جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

این پژوهش با هدف بررسی میزان تاکید کتب درسی پایه دوم ابتدایی سال تحصیلی 92-1391بر مفهوم تخیل صورت گرفته است. روش تحقیق پژوهش حاضر روش تحلیل محتوا از نوع بخشی بوده است. جامعه آماری این تحقیق شامل کلیه کتب پایه دومابتدایی است که مجموعاً شامل 680 صفحه می‌باشد. همچنین در این پژوهش حجم نمونه با جامعه آماری برابر است. ابزار جمع آوری اطلاعات در این طرح پرسشنامه معکوس یا چک لیست سنجش مولفه‌های تخیل است. برای سنجش روایی از روش سنجش روایی محتوایی استفاده شده است که از نظر متخصصین قابل قبول گزارش شد و پایاییبراساس توافق داوران تکمیل کننده محاسبه شد که مقدار آن 0/87 ارزیابی شد. واحد تحلیل پژوهش حاضر مضمون می‌باشد که با توجه به سوالات پژوهش انتخاب شده است. برای تجزیه و تحلیل داده ها از شاخص‌های آمار توصیفی مانند جدول فراوانی، میانگین و درصد و نمودار و در آمار استنباطی از روش تجزیه و تحلیل واریانس یک‌طرفه استفاده شده است. نتایج حاصل ازاین پژوهش نشان دادکه از 1021 مصداق مشخص شده در کتب دوم دبستان، به ترتیب 19.29درصد به کتاب آموزش قرآن ، 16.85 درصد به کتاب هدیه‌های آسمان، 33.1 درصد به کتاب فارسی ، 6.46 درصد به کتاب کار فارسی، 13.71 درصد به کتاب ریاضی و 10.58 درصد به کتاب علوم تجربی اختصاص داردو همین‌طور مشخص گردید که از میان مولفه‌های تخیل، بازنمایی تصورات بیشترین فراوانی(556) و مولفه ناآشنا کردن مفاهیم آشنا کمترین فراوانی(9) را به خود اختصاص داده‌اند. به‌طوری که 8.32 درصد بر همانندسازی، 54.46درصد بر بازنمایی تصورات، 29.18 درصد بر توانایی وانمود سازی 7.15 درصد بر پیش‌بینی و 0.88 درصد بر توانایی ناآشنا کردن مفاهیم آشنا تاکید دارد. همچنین نتایج نشان داد که در همه‌‌ی کتب درسی پایه دوم به استثنای کتاب کار فارسی بیشترین توجه بر مولفه‌ی بازنمایی تصورات می‌باشد و نیز کمترین توجه بر مولفه‌ی ناآشنا کردن مفاهیم آشنا است.

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.

با ظهور وب ورشد روز افزون میزان اطلاعات و مستندات بر روی آن، راه های تبادل اطلاعات بین افراد و استفاده از آن تحت تأثیر قرار گرفته است. برای این که بتوان با چشمی باز بین مستندات بی شمار وب راه را یافت. تحولی لازم است وب معنایی یا قابلیت پردازش معنا توسط کامپیوتر، آنتالوژی نیز به عنوان واژه نامه قابل پردازش مفهوم و معانی، ستون فقرات وب معنایی را تشکیل می دهد. گراف یک آنتالوژی لزوما تغییر می کند تا بهبود یابد مدیریت تغییرات در آنتالوژی های توزیع شده از جمله مواردی است که تاکنون نتوانسته است در سیستم های نگهداری و مدیریت آنتالوژی های توزیع شده کاملا کاربردی شود هنگام تغییرات آنتالوژی مبدا علاوه بر اثرات جانبی این تغییر در خود آنتالوژی ممکن است در زنجیره های معنایی آنتالوژی دیگری که از آن استفاده کرده است نیز انواع خلل ها و گسستگی ها مشاهده شود و یک سری از استنتاج ها، اعتبار خود را از دست بدهند. براین اساس، در پروژه حاضر معماری های سیستم های نگهداری و مدیریت آنتالوژی های توزیع شده کاملا کاربردی شود هنگام تغییرات آنتالوژی مبدا، علاوه بر اثرات جانبی این تغییر در خود آنتالوژی ممکن است در زنجیره های معنایی آنتالوژی دیگری که از آن استفاده کرده است نیز انواع خلل ها و گسستگی ها مشاهده شود و یک سری از استنتاج ها، اعتبار خود را از دست بدهند. براین اساس، در پروژه حاضر معماری های سیستم های نگهداری و مدیریت آنتالوژی های توزیع شده ارزیابی می شوند. در ادامه، تحلیلی در مورد روش های به روز رسانی درخت های توزیع شده انجام می شود. سپس طراحی یک سیستم بهینه نگهداری و مدیریت تغییرات آنتالوژی های توزیع شده که با استفاده از الگوریتم های بهینه به روز رسانی گراف تقویت شده است توسعه داده شود اثرات تغییرات با کاربرد در یک سیستم کتابخانه رقمی قابل مشاهده و پی گیری و ارزیابی می باشد

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 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.

