. در زمینه فرایندهای پس از رخداد بیشتر علاقه‌مندیم تا با کسب شواهد دیجیتال از سیستم هدف به شناسایی جرم حادث شده،‌ عامل آن و میزان خرابی متاثر از جرم بپردازیم تا در صورت امکان مهاجم را تشخیص داده، راه نفوذ را سَد کنیم و به جبران مافات بپردازیم. به مجموعه این فرایند، جرم‌شناسی دیجیتال گفته می‌شود. در این میان، منابع متفاوتی همچون دیسک، شبکه و حافظه برای کسب شواهد از سیستم هدف وجود دارند. روش‌های مرسوم به علت مانایی داده‌های روی دیسک بیشتر به کسب شواهد از این منبع می‌پردازند. حال آنکه منابع پر‌ارزشی از اطلاعات به علت نامانایی و یا سختی تحلیل از بررسی باز می‌مانند. در این پژوهش سعی داریم اَهمّ ابزارهایی که تاکنون برای جمع‌آوری و نیز تحلیل شواهد حافظه ارائه شدند را به صورت کلی بررسی کرده و معیاری برای مقایسه و انتخاب آنها توسط متخصصان امنیت ارائه دهیم. به طور کلی به این فرایندهای کسب و تحلیل داده‌های حافظه جرم‌شناسی حافظه گفته می‌شود. درادامه به مُعضلات روش‌های مرسوم در زمینه جرم‌شناسی حافظه خواهیم پرداخت و نشان خواهیم داد که می‌توان با یک هستی‌شناسی پیشنهادی و ارائه استاندارد برای شواهد کسب شده از حافظه به بسیاری از این مسائل پاسخ گفت. در نهایت چارچوب جدیدی را برای بازسازی حوادث رخ داده در طی تجسّس دیجیتال پیشنهاد خواهیم کرد تا جرم‌‌شناسان بتوانند از آن برای عینیت بخشیدن به سیر وقوع حوادث رخ داده بهره ببرند.

منطقه مورد مطالعه در شمال استان آذربايجان غربی، در شمال شهر ماکو و در جنوب روستای آداغان، در شمال روستای علی آباد واقع شده است. فاصله شهرستان ماکو با تبریز 250 کیلومتر و با شهرستان ارومیه 275 کیلومتر می باشد. نهشته های پرمین در ایران به خصوص در البرز – آذربايجان برونزدهاي گسترده‎اي دارند. در اين زون، سه واحد سنگ‎چينه‎اي به نام‎هاي سازند دورود (در زير)، روته (در وسط) و نسن (در بالا) معرف توالي‎هاي پرمين ‎هستند. اين سازندها هر يك به تنهايي يك چرخه رسوبي كامل ‎هستند كه ميان دو سطح فرسايشي جاي دارند. در بين سه سازند ياد شده، به ويژه در البرز باختري و آذربايجان، چرخة دوم پرمين (سازند روته به سن مرغابین) بيشترين رخنمون را دارد و چنين استنباط مي‎شود كه در زمان رسوبگذاري سازند روته، درياي پرمين بيشترين گسترش را داشته است. سازند روته در سراسر نواحى دره روته حدود 230 متر ضخامت دارد، ولى در دره کرج اين ضخامت به حدود 300 متر مى‌رسد. در برخى نواحى بويژه در مناطقى که قسمتهاى بالائى سازند روته فرسايش يافته و يا بوسيله نهشته‌هاى سازند شمشک بصورت همشيب و با نبود چينه‌اى پوشيده مى‌شود، اندازه‌گيرى ضخامت واقعى آن امکان‌پذير نمى‌باشد. در نواحى شمالى آذربايجان بويژه، در نواحى ماکو و مراغه اين ضخامت از 700 متر نيز تجاوز مى‌کند.نهشته های پرمین در منطقه ماکو شامل سنگ آهک های خاکستری تیره با ضخامت حدود 926 متر می باشد که بر اساس مطالعات لیتوستراتیگرافی می توان به سه واحد: سنگ آهک های بلروفون دار ، سنگ آهک های چرت دار و سنگ آهک های توده ای کریستالیزه و دولومیتی تقسیم کرد. مرز زیرین نهشته های پرمین به صورت هم شیب با سازند ایلانقره و مرز بالایی آن به صورت ناپیوستگی زاویه دار با سازند قم می باشدبر اساس مطالعات میکروفاسیس و محیط رسوبی، 9 میکروفاسیس مربوط به زیر محیط های پهنه جذر و مدی، لاگون، سدی، دریای محصور و باز (رمپ درونی )، رمپ میانی و رمپ بیرونی شناسایی شده که وابسته به یک محیط رمپ هموکلینال می باشند.مطالعات بیوستراتیگرافی منجر به شناسایی 4 بیوزون شده است که سن Murghabian-Djulfian را برای نهشته های پرمین در برش مورد مطالعه نشان می دهند.مطالعات حساسیت مغناطیسی و تطابق نتایج حاصل از این مطالعات با مطالعات حاصل از میکروفاسیس و محیط رسوبی و بیوستراتیگرافی نشان می دهد که نرخ کربنات زایی عامل بسیار موثر در حساسیت مغناطیسی است. همچنین تعیین مرز Midian-Djulfian (انتهای Guadalupian) که با انقراض دسته جمعی برخی از خانواده های فوزولیناتا همراه است با استفاده از حساسیت مغناطیسی امکان پذیر است.

