جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

با گسترش رسانه‌های اجتماعی در فضای وب (انجمن‌های وب، شبکه‌های اجتماعی، بلاگ‌‌ها و ...) منابعی غنی و ارزان از نظرات به‌وجود آمده‌اند، مردم و تولیدکنندگان برای بررسی نظرات به این رسانه‌ها روی آورده‌اند. تحلیل نظرها از دو جنبه کاربرد فراوان دارد. برای صاحبان تجارت، گرفتن بازخورد مشتریان از محصول و سرویس می‌تواند بسیار مفید باشد تا براساس آن، تصمیم‌های مناسبی را در محصول و سرویس‌های بعدی خود دخیل کنند. همچنین برای کاربرانی که قصد تهیه محصول را دارند، استفاده از نظر سایرین برای رسیدن به خریدی مطمئن و مطابق با سلایق خود می‌تواند کمک کننده باشد. هدف اصلی این تحقیق ایجاد و پیاده‌سازی سیستم کاوش نظرات در وب و تحلیل این نظرات برای به‌دست آوردن میزان نظرات مثبت و منفی مربوط به هر یک از ویژگی‌های محصول است. هدف نهایی این سیستم، مشخص کردن میزان نظرات مثبت و منفی ویژگی‌های محصول و رتبه‌بندی (Rank) ویژگی‌های محصولات موجود بر اساس بیش‌ترین نظرات مثبت و منفی است تا کاربر از بین محصولات موجود، محصولی که دارای بیش‌ترین نظرات مثبت برای ویژگی‌های دلخواه است را بتواند انتخاب کند. در تحقیق پیش‌رو سعی بر آن داریم با استفاده از آنتولوژی و ابزارهای وب‌معنایی با استفاده از معنای جملات و مفاهیم مستتر در محتویات نتایج بهتری نسبت به روش‌های سنتی به‌دست آوریم. در این تحقیق فرض بر این است که در هر نظر، کاربران به ویژگی‌های مختلفی از موضوع اشاره می‌کنند و در آن نظر ممکن است برخی ویژگی‌ها از نظر کاربر مثبت و برخی دیگر از ویژگی‌ها منفی تلقی شود. با این دید، یک نظر از کاربر را به‌جای آن‌که مطلق مثبت یا منفی قلمداد کرد، مثبت، منفی و خنثی را به هر یک از ویژگی‌هایی که کاربر ذکر می‌کند اعمال می‌کنیم.

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.

با افزایش روزافزون استفاده از موتور های جستجو برای یافتن صفحات وب، مسئله افزایش دقت و سرعت الگوریتم های رتبه بندی، اهمیت ویژه ی یافته است. الگوریتم رتبه بندی برای تعیین ترتیب نمایش صفحات یافته شده به کاربر، به کار می رود. یک رتبه بندی خوب نتایجی که مطلوب کاربر است را زودتر نمایش می دهد. راهکارهای کنونی رتبه بندی، عمدتا بر مبنای وجود کلمات وارد شده توسط کاربر، در صفحات وب می باشد. در نتیجه، گاه صفحاتی به عنوان نتیجه جستجو بازگردانده می شود که چندان مورد نظر کاربر نیستند و فقط به صرف وجود کلمه ی وارده کاربر در آنها، نمایش داده می شوند. نیاز کاربران به مشاهده صفحاتی که مد نظرشان بوده، سبب شده تا موضوع پیدا کردن روشی جهت رتبه بندی نتایج جستجو بر مبنای نزدیکی به فکر کاربر، اهمیت زیادی پیدا کند. این مشکل می تواند در وب معنایی به عنوان نسل جدید صفحات وب کاهش یابد. موتورهای جستجوی معنایی بر پایه هستی شناسی، می توانند با استفاده از برقراری ارتباط میان کلمات مورد جستجو و دنیای واقعی نتایج دقیق تری را ارائهکنند. در این پایان نامه با به کارگیری هستی شناسی، از ارتباطات موجود میان مفاهیم گنجانده شده در وب معنایی، جهت بهبود روش های رتبه بندی در موتور های جستجوی این نوع وب استفاده می شود. بدین منظور چندین معیار جهت ارزش دهی به صفحات یافت شده، با تکیه بر کاهش بار محاسباتی، پیشنهاد شده است. به منظور ارزیابی معیارهای پیشنهادی یک موتور جستجو ی نمونه پیاده سازی شده است. نتایج بدست آمده از این موتور جستجو با موتور جستجوی گوگل مقایسه و بهبود قابل ملاحظه ای در رتبه بندی نتایج مشاهده شد. این روش نسبت به روش های پیشین پیچیدگی محاسباتی کمتری دارد.