جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

قرن چهارم هجري قمري، براي اسلام و مسلمانان، قرني شگفت انگيز بود. رشد و نمو علم و دانش و نگارش كتب علمي در اكثر زمينه ها از جمله، پزشكي، شيمي، رياضيات، فلسفه، نجوم ، كلام، تاريخ، ادبيات، فقه و حديث از بالندگي مخصوص برخودار شد. در اين بين مورخان مسلمان نيز در نگارش تاريخ به ابداعاتي دست زدند. آنها به علل و عوامل وقايع تاريخي توجه نمودند. جرياني كه بر مورخين اسلامي و تاريخ نگاري آنان تأثير گذاشت، رويكرد عقلاني در اين قرن بود. فلسفه و كلام نیزوارد ميدان شده و با استدلالات عقلاني كه براي نظرات خود ابراز مي نمودند، ديگر علوم را به پيروي از اين شيوه رهنمون کردند. مورخين اسلام نيز كه از افكار كلامي و فلسفي به دور نبودند، خواه ناخواه اين تفكرات را در تاريخ نگاري خويش انعکاس دادند. البته بايد توجه نمود كه ميزان اين اثر گذاري در بين مورخين به يك اندازه نبود. از اين رو در اين رساله سعي شده است كه به ارتباط علم كلام و مورخين اسلامي اشاره شود و به اين موضوع نيز پرداخته شود كه چگونه فضای عقلانی را که علم كلام در جامعه اسلامی بوجود آورده بود بر نوعبينش و تاريخ نگاري مورخين اسلامي در اين قرن تاثیر داشته است. هم چنين چگونه علم كلام و متكلمان درراستای مقاصد خود که اثبات مبانی دین ودفاع ازآن بود،از گزاره های تاریخ سود بردند.

داده های پیوندی که زیرمجموعه ای از وب معنایی می باشد، عبارت است از داده های ساختارمندی، که با یکدیگر توسط ارتباطات معنادار در ارتباط هستند. در حال حاضر، موسسات، سازمانها و افراد مختلفی در تلاش برای انتشار داده های خود به صورت داده های پیوندی می باشند تا آنها را به فضای داده جهانی ملحق کنند، اما به علت آشنا نبودن با مفاهیم تخصصی این روند به کندی صورت می گیرد. از این رو، چارچوبهایی جهت انتشار داده ها در زمینه های مختلف بر پایه اصول داده های پیوندی مورد نیاز است. هدف این تحقیق، ارائه چارچوبی جهت انتشار اطلاعات کتابها، که یکی از نیازهای اساسی محققان و کاربران مختلف است، بر پایه اصول داده های پیوندی می باشد. در چارچوب پیشنهادی ابتدا داده ها دریافت و جهت انتشار آماده سازی می شوند. سپس این داده ها به فرمت RDF تبدیل می شوند و پس از شناسایی منابع داده خارجی مرتبط، پیوندهای لازم با استفاده از هستان شناسی های مناسب برقرار می گردند. یک مجموعه داده نمونه از اطلاعات کتابهای یک کتابخانه، توسط چارچوب مورد نظرمنتشر شده است. ارتباطات برقرار شده بین مجموعه داده نمونه و فضای داده جهانی، توسط معیارهای مقبولیت (دقت و فراخوانی) مورد تحلیل و ارزیابی قرار گرفته است. نتایج این ارزیابی حاکی از دقت بالا در انتخاب منابع هدف می باشد. در انتها با انتشار مجموعه لغات voiD، اطلاعات آماری، ساختاری و بنیادی مجموعه داده نمونه منتشر شده 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.

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.