گسترش بیش از حد وب، نیازِ بر سامانه‌های بازیابی اطلاعات را بیش از پیش نموده‌است. یکی از این دست سامانه‌ها، که تحقیقات بسیاری را معطوف خود نموده‌است، موتور‌های جستجو هستند. رشدِ نماییِ استفاده از موتور‌های جستجو در میان کاربران وب به‌اندازه‌ای است که بسیاری حتی در انجام کار‌های روزمره، استفاد از آن را در اولویت قرار می‌دهند. این میزان رشد نمایان‌گر نیاز بر تمرکز بیش از پیش بر توسعه موتور‌های جستجویی با قابلیت بیشتر در پاسخگویی به نیاز کاربران است. ازجمله نیاز‌های مهم کاربران، بازیابی صفحاتِ وب مبتی بر دامنه خاص، جستجوی دقیق‌تر، ارائه رهنمون‌های مناسب و رتبه‌بندی کارآمد صفحات وب است. این نیاز‌ها درطی تحقیقاتِ جامع منجر به معرفی مفاهیم معنایی در موتور‌های جستجو شده‌است. امروزه تمرکز بسیاری از توسعه‌دهندگان موتور‌های جستجو، مهاجرت از موتور‌های جستجوی نحوی خود به‌سمت موتور‌های جستجوی معنایی است. بیان انجام این مهاجرت در کلام ساده بوده و پیاده‌سازی آن نیاز به ممارست فراوان دارد. از جمله مشکلات موجود استخراج دانش دامنه‌ای و مبتنی بر زبانی است که موتور‌های جستجو با آن روبرو هستند.این پایان‌نامه آغاز نگرشی در جهت توسعه موتور‌های جستجوی معنایی به زبان فارسی در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات است. بر اساس معماری ارائه‌شده برای موتور جستجوی معنایی خود، دو رویکرد مورد توجه بوده‌است. در بخش نخست از این پایان‌نامه مکانیزم خزش متمرکز مورد توجه بوده‌است. خزش‌گر یکی از مهم‌ترین و شکننده‌ترین مولفه هر موتور جستجو است که وظیفه استخراج صفحات وب به‌منظور استفاده‌های آتی، همانند یادگیری هست‌شناسی و ساخت شاخص، را بر‌عهده دارد. در این میان مکانیزم خزش متمرکز جدیدی ارائه و مورد ارزیابی قرار گرفت. در بخش دوم، یادگیری هست‌شناسی به‌عنوان زیربنای موتور‌های جستجوی معنایی مورد تحقیق و بررسی قرار گرفت. یادگیری هست‌شناسی در صفحاتِ حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات به زبان فارسی با مشکلات و نقیصه‌هایی همراه بوده که این نقیصه‌ها مورد بررسی قرار گرفته و لزوم پیاده‌سازی نرم‌افزار‌هایی در این باب به چالش کشیده‌شده‌است. بنابر الگوریتم‌های یادگیری هست‌شناسی مورد استفاده، مهم‌ترین نقطه ضعف در این حوزه عدم وجود نرم‌افزار‌هایی مناسب پردازش زبان طبیعی به زبان فارسی است.

در دنیای امروز سرعت چشم‌گیر رشد علم و دانش، همچنین تغییر شکل داده به مفاهیم در دانش و افزایش روز افزون مفاهیم و ارتباط بین آنها قابل چشم‌پوشی نیست. در نتیجه نیاز به ساختاری برای نمایش دانش ضروری است. آنتولوژی یک ساختار بنیادی برای مفهوم دانش است که به خوبی مفاهیم و ارتباط بین آنها را نشان می‌دهد. از آنجاکه مفاهیم و ارتباط بین آنها روز به روز گسترده‌تر و بیشتر می‌شوند و در گذر زمان تغییر می‌پذیرند و همچنین فراگیرتر شدن استفاده از آنتولوژی در حوزه‌های مختلف تکامل آنتولوژی تبدیل به یک مسئله مهم شده است. با توجه به اهمیت موضوع هدف این پایان‌نامه ارائه روشی برای تکامل خودکار آنتولوژی است. همچنین نظر به مزایای استفاده از پیشکارهای هوشمند، در این پایان‌نامه روشی برای تکامل خودکار آنتولوژی در محیط چندپیشکاره هوشمند ارائه است. آنتولوژی به گونه‌ای تکامل می‌یابد که قابل استفاده باشد. پیشکارهای هوشمند با استفاده از دریافت‌هایی که از محیط دارند تغییرات را احساس می‌کنند، سپس تغییرات را روی آنتولوژی اعمال می‌کنند و آنتولوژیتکامل می‌یابد. پس از ارزیابی آنتولوژی حاصل، ملاحظه می‌شود که روش پیشنهادی از دقت قابل قبولی برخوردار است.

