جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

روز به روز در کاربردهای بیشتری از قبیل مدل‌سازی ترافیک، شبکه‌های حسگر و دنبال کردن در کاربردهای نظامی، پردازش داده‌های برخط و غیره، شاهد تولید هر روزه حجم عظیمی از داده‌های جریان‌دارهستیم. کشف دانش بهینه از این جریان‌های داده، یک حوزه تحقیقاتی فعال در داده‌کاوی با کاربردهای متفاوت بوجود آورده است. برخلاف داده‌های ایستای موجود در پایگاه داده‌های سنتی، داده‌های جریان‌دار اغلب به صورت پیوسته با سرعت بالا و با حجم زیاد و همچنین با توزیع داده متغیر دریافت می‌شود. از طرفی مقادیر آنتولوژی‌ها و حاشیه‌نویسی‌هایمعنایی موجود بر روی داده‌ها نیز به طور پیوسته در حال افزایش می‌باشد. این نوع داده‌های پیچیده و ناهمگن چالش‌های جدیدی را در حوزه‌ تحقیقاتی داده‌کاوی بوجود آورده است. اصلی‌ترین چالش در این مسأله، نیاز فناوری‌های کاوش قوانین انجمنی به تراکنش‌ها می‌باشد، در حالی که در داده‌های معنایی تعریف دقیقی از تراکنش وجود ندارد. کارهای مشابهی که در این زمینه انجام گردیده‌اند، اغلب با کمک کاربر تراکنش‌ها را برای داده‌های معنایی تعریفکرده و سپس به کمک الگوریتم‌های داده‌کاوی سنتی اقدام به کاوش قوانین انجمنی از این تراکنش‌ها می‌نمایند و لازمه این کار تسلط کاربر به ساختار داده‌های معنایی و دامنه کاربرد مورد نظر می‌باشد. لذا روشی مورد نیاز است که انسجام معنایی را در تمام مراحل کار برقرار سازد و تعریفی کلی و یکپارچه برای تراکنش‌ها و سایر مفاهیم مرتبط ارائه دهد. بنابراین در اینتحقیق به ارائه روشی جهت رفع چالش‌های ذکر شده و امکان‌پذیر ساختن پردازش حجم وسیع داده‌های معنایی جریان‌دار موجود و کشف و ذخیره‌سازی قوانین انجمنی جدید در سطح معنایی بالاتر با استفاده از غنای معنایی مفاهیم موجود در آنتولوژی و بهره‌وری از دیگر فناوری‌های معنایی پرداخته شده 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.

آنچه که تا کنون در فضای وب جریان داشته است افزایش روزافزون حجم اطلاعات و مستندات موجود در آن بوده است، بدون اینکه این افزایش حجم مستندات تاثیری در کاربرد و بهره برداری خودکار اطلاعات موجود به همراه داشته باشد. به علاوه امروزه اکثریت محتوای وب بر روی پایگاه داده های رابطه ای ذخیره شده اند. حرکتی که گام های اولیه آن درحال شکل گیری است تغییر شکل «وب» به موجودیتی تحت عنوان «وب معنایی» میباشد. وب معنایی یک گسترش از وب موجود است که گاهی اوقات تحت عنوان «وب آینده» و یا «وب نسخه 3» معرفی می شود، که در آن به اطلاعات، معانی خوش تعریفی داده می شود که بتوانند قابلیت همکاری بهتر بین کامپیوتر ها و انسان را فراهم کنند. موفقیت وب معنایی بر تولید انبوه داده های معنایی وابسته است. با توجه به حجم عظیم داده های رابطه ای ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای موجود در وب، انتشار این داده های رابطه ای بر روی وب معنایی بسیار پر کاربرد خواهد بود. در این پایان نامه، الگویی جهت پیاده سازی جستجوی معنایی بر روی داده های ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای، با استفاده از تکنیک های وب معنایی ارائه شده است. گام های اصلی الگوی پیشنهادی در این پایان نامه از این قرارند:1-بازنمایی داده های سازمانی ذخیره شده بر روی پایگاه داده های رابطه ای بر اساس گراف های معنایی با استاندارد RDF به صورت یک پایگاه دانش معنایی(نگاشت داده های رابطه ای به گراف های معنایی)2-آنالیز وابستگی های داده ای برنامه و بازنمایی اجزای برنامه و ارائه یک آنتولوژی سازمانی بر اساس آنها3-پیاده سازی یک موتور جستجوگر معنایی که بر پایه آنتولوژی سازمانی تهیه شده و پایگاه دانش نگاشت شده، که به جستجوی معنایی بر روی اطلاعات دامنه مورد نظر می پردازد.