امنیت بزرگ‌ترین چالش بر سر راه استقرار و کاربرد رایانش ابری در مقیاس وسیع می باشدومکانیزم های سنتی امنیت قابل استفاده در رایانش ابری نمی‌باشند. اعتماد نقش مهمی در برقراری تعاملات امن و سودمند در محیط رایانش ابری دارد و می‌تواند جایگزین مناسبی برای مکانیزم‌های سنتی امنیت باشد. به دلیل رشد تراکنش‌های بر خط و فعالیت‌های تجارت الکترونیک در سال‌های اخیر، طراحی چارچوب شهرت و اعتماد برای سرویس‌های الکترونیکی، زمینه‌ای است که توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. یکی از پارامترهای مهم در سیستم‌های سنجش اعتماد، قابلیت تشخیص زمینه فعالیت است. برای وارد کردن پارامتر زمینه فعالیت در محاسبات اعتماد، از روش تشخیص شباهت بین زمینه‌ها استفاده می‌شود. این روش می‌تواند بین زمینه‌های مختلف، بر حسب میزان اختلاف آن‌ها، تفاوت قائل شود و زمینه‌های مشابه یکدیگر را شناسایی کند.تحقیق پیش رو به مدل سازی ارتباط بین زمینه‌های مختلف بر اساس ساختارهای آنتولوژی و سلسله مراتبی پرداخته است. مدل پیشنهادی با توجه به داده‌های واقعی موجود در سیستم‌های تجارت الکترونیک که در عمل در حال بکار گیری هستند، مورد بررسی قرار گرفته است و نتایج نشانگر این است که زمینه می‌تواند 70 درصد عملکرد سیستم‌های فعلی اعتماد را بهبود بخشد.در این پژوهش پس از ارزیابی صحت عملکرد مدل در سیستم‌های تجارت الکترونیک، مدل را وارد حوزه رایانش ابری کرده‌ایم و نشان داده‌ایم که از این مدل می‌توان در حوزه رایانش ابری نیز استفاده نمود.

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.

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.

با توجه به رشد روزافزون اسناد الکترونیکی، نیاز به یک دسته بند کارا در حوزه داده کاوی واضح است. اخیراً به منظور افزایش دقت دسته بندی، استفاده از آنتولوژی لغوی به عنوان مرجع خارجی و نیز استخراج دانش از متون در فرآیند دسته بندی، مطرح شده است؛ از این رو، هدف از انجام این پروژه ارائه و پیاده سازی سیستم دسته بندی خودکار اسنادی است که آنتولوژی لغوی فارس نت را در عملیات دسته بندی داخل می نماید. این امر منجر به افزایش اوزان کلمات مرتبط با دانش پیش زمینه متن می شود. راهکار پیشنهادی برای استفاده از آنتولوژی لغوی، تمرکز بر روی بردار مشخصه ی معنایی را محور فعالیت های خود قرار داده است؛ تا بدین وسیله فرآیند دسته بندی را بهبود بخشد. در این پروژه ضمن بررسی و مطالعه ی روش های بکارگیری آنتولوژی لغوی در فرآیند دسته بندی، آنتولوژی لغوی فارس نت را به منظور استخراج روابط معنایی استفاده می نماییم.در سیستم ارائه شده، کلیه ی اجزاء تشکیل دهنده ی سیستم دسته بندی شامل پردازشگر لغوی، کاهنده ی ویژگی، انتخاب کننده ی ویژگی، وزن دهی به ویژگی و طبقه بندی کننده اسناد، لحاظ شده است. در این پروژه الگوریتم χ^2 در بخش انتخاب مشخصه و روش وزن دهی ویژگی نرمال شده TFIDF در بخش وزن دهی به کار گرفته می شود. پیش از اعمال روش وزن دهی به مشخصه ها، بردار مشخصه معنایی برای هر کلمه کلیدی توسط مفاهیم استخراج شده از آنتولوژی لغوی فارس نت، ایجاد می شود. نتایج ارزیابی های انجام شده نشان دهنده ی بهبود قابل توجهی در کارایی و دقت الگوریتم دسته بندی با بکارگیری آنتولوژی لغوی فارس نت 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.

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.