جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

وب‌سرویس‌های معنایی با ارائه یک مدل معنایی، فرآیندهای مرتبط با وب‌سرویس نظیر توصیف، اکتشاف، ترکیب و فراخوانی را به صورتی‌ قابل فهم‌تر‌ برای ماشین‌ امکان‌پذیر می‌سازند. این دستاورد با افزودن یک لایه معنایی به وب‌سرویس‌ و از طریق بکارگیری هستان‌شناسی‌ها صورت می‌پذیرد.اما به دلیل طبیعت غیردقیق دانش موجود در جهان واقع، هستان‌شناسی‌های فازی گزینه مناسب‌تری برای مدلسازی معنایی دانش نسبت به هستان‌شناسی‌های محض می‌باشند. هستان‌شناسی‌های فازی برای بازنمایی دانش از منطق نرم بجای منطق سخت بهره می‌برند.ایده اصلی این پایان‌نامه ارتقای فرآیند توصیف ویژگی‌های کارکردی وب‌سرویس‌های معنایی با استفاده از هستان‌شناسی‌های حوزه فازی می‌باشد. بدین منظور در ابتدا به معرفی یک چارچوب برای تولید هستان‌شناسی حوزه فازی پرداخته و سپس معماری وب‌سرویس‌های معنایی فازی معرفی می‌گردد که فرآیند‌های توصیف، همتایابی و رتبه‌بندی را به شکلی انعطاف‌پذیر امکان پذیر می‌نماید. در این پایان‌نامه به طور خاص با افزودن هستان‌شناسی‌های حوزه فازی‌ به هستان‌شناسی حاشیه‌نویسی وب‌سرویس OWL-S، فرآیند توصیف ویژگی‌های کارکردی ارتقا می‌یابد.

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.

اگر روشی وجود داشت که می شد به کمک آن معنا و مفهوم داده ها را برای ماشین تبیین و تفسیر کرد، آن گاه طبیعتاً ماشین می توانست بر اساس نیاز کاربر نتایج به مراتب دقیق تری را در اختیار او قرار دهد. به طور کلی وب معنایی ساختارمند کردن داده ها، اضافه کردن معنای آنها و در نهایت بازنمایی دانش به کمک ماشین با استفاده از فناوریها و استانداردهایی است که به وسیله کنسرسیوم وب جهان گستر در حال تدوین و تکمیل هستند. تیم برنرزلی و دوستانش وب معنایی را چنین معرفی می کنند: وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است که در آن به اطلاعات، معنایی دقیق تخصیص داده شده است به گونه ای که کامپیوترها و انسان ها بتوانند با یکدیگر به صورت مشترک به کار بپردازند. این تعریف از چندین جنبه حائز اهمیت است. نخست، وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است و به آرامی جایگزین آن خواهد شد. دوم این که در وبمعنایی به هر داده، تعدادی معنای مناسب تخصیص داده می شود. سوم این که هدف انجام اعمالی است که به وسیله انسان و ماشین بصورت مشترک انجام شود. در این تحقیق سعی می کنیم نقشه راهی ارائه نماییم تا صاحبان شرکت های تجاری بتوانند وب معنایی را به راحتی درک و عملی نموده و از پیاده سازی آن در ارائه خدمات تجاری خویش بهتر و بیشتر بهره گیرند. چارچوب توصیف منابع ، سرویس های وب ، هستی شناسی و ... فناوریهای وب معنایی هستند که ما در این تحقیق به آنها پرداخته ایم و مطالعه موردی آن در شرکت ایران خودرو خراسان اجرا شده است .