با افزایش استفاده از سرویس‌های وب در بسترهای توزیع شده نظیر اینترنت، بر اهمیت بهبود فرآیند کشف آن‌ها افزوده شده است و سرویس‌های وب معنایی و روش‌های همتایابی هیبریدی، سعی در بهبود هرچه بیشتر آن دارند. استفاده از تکنیک‌های حوزه‌هایی نظیر بازیابی اطلاعات، جزو روش‌های معمول مورد استفاده در همتایاب‌های هیبریدی محسوب می‌گردد که محاسبه شباهت میان توصیف سرویس‌های وب، مهم‌ترین بخش این روش‌ها است. کارایی همتایاب‌هایی که از معیارهای شباهت متنی برای این منظوراستفاده کرده‌اند، تا حدود زیادی بر انتخاب این معیارها بستگی دارد زیرا که هر معیار شباهت، در دسته‌ای از پرس‌وجوها، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد. با توجه به اهمیت این موضوع، ایده اصلی ما، استفاده همزمان از چندین معیار شباهت در فرآیند کشف سرویس‌های وب می‌باشد که برای این منظور به ارائه روشی برای استفاده از معیارهای شباهت چندگانه جهت محاسبه میزان شباهت بین پارامترهای ورودی/خروجی سرویس‌های وب، پرداختیم. بدین ترتیب می‌توان بهبودهای حاصل از عملکرد هر یک از معیارهای شباهت مختلف را تجمیع نمود و به نتایج کلی بهتری به ازای تمام مجموعه پرس‌وجوها رسید. در این روش از میانگین‌گیری مرتب شده وزن‌دار یاگر برای تجمیع مقادیر شباهت حاصل از به‌کارگیری معیارهای شباهت مختلف، استفاده کرده‌ایم. همچنین با توجه به برخی از ویژگی-های سرویس‌های وب، به معرفی دو معیار شباهت نامتقارن پرداخته‌ایم که موجب حصول نتایج متفاوتی نسبت به معیارهای متقارن مشابه خود شده‌اند. همچنین روشی جدید برای تجمیع نهایی شباهت حاصل از پارامترهای ورودی و خروجی سرویس‌های وب ارائه نموده‌ایم. نتایج حاصل ازبه‌کارگیری روش پیشنهادی نشان دهنده عملکرد مطلوب آن در حالت کلی، در مقایسه با نتایج حاصل از به‌کارگیری مجزای معیارهای شباهت می‌باشد. همچنین این روش در مقایسه با دو همتایاب مطرح در این زمینه، عملکرد بهتری از خود نشان داده است.

