جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

وب‌معنایی با هدف ایجاد ارتباط و تعامل مستقیم ماشین‌ها و بدون دخالت بشر طرح شد، ولی هم‌اکنون با چالش بزرگ تعامل آنتولوژی‌ها روبه‌رو است. این رساله درپی یافتن تناظر بین موجودیت‌های آنتولوژی، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین است. بدین ترتیب که، ابتدا معیار شباهت را در سطوح مختلف برای آنتولوژی‌های واقعی انتخاب و تولید می‌کند، و سپس از معروف‌ترین دسته‌بندی کننده‌های تحت‌نظارت، مثل ماشین بردارهای پشتیان (SVM) ، نزدیک‌ترینk همسایه (KNN)، درخت تصمیم‌گیری (DT) و روش AdaBoost برای دسته‌بندی موجودیت‌ها استفاده می‌کند. البته هر یک از دسته‌بندی‌کننده‌های مذکور با پارامترهای مناسب تنظیم می‌شوند. مدل نهایی بدون نیاز به بازخورد کاربر و کاملاً خودکار است. هم‌ترازی تنها برمبنای اطلاعات موجود در اسناد OWL است، و نیازی به نمونه‌های آنتولوژی نیست. از SVM برای کاهش معیارهای مشابهت استفاده شده، و نتایج حاصل از آزمایش مدل، بیانگر انتخاب روش مناسب و تنظیم صحیح پارامترهاست. به‌طوری‌که قادر به تامین نتایج قابل‌قبول همراه با کاهش قابل‌ملاحظه‌ی هزینه‌ی محاسباتی است. نتایج حاصل از روش AdaBoost بالاترین کارایی را داراست. نتایج حاکی از میانگین مقدار 92 درصد برای معیار F است.

سیستم‌های خبره از جمله سیستم‌های مطرح شده در هوش مصنوعی هستند که هدف آنها، تبدیل دانش افراد خبره در حوزه‌ای خاص، به یک سیستم کامپیوتری می باشد. این سیستم‌ها عموما بصورت منفرد طراحی شده و مورد استفاده واقع می‌شوند. همچنین حوزه دانشی که هر یک از این سیستم‌ها پوشش می‌دهد، محدود و مشخص است و سیستم خبره نمی‌تواند به سوالات خارج از حوزه دانش خود، پاسخ دهد. از این‌رو، برقراری ارتباط بین سیستم‌های خبره، نقش بسیار مهمی در استفاده از حوزه وسیع‌تری از دانش که توسط چند سیستم خبره پوشش داده شده‌اند، دارد.در این پایان‌نامه، یک سیستم توزیع شده مبتنی بر عامل ارایه شده است که با استفاده از آن می‌توان بین چند سیستم خبره مبتنی بر قانون که در حوزه‌های مرتبط و مشابه فعالیت می‌کنند، ارتباط برقرار کرد. در این سیستم، با طراحی پروتکل‌هایی برای توزیع تکنیک‌های استنتاج پیش‌رو و پس‌رو بین چند سیستم خبره، این امکان فراهم می‌شود که سیستم‌های خبره بتوانند برای پاسخ به پرسش‌های خود، از دانش سیستم‌های خبره دیگر نیز استفاده کنند. همچنین، برای استاندارد سازی نمایش دانش در کل سیستم، از Ontology استفاده شده است.سیستم طراحی شده و پروتکل‌های آن، مبتنی بر استاندارد FIPA بوده و در محیط JADE پیاده‌سازی شده‌اند. همچنین، برای پیاده‌سازی Ontology از ابزار Protégéاستفاده شده و خروجی آن بصورت فایل‌های JavaBean در محیط JADE مورد استفاده قرار گرفته‌اند.برای آزمون سیستم، از دو سیستم خبره تنظیم برنامه سفر که با استفاده از Jess پیاده سازی شده‌اند، استفاده شده است و نتایج بدست آمده نشان داده است که سیستم‌های خبره توانسته‌اند با استفاده از سیستم ارایه شده در این کار، از دانش سیستم‌های خبره دیگر برای حل مسایل خود استفاده کنند.

با توجه به گسترش روزافزون اطلاعات در دسترس از طریق اینترنت، لزوم استفاده از روش های خلاصه سازی خودکار متن، بیش از پیش احساس می شود. روش هایی که با استخراج مهمترین مطالب موجود در اسناد مانع از مطالعه کامل حجم انبوه از آنها شوند. خلاصه سازی عبارت است از فشرده سازی متن (متون) منبع و تولید یک نسخه کوتