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.

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.

معماری سرویس‌گرا (SOA) یک فلسفه‌ی طراحی برای سیستم‌های توزیع‌شده است. هر عملیات در این معماری در قالب یک سرویس طراحی و پیاده‌سازی می‌شود. یکی از روش‌های متداول برای پیاده‌سازی SOA، استفاده از وب‌سرویس‌ها‌ است. در سیستم‌هایی که از اصول سرویس‌گرایی تبعیت می‌کنند، خودکارسازی عملیات اکتشاف وب‌سرویس‌ها‌ با دقت و سرعتی قابل قبول، یک چالش محسوب می‌شود. از طرف دیگر، ناهمگنی در توصیف وب‌سرویس‌ها‌ نیز می‌تواند مشکل‌ساز باشد. با استفاده از یک معماری منسجم برای اکتشاف وب‌سرویس‌ها، می‌توان با این چالش‌ها مقابله کرد.در این پایان‌نامه قصد داریم یک معماری برای انتشار و اکتشاف وب‌سرویس‌های معنایی ارائه نماییم که هدف آن خودکارسازی عملیات انتشار و اکتشاف ‌سرویس‌ها و افزایش سرعت و بهبود دقت اکتشاف سرویس‌ها است. این معماری شامل مولفه‌های نرم‌افزار‌ی انتشار و اکتشاف معنایی و نحوه‌ی تعامل آن‌ها در یک بستر توزیع‌شده است. بستر توزیع‌شده‌ای که‌ برای این معماری طراحی شده است ترکیبی از نظیرها و ابرنظیرها در یک شبکه‌ی هم‌پوشانی ترکیبی است. مدلی برای انتشار و استقرار انباره‌ی وب‌سرویس‌ها در شبکه‌ی P2P آورده شده است که با استفاده از خوشه‌بندی دوسطحی برمبنای context و functionality ترتیب داده شده است. علاوه‌بر‌این، الگوریتم‌هایی را برای مولفه‌های اصلی معماری طراحی کرده‌ایم. با الگوریتم انطباقی که بر مبنای این معماری پیشنهاد شده است می‌توانیم مشکل false positive را در انطباق حل می‌کنیم.

وب معنایی تصویری برای آینده وب کنونی ا‌ست که امکان درک محتوای وب را به ماشین‌ها می‌دهد و در نتیجه ماشین‌ها نیز می‌توانند در کنار انسان‌ها امکان تفسیر و پردازش اطلاعات را داشته باشند. حرکت به سمت این محیط آگاه از معنا نیازمندی‌های امنیتی جدید را به خصوص در زمینه کنترل دسترسی تحمیل می‌کند.تلاش‌های زیادی در زمینه‌های امنیتی در وب و وب معنایی صورت گرفته اما این واقعیت وجود دارد که بحث‌های امنیتی در محیط وب معنایی هنوز در گام‌های اولیه خود می‌باشند. از جمله موضوعات و مسائل حیاتی امنیتی در وب معنایی ، بررسی و پیاده‌سازی اعتماد در آن، کنترل دسترسی، حریم شخصی و ایمن بودن عامل‌ها و.. است. تمرکز ما بر روی کنترل دسترسی‌ست. یک مدل کنترل دسترسی برای وب معنایی باید سازگار با مدل داده‌ای معنایی در این محیط باشد. آنتولوژی روشی گویا و استاندارد برای مدل کردن موجودیت‌ها و روابط معنایی میان آنها در وب معنایی‌ست. مدل کنترل دسترسی معنامبنا از جمله مدل‌های مناسب برای استفاده در محیط وب معنایی ا‌ست از این رو مدل پیشنهادی ما در این پژوهش مبتنی بر این مدل خواهد بود .

