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.

با ظهور معماری سرویس گرا، وب سرویس ها محبوبیت بسیاری یافتند. بعلت موجود بودن تعداد زیادی از وب سرویس ها، یافتن وب سرویس متناسب با نیازهای کاربر چالشی عظیم می باشد. این امر نیاز به برقراری یک فرایند مورد اعتماد و موثر کشف وب سرویس را تضمین می کند. امروزه تحقیقات بسیاری برای طراحی روش هایی به منظور افزایش میزان دقت کشف وب سرویس انجام می گیرد که بهترین سرویس را تطبیق نماید. نتایج فرایند کشف سرویس، سرویس هایی است که تا اندازه ای نیاز های کاربر را ارضا می نمایند. در نظر گرفتن رابطه معنایی میان کلمات استفاده شده در توصیف سرویس و همچنین پارامترهای ورودی و خروجی می تواند منجر به دقت در کشف وب سرویس شود. علاوه بر پارامترهای ورودی و خروجی، پارامترهای دیگری نیز در توصیف سرویس وجود دارند که استفاده از آنها منجر به بالا بردن دقت کشف وب سرویس ها می شود. این پارامترها پیش شرط و اثر نام دارند. این تحقیق الگوریتمی برای کشف وب سرویس معنایی براساس مقایسه میان پارامترهای ورودی، خروجی، پیش شرط، و اثر درخواست و سرویس، ارائه می دهد.در بیشتر روش های کشف وب سرویس، پنج درجه تطبیق در نظر گرفته می شود که عبارتند از : Exact، PlugIn، Subsume، Intersect، Fail. در الگوریتم حاضر به جای درجه Fail درجه تطبیق جدیدی به نام Substitute در نظرگرفته شده که سرویس جایگزین درخواست را ارائه می کند. همچنین در این الگوریتم برای تعیین میزان شباهت میان مفاهیم روشی بر مبنای درخت سلسله مراتب آنتولوژی در نظر گرفته شده که میزان دوری و نزدیکی مفاهیم به یکدیگر را تشخیص می دهد. الگوریتم ارائه شده از یک سیستم امتیاز دهی براساس میزان شباهت مفاهیم و ویژگی های آنها به یکدیگر استفاده می کند. این سیستم به هر یک از زوج مفاهیم که با یکدیگر مقایسه می شوند، براساس روش تعیین مشابهت ذکر شده، امتیازی نسبت داده و امتیاز نهایی سرویس را براساس میانگین امتیاز مفاهیم محاسبه می کند. امتیاز محاسبه شده برای هر سرویس همراه با درجه تطبیقی که برای سرویس محاسبه شده است به کاربر ارائه می شود.برای ارزیابی الگوریتم ارائه شده از مجموعه داده ای متشکل از 100 وب سرویس معنایی و 20 پرس و جو استفاده شده است. نتایج به سه معیار Precision/Recall، F1، و میانگین زمان پاسخ با سه الگوریتم کشف وب سرویس دیگر مقایسه شده اند. الگوریتم ارائه شده دارای دقت بالاتری از سه الگوریتم مورد مقایسه می باشد. اما از نظر میانگین زمان پاسخ با توجه به اینکه علاوه بر ورودی و خروجی، از مقایسه پیش شرط و اثر نیز برای کشف وب سرویس معنایی استفاده می کند، دارای میانگین زمان پاسخ بالاتری نسبت به دیگر الگوریتم های مورد مقایسه می باشد. در مجموع، دقت کشف وب سرویس معنایی با الگوریتم ارائه شده پیشرفت قابل ملاحظه ای را نسبت به روش های مرسوم کشف وب سرویس نشان می دهد.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.