آنتولوژی به معنای تعریف صوری مفاهیم می‌باشد. برای ذخیره‌سازی آنتولوژی، دو روش مهم، روش‌های مبتنی بر حافظه و روش‌های ذخیره‌سازی در مدل داده رابطه‌ای می‌باشند. یکی از مشکلات روش‌های مبتنی بر حافظه که در برنامه‌های استدلال‌گری مانند pellet استفاده می‌شوند این است که مدت زمان اجرای پرس‌و‌جو نسبتا زیاد می‌باشد. پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دلیل مزایایی همچون بالا رفتن سرعت دست‌یابی به اطلاعات، تضمین بالای امنیت محل نگه‌داری اطلاعات، کاهش هزینه‌های نگه‌داری، استفاده همزمان چند کاربر از یک داده و تخصیص سطوح مختلف دسترسی به گروه‌های مختلف کاری و همچنین امکان استفاده برنامه‌های کاربردی گوناگون از اطلاعات موجود در پایگاه‌داده رابطه‌ای، جهت ذخیره‌سازی آنتولوژی مناسب می‌باشند. روش‌های مبتنی بر مدل داده رابطه‌ای نیز که تا کنون ارایه شده‌اند دارای مشکلاتی مانند حجم بالای تعداد جداول تولید‌شده، طولانی بودن مراحل الگوریتم، عدم انعطاف‌پذیری در مقابل اعمالی همچون اضافه و حذف نمودن و همچنین به‌روزرسانی مفاهیم موجود در آنتولوژی و طولانی بودن زمان اعمال تغییرات و در نهایت عدم امکان پیاده‌سازی بیشتر روش‌ها، می‌باشند. روش ارایه‌شده در این پایان‌نامه، روشی مبتنی بر تکنیک نگاشت می‌باشد و با ایجاد تعداد ثابت 5 جدول به ذخیره‌سازی مفاهیم موجود در آنتولوژی نظیر کلاس‌ها و روابط بین آن‌ها، ویژگی کلاس‌ها، محدودیت ویژگی‌ها و همچنین نمونه‌های ایجاد شده از کلاس‌ها، به ذخیره‌سازی مفاهیم در پایگاه‌داده رابطه‌ای می‌پردازد. روش پیشنهادی که به صورت کامل پیاده‌سازی شده است، مزایایی نظیر بهینه بودن زمان پرس‌وجو، کم بودن مراحل الگوریتم، امکان ایجاد تغییرات و قابلیت پیاده‌سازی را به طور کامل پوشش می‌دهد، همچنین فاکتورهایی مانند مدت زمان اجرای پرس‌وجو،صحت، کامل بودن، مقیاس‌پذیری، تعداد مراحل الگوریتم، تعداد جداول ایجاد شده، پیچیدگی مدل نهایی و فهم آسان آزمایش شده اند که نتایج حاصل از روش پیشنهادی، در بسیاری از معیار‌های ذکر شده دارای عملکرد بهتری می‌باشد.

وب امروزی اطلاعات را به‌صورت پراکنده و بدون درنظر‌گرفتن معنایشان در وب‌سایت‌های مختلف قرار داده است. اگر شخصی بخواهد به‌دنبال کالا و یا مفهوم خاصی در وب بگردد، باید به وب‌سایت‌های مختلف مراجعه کرده و اطلاعات آن‌ها را با هم مقایسه کند. اگر بتوان اطلاعات موجود در وب در زمینه‌ای خاص را به‌صورت یکپارچه و معنادار در کنار یکدیگر قرار داد، در وقت و هزینه‌ی کاربر صرفه‌جویی می‌شود. برای انجام این کار باید ابتدا اطلاعات موجود در وب استخراج شده و سپس به‌صورت یکپارچه در کنار یکدیگر قرار گیرند. این رساله برای استخراج اطلاعات، از وب‌سرویس‌ها و برای یکپارچه‌سازی آن‌ها از وب‌معنایی استفاده کرده است. این رساله به‌طور خاص از آنتولوژی استفاده کرده و آنتولوژی کتاب را تهیه کرده است. بدین‌صورت که ابتدا یک آنتولوژی اولیه ساخته شده است. سپس اطلاعات موجود در وب در مورد کتاب از طریق وب‌سرویس‌ها استخراج شده و در قالب یک آنتولوژی ذخیره شده است. در مرحله‌ی بعد این آنتولوژی‌ها باید با یکدیگر تطبیق یابند تا یک آنتولوژی یکپارچه ساخته شود. جهت انجام این‌کار باید مشابهت‌های معنایی، رشته‌ای و ساختاری این آنتولوژی‌ها درنظرگرفته شود. این رساله برای بررسی مشابهت معنایی و رشته‌ای از اطلاعات زمینه‌ای (فرهنگ‌لغت‌هایی) مثل ویکی‌پدیا، وُردنِت، گوگل و غیره استفاده کرده و برای بررسی مشابهت ساختاری از درختِ این آنتولوژی‌ها استفاده کرده است. در نهایت، آنتولوژی یکپارچه‌ی نهایی ساخته و نمونه‌سازی می‌شود.