آنتولوژی به عنوان یک روش برای از بین بردن ناهمگنی اطلاعات ارائه شده‌است. در یک حوزه ممکن است چندین آنتولوژی که از دیدگاههای متفاوت ایجاد شده‌اند، وجود داشته باشد که سبب ناهمگنی در یک حوزه خاص می‌شوند. جهت از بین بردن نا‏همگنی‏ها از فرآیند هم تراز سازییا تطابق آنتولوژی‌ها استفاده می‌شود. از آنجا که هنگام هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها سعی بر رفع همه انواع ناهمگنی‌های موجود بین دو آنتولوژی ورودی است پس باید روشی اتخاذ گردد تا به کمک آن بتوان نتایج هم ترازسازی انواع روشهای رفع ناهمگنی بین دو آنتولوژی ورودی را کنار هم گردآوری نمود. به مرحله گردآوری نتایج انواع روشهای ناهمگنی، مرحله جمع‌آوری شباهت‌ها گویند.در این تحقیق در ابتدا یک سیستم هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها با استفاده از سه روش رفع ناهمگنی بین آنتولوژی‌ها پیاده‌سازی شده است. این سیستم برای انواع زبان‌های بیان آنتولوژی‌ها یعنیOWLو RDF قابل استفاده است. در سیستم ارائه شده از سه تطابق‌یاب استفاده شده است. دو تطابق‌یاب از ویژگیهای رشته‌ای اجزای آنتولوژی‌ها استفاده می‌نمایند. یکی از این تطابق‌یاب‌ها ISUB است که از فرم رشته‌ای موجودیت‌های دو آنتولوژی استفاده می‌کند و دیگریVDOC است که قبل از آغاز فرآیند محاسبه شباهت بین رشته‌ها، ابتدا یکسری عملیات پیش پردازش از قبیل حذف حروف اضافه و ربط را انجام می‌دهد و سپس براساس روش‌های بازیابی اطلاعات، میزان شباهت دو رشته را محاسبه می‌نماید.سومین تطابق‌یاب پیاده سازی شده، GMO است که از ساختار سلسله مراتبی دو آنتولوژی ورودی جهت محاسبه میزان شباهت موجودیت‌های دو آنتولوژی بهره می‌گیرد. پس از محاسبه شباهت توسط انواع تطابق‌یاب‌های مختلف، در مرحله جمع‌آوری شباهت‌های انواع تطابق‌یاب‌ها، روشی ارائه شده است که برخلاف سایر روش‌های موجود، فرآیند جمع‌آوری شباهت‌ها را براساس هر دو آنتولوژی و برای هر جفت موجودیت دو آنتولوژی بطور جداگانه انجام می‌دهد که یک روش تطبیقی و مطلع از ساختار است.ارزیابی کار انجام شده برای بررسی روش جمع‌آوری شباهت‌های ارائه شده بوسیله‌ی آنتولوژی‌های مسابقه جهانیتطابق آنتولوژی‌ها یعنیOAEI 2009 صورت گرفته است که حاوییک سری آنتولوژی‌های استاندارد جهت مقایسه انواع سیستم‌های هم ترازسازی آنتولوژی‌ها می‌باشد. مقایسه نتایج سیستم ارائه شده با سیستم‌های جِرُمی سوئیت و نگاشت توسط جمع مورچه‌ها، بهبود دقت تشخیص هم ترازی‌های بین دو آنتولوژی توسط سیستم را نشان می‌دهد.