محيط‌هاي محاسبات فراگير با داشتن انواع شبکه‌هاي ارتباطي و سيستم‌هاي کارگزار، محمل مناسبي براي ارائه‌ي انواع سرويس‌ها به کاربران هستند. يکي از مسائل مهم در چنين محيط‌هايي مساله‌ي کشف سرويس است. در اکثر روش‌هاي کشف سرويس که تا کنون ارائه شده‌اند، دو مساله‌ي اساسي عدم وابستگي به گره‌اي خاص و توجه به اطلاعات زمينه به‌صورت همزمان در نظر گرفته نشده است. از آن‌جا که در يک محيط محاسبات فراگير، اطلاعات زمينه نقش مهمي در ارائه‌ي سرويس راحت‌تر به کاربر دارد؛ در اين پايان‌نامه سعي شده است کليات يک روش کشف سرويس آگاه از زمينه با استفاده از منبع‌زمينه به عنوان تابلوي تبليغات سرويس‌ها ارائه شود. به اين‌صورت که اطلاعات سرويس‌هايي که اخيراً به محيط اضافه شده‌اند در منبع‌زمينه ذخيره مي‌شوند و منبع‌زمينه علاوه بر ارسال بسته‌هاي پاسخ، اطلاعات اين سرويس‌ها را نيز تبليغ مي‌کند. البته در اين ايده منبع‌زمينه، يک پوشه‌ي سرويس نخواهد بود؛ به اين دليل که روش پيشنهادي بدون وجود منبع‌زمينه با استفاده از اطلاعاتي که گره‌ها از محيط دريافت کرده‌اند نيز قادر به کشف سرويس مي‌باشد. در ضمن اين روش با گروه‌بندي سرويس‌ها، به عمليات کشف سرويس سرعت مي‌بخشد. براي ارزيابي اين روش يک برنامه شبيه‌ساز طراحي شده است که با تعريف اطلاعات محيط و انجام تنظيمات اوليه عمليات کشف سرويس را بر اساس روش پيشنهادي انجام مي‌دهد. معيارهاي سنجش در اين شبيه‌ساز «تعداد بسته‌هاي توليد شده»، «زمان مورد نياز»، و «کارايي» کشف سرويس است. در مقايسه‌ي نتايج بدست آمده از روش پيشنهادي با ساير روش‌هاي مشابه مانند روش GSD و روش Pohare و همکارش، بهبود کيفيت معيارهاي سنجش کشف سرويس مشاهده مي‌شود. کارايي برتر روش پيشنهادي ما صرف هزينه و زمان کمتر به همراه کارايي بالاتر براي رسيدن به نتايج مطلوب مي‌باشد.

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.

تصادفات رانندگی و تلفات ناشی از آن در حال حاضر به صورت یک معضل در سطح جهان مطرح است. این مسئله به خصوص در کشورهای در حال توسعه و از جمله کشور ایران اهمیت بیشتری پیدا نموده است. از آن جا که در مدیریت صحیح یک حادثه، ارگان‌ها و سازمان‌های گوناگونی دخیل هستند، دسترسی به اطلاعات واحد و به روز اولین گام مهم در جهت برقراری ارتباط بین ارگان‌های درگیر و مدیریت بهینه تصادفات می‌باشد. اما همواره ناهمگونی‌ها و تفاوت‌های ساختاری و معنایی داده‌ها و سرویس‌ها موانع مهمی در یکپارچه سازی اطلاعات ایجاد می‌کنند. هدف از این تحقیق، حل مشکلات تعامل پذیری به کمک تلفیق فناوری‌های موجود در حوزه‌ی وب سرویس‌ها و سرویس‌های مکانی با فناوری‌های حوزه‌ی وب معنایی می‌باشد. بر اساس این هدف، سامانه‌ی شناسایی و اطلاع رسانی نقاط حادثه خیز جاده‌ها مبتنی بر معماری سرویس‌گرا طراحی گشته است. در این سامانه جهت برقراری تعامل پذیری معنایی از آنتولوژی ‌ -که ابزاری از وب معنایی است- برای غنی سازی داده‌ها و سرویس‌ها به معنا استفاده شده است. بدین ترتیب که یک آنتولوژی شامل مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی تصادفات جاده‌ای و روابط بین آن‌ها طراحی گشته و نشان داده می‌شود که سامانه طراحی شده قابلیت ذخیره‌ی داده های موجود در سازمان‌های دیگر را، که دارای آنتولوژی متفاوتی می‌باشند، دارا است. همچنین یک وب سرویس مکانی منطبق با استانداردهای OGCپیاده سازی شده و با حاشیه نویسی معنایی آن، وب سرویسی مبتنی بر آنتولوژی ایجاد شده است. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که تلفیق فناوری وب سرویس و چارچوب OGC از یک طرف، و آنتولوژی‌ها از سوی دیگر می‌تواند نقش مهمی در مدیریت واحد و هماهنگ حوادث حمل و نقل جاده ای داشته و تعامل پذیری را هم در سطح معنایی و هم در سطح نحوی برقرار سازد.

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.