در سالهاي اخير تلاشهاي زيادي براي طراحي روشهاي يادگيري و خودکار سازي فرايند ساخت هستان نگار در جهان انجام شده است. هستان نگارها در زمينه هاي زيادي نظير وب معنايي، جويشگرها، تجارت الکترونيکي، پردازش زبان طبيعي، مهندسي دانش، استخراج و بازيابي اطلاعات، طراحي دادگان، سامانه‌هاي چند کارگزاره و کتابخانه‌هاي ديجيتال و غيره کاربرد دارند. مشکل عمده در ساختن هستان نگارها، اکتساب دانش و زمانبر بودن ساخت آنها براي کاربردهاي مختلف است. بنابراين ساخت خودکار هستان نگار راه حل مناسبي براي چيره شدن بر اين مشکلات است. در دو دهة اخير فعاليت‌هاي زيادي در زمينة يادگيري هستان نگار انجام شده و روش ها، ابزارها و سامانه‌هاي مختلفي نيز ارائه شده که از روشها و الگوريتم هاي رشته‌هاي مختلفي مانند پردازش زبان طبيعي، يادگيري ماشيني، اكتساب دانش، استخراج اطلاعات ، پردازش نمادين و احتمالاتي بهره مي‌‌گيرند. سامانه‌هاي پيشنهاد شده در بسياري از شاخصها، خصيصه‌ها و روشهاي يادگيري از ساير سامانه‌هاي متمايز هستند. در اين رساله روش نويني براي يادگيري هوشمند هستان نگار در تمام سطوح يادگيري ارائه شده که مي توان از آن در کاربردها و حوزه‌هاي مختلف استفاده کرد. در اين روش نيازي به وجود هستان نگارهاي عمومي يا تخصصي اوليه و واژگان معنايي از پيش تعريف شده نبوده و پايگاه دانش اولية آن تنها شامل مجموعه‌اي از متون ورودي است. سامانة يادگيرندة پيشنهادي با شروع از متون ورودي و با استفاده از رهيافت پيشنهادي در اين رساله قادر خواهد بود هستان نگار حوزه‌هاي مختلف را استخراج کند. در اين روش از ترکيبي از روشهاي زباني، آماري، مبتني بر الگو و روشهاي يادگيري ماشين بر اساس روش C-value، شبکه عصبي نظرية تشديد وفقي و شبکة بيز استفاده شده است. از طرفي به منظور مواجهه با عدم قطعيت داده‌ها و غني سازي هستان نگار قطعي، با استفاده از ترکيب شبکة عصبي و نظرية فازي روش نويني براي استخراج هستان نگار فازي پيشنهاد شده است. از اين روش در استخراج هستان نگارهاي قطعي و فازي حوزة فنّاوري اطلاعات استفاده شده است. هستان نگارهاي استخراج شده به منظور جستجوي معنايي اسناد کتابخانة محلي (که در آن اسناد مرتبط با حوزة فنّاوري اطلاعات قرار داده شده) بر اساس رويکرد بسط پرسمان به‌کار برده شده‌اند. نتايج حاصل از پياده‌سازي هستان نگار فازي بيانگر دقت بالاتر حدود 0/07 و نتايج حاصل ازپياده‌سازي هستان نگار قطعي بيانگر دقت بالاتر حدود 05/0 نسبت به روشهاي مبتني بر کليد واژه است. همچنين ميانگين دقت مفاهيم هستان نگار فازي حدود 0/09 و ميانگين دقت مفاهيم هستان نگار قطعي حدود 06/0 نسبت به ميانگين دقت مفاهيم ساير روشهاي مشابه بهبود داشته است.

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.

هدف از این پایان نامه بررسی تکنیک های آموزش الکترونیک و ارائه مدل سیستم آموزش الکترونیک بر مبنای پایگاه دانش و پیاده سازی مدل پیشنهادی با استفاده از تکنولوژی های موجود است. در این تحقیق پس از بررسی مفاهیم آموزش الکترونیک و دیدگاه های رایج به بررسی نقش استاندارد سازی در این حوزه پرداخته و با معرفی مفاهیم دانش و پایگاه دانش از آنتولوژی (هستانه) به عنوان روشی برای نگهداری دانش یاد میکنیم و در ادامه به بررسی جایگاه آنتولوژی در سیستم های آموزش الکترونیک پرداخته. در فصول آخر پایان نامه یک مدل کاملا کاربردی برای پیاده سازی سیستم آموزش الکترونیک بر مبنای پایگاه دانش ارائه می گردد و در فصل پایانی به معرفی نسخه پیاده سازی شده آن سیستم بر مبنای تکنولوژی های قابل دسترس می پردازیم.