ایده اصلی وب معنایی، ایجاد فراداده‌هایی است که داده را شرح می‌دهند تا کامپیوترها را قادر به پردازش معنی اشیا کنند. هدف از وب معنایی این است که ماشین‌ها نیز همانند انسان‌ها سندها را درک کرده و تفسیر کنند. یکی از مولفه‌های اصلی وب معنایی، آنتولوژی است، که نسبت به سایر مولفه‌ها از قدرت بیان بیشتری برخوردار است. آنتولوژی، مجموعه‌ای از واژگان مشترک را برای محققانی تعریف می‌کند که نیاز به اشتراک‌گذاری اطلاعات در یک دامنه دارند. امروزه استفاده از آنتولوژی در وب افزایش یافته است. بسیاری از آنتولوژی‌های معروف، اندازه بزرگی دارند. اندازه بزرگ این آنتولوژی‌ها باعث کاهش سرعت و کارایی در استفاده‌مجدد، استنتاج، نگهداری و هماهنگی سیستم‌های توزیع‌شده می‌شود. راه‌حل این مساله، پیمانه‌‌ای کردن آنتولوژی می‌باشد. پیمانه‌ای کردن آنتولوژی، بخش مهمی از مهندسی آنتولوژی است که برای کاهش پیچیدگی و اندازه آنتولوژی، یا آن را به کل قطعات تشکیل‌دهنده می‌شکند (تقسیم‌بندی آنتولوژی) و یا اینکه فقط بخش کوچکی از آن را استخراج می‌کند (استخراج پیمانه). هدف از این پژوهش ارائه رهیافتی برای پیمانه‌ای کردن آنتولوژی به پیمانه‌هایی درست، کامل و متصل به هم است، به صورتی که کاربر بتواند بر اساس نیازهای برنامه کاربردی تنظیماتی را در پیمانه‌ای کردن اعمال کند.رهیافت ارائه‌شده در این پژوهش روی تقسیم‌بندی آنتولوژی تمرکز دارد. برای داشتن قطعه‌های کامل، ابتدا یک استنتاج مقدماتی روی آنتولوژی انجام شده و سپس حاصل آن به Pato، که ابزاری برای تقسیم‌بندی است، داده می‌شود. به دلیل انجام استنتاج مقدماتی، نتیجه تقسیم‌بندی، پیمانه‌هایی مرتبط و نیمه‌کامل است. بنابراین، قضایای کامل‌کننده به آن‌ها اضافه می‌شود. سپس پیمانه‌ها توسط زبان آنتولوژی پیمانه‌ای P-DL به هم متصل می‌شوند. به این ترتیب، پیمانه‌های حاصل، پیمانه‌هایی متصل و کامل با اندازه مناسب هستند. هرچند استنتاج روی آنتولوژی‌های بزرگ عملی وقت‌گیر است، اما فقط یکبار صورت می‌گیرد و در عوض مزایای زیادی به همراه دارد که توسط دیگر روش‌ها تامین نمی‌شوند. برای ضمانتِ این ادعا، روش ارائه‌شده و روش‌های قبلی به صورت تئوری و عملی ارزیابی شده و نشان داده می‌شود که این روش باعث می‌شود که آنتولوژی به‌طور متعادلی بخش‌بندی شود و پیمانه‌های حاصل مانند یک آنتولوژی خودشمول، توسط ابزارهای زیادی استفاده شوند.

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.

باتوجه به ذات پویای سیستم‌های چندپیشکاره وب‌معنایی و وجود پیشکارهای مختلف در آن، شناسایی پیشکارهای قابل اعتماد یکی از چالش‌های ایجاد ارتباط بین پیشکارها در وب‌معنایی است. ارزیابی اعتماد در این سیستم‌ها براساس رفتار گذشته‌ی پیشکارها انجام می‌شود. دو منبع اصلی برای کسب اطلاعات از رفتار گذشته‌ی پیشکارها وجود دارد: ارتباط‌ مستقیم بین پیشکارها و اطلاعات به‌دست آمده از سایر پیشکارهای اجتماع. باوجود پیشکارها با سلیقه‌ها و نظرات مختلف، مدل اعتماد پیشنهادی باید بتواند مطابق با نیازهای پیشکارها تنظیم شود. به‌علاوه برای محاسبه‌ی اعتبار پیشکارها باید اطلاعات مربوط به رفتار آن‌ها در گذشته از جامعه‌ی پیشکارها جمع‌آوری شود. همچنین اعتماد ابعاد مختلفی دارد و ممکن است میزان اعتماد به پیشکار مفروضی در ابعاد مختلف متفاوت باشد. این رساله برای حل هر یک از این چالش‌ها راه‌حلی پیشنهاد می‌دهد. مدل پیشنهادی این رساله از روش توزیع شده‌‌‌ای مبتنی‌بر شبکه‌های اجتماعی برای جمع‌آوری اطلاعات از محیط استفاده می‌کند و با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مصنوعی میزان اعتبار را براساس مشاهدات جمع‌آوری شده ارزیابی می‌کند. شبکه‌های عصبی در طول زمان مطابق دیدگاه پیشکار آموزش می‌بینند، بدین‌ترتیب میزان اهمیت توصیه‌های جمع‌آوری شده باتوجه به دیدگاه پیشکار ارزیابی‌کننده‌ی اعتماد تنظیم شود. همچنین مدل پیشنهادی دراین رساله برای نمایش میزان اعتماد از آنتولوژی‌ها بهره می‌گیرد، بدین وسیله میزان اعتماد در ابعاد مختلف محاسبه می‌شود. این رساله برای بررسی کارایی مدل پیشنهادی، بستری با استفاده از میان‌افزار Jade پیاده‌سازی می‌کند و کارایی مدل به‌‌طور عملی در آن آزمایش می‌شود.