تغییرات بسیار سریع فضای کسب و کار از یکسو و شرایط ناپایدار بازار از سوی دیگر، موجب شده است تا سازمان‌ها بیش از پیش به دنبال ایجاد همکاریبا یکدیگر جهت دستیابی به فرصت‌های جدید باشند. در این میان، سازمان‌های مجازی سریع ، به عنوان راه‌حلی برای ایجاد همکاری بین سازمان‌ها، سال‌هاست که از سوی موسسات تحقیقاتی و صنعتی مورد تحقیق و بررسی قرار گرفته‌اند. علی‌رغم پژوهش‌های وسیع صورت گرفته در این حوزه، عدم وجود چارچوبی نزدیک به معمار سازمان مجازی(که دانش کامپیوتری وسیع نداشته) که نیازمندی‌های کلان سازمان مجازی و نیز نیازمندی‌های خرد و در سطح کیفیت سرویس‌های وب را در برگیرد، به خوبی احساس می‌گردد. با توجه به اینکه ایجاد سازمان‌ مجازی سریع در گروایجاد سریع فرآیندهای شبکه‌ای کسب و کار است، تحقیق پیش‌رو بر آن است تا چارچوبی – همراه با ابزارها و روش‌های مربوطه – برای ایجاد نیمه‌خودکار فرآیندهای شبکه‌ای کسب و کار به عنوان سنگ‌بنا و مولفه‌ اصلی سازمان‌های مجازی سریع، ارائه نماید. این چارچوب که “چارچوب ایجاد فرآیندهای شبکه‌ای سرویس‌گرای کسب‌وکار” نام دارد دارای سه مشخصه خاص است. الف) این چارچوب متناسب و نزدیک به کاربر نهایی (معمار سازمان مجازی یا صاحب فرآیند ) است که دانشی از علوم کامپیوتر ندارد. ب) چارچوب ارائه شده سطوح کلان سازمانی و نیازمندی‌های کلان سازمان را در کنار نیازمندی‌های خرد در بر می‌گیرد. پ) این چارچوب با بکارگیری قواعد کسب و کار، فرآیندها را بصورت نیمه‌خودکار ایجاد می‌نماید.

امروزه کنترل رایانه‌ای حمل ونقل شهری در سرتاسر دنیا به شکل امری معمول درآمده و دامنه آن از کنترل‌کننده‌های مجزّا برای تقاطعها تا سامانه‌های پوشش‌دهنده کل شبکه شهری گسترش یافته است و همگی آنها بر کنترل‌ترافیک و تشخیص‌ وسیله نقلیه برای تنظیم ‌مدت ‌زمان‌چراغ ‌سبز ‌و ‌فواصل‌زمانی بین دوره‌های ‌چراغ‌ها ‌در ‌تقاطعهای مجاور برای‌ واکنش به ‌تغییرات ‌جریان ‌ترافیک، تکیه دارند. این تحقیق رویکرد رایانه‌ای‌ جدیدی‌ را برای ‌کنترل هوشمند چراغهای راهنمایی تقاطعهای مجزا ارائه می‌کند. دو تفاوت عمده این تحقیق در مقایسه با روشهای هوشمند دیگری که به کنترل چراغ راهنمایی پرداخته‌اند نخست‌ نوع داده‌های اولیه و دیگری ‌رویکرد کنترلی آن است. استفاده از تصاویر به جای داده‌های شناسگرهای حلقه‌های القایی و مدلسازی دانش‌حوزه در‌قالب هستان‌نگار و به اشتراک‌گذاری و استفاده از آن به منظور کنترل چراغ راهنمایی مواردی هستند‌که با رویکردهای مشابه کنترل هوشمند چراغ راهنمایی تفاوت دارند. تشخیص ترافیک با استفاده از پردازش تصویر فواید متمایزی نسبت به فنّاوری مبتنی بر حلقه‌های القایی دارد. همچنین ایجاد هستان‌نگار کنترل چراغ راهنمایی و بکارگیری آن نه تنها دانش این حوزه را استخراج کرده، بلکه امکان به اشتراک گذاشتن آن و نیز باز استفاده آن را برای دیگران فراهم می‌کند، علاوه بر این، روش مذکور استقلال عمل در حوزه کنترل نرم افزاری ترافیک را نیز افزایش می‌دهد بدین معنا که سیستم‌های کنترلی مختلف با در اختیار داشتن هستان‌نگار می‌توانند متغیرها، پارامترها و قواعد خود را با افزودن یا کاستن قواعد هستان نگار توسعه دهند و بدین ترتیب توسعه سیستمهای کنترل هوشمند با پیچیدگی کمتری همراه خواهد بود. روش پیشنهادی با رویکرد کنترلی زمان ثابت در محیط متلب شبیه‌سازی، مقایسه و ارزیابی شده است. نتایج این ارزیابی نشان می‌دهد که سیستم جدید در تمامی شرایط ارزیابی نتایج بهتری نسبت به سیستم زمان ثابت دارد.

عموما تشخیص پزشکی دارای دو مشکل اساسی می‏باشد. اولا تشخیص نادرست که معمولا نتیجه‏ی انتقال ناکامل اطلاعات ضروری برای تشخیص بیماری به پزشک و ثانیا اتلاف زمان که به دلیل بیان اطلاعات غیرضروری به پزشک می‏باشد. هدف از انجام این تحقیق ارائه‏ی راه حلی برای این دو مشکل می‏باشد. راه‏حل ارائه شده یک چارچوب برپایه‏ی هستان‏نگار می‏باشد که از طرفی به پزشک کمک می‌کند اطلاعات ضروری را در کمترین زمان دریافت نماید و از طرفی می‏تواند آموزشی کلی به بیمار قبل از ورود به اتاق پزشک ارائه کند تا بیمار تشخیص دهد چه اطلاعاتی باید برای پزشک بیان شوند و چه اطلاعاتی نباید بیان شوند. چارچوب مزبور یک سیستم تصمیم‏گیری تولید پرسشنامه می‏باشد که مهمترین و ضروری‏ترین پرسش‏ها برای تشخیص را بین همه‏ی پرسش‏های ممکن انتخاب می‏کند و به کاربر(بیمار یا پزشک) برمی‏گرداند. این چارچوب می‏تواند به وسیله‏ی پزشکان و بیماران برای کارامدتر کردن فرایند تبادل اطلاعات و کاهش زمان ویزیت بیمار، و همچنین برای آموزش بیماران قبل از ورود به اتاق پزشک، به کار رود که به کارگیری آن از لحاظ اقتصادی و انسانی به طور مستقیم تأثیر مثبتی برکارکرد سیستم تشخیص دارد.در این پایان‏نامه پس از تعیین محدوده‏ی تحقیق، به منظور تولید هستان‏نگار داده‏های لازم از منابع مورد نظر استخراج می‏شوند. پس از آن به وسیله‏ی الگوریتم جستجو در هستان‏نگار، پرسش‏نامه‏ تولید می‏شود و سپس توسط متخصصین ویرایش می‏شود و پرسشنامه‏ای مشابه پرسشنامه‏ی قبلی تولید می‏شود.نتایج اجرای پرسشنامه‏ها نشان می‏دهد پرسشنامه‏ی قبل از ویرایش از لحاظ کاهش زمان و پرسشنامه‏ی بعد از ویرایش از لحاظ کیفیت در فرایند تشخیص کارکرد بهتری داشته‏اند. در یک نتیجه‏گیری کلی می‏توان گفت، هردو پرسشنامه‏ی تولید شده از لحاظ کاهش زمان و افزایش کیفیت کارکرد مناسب و رضایت بخشی را در جهت بهبود فرایند تشخیص دارند. برای بهبود خروجی این تحقیق می‏توان جنبه‏های دیگری از جمله روانشناسی ارتباط با بیمار را برای تولید هستان‏نگار در نظر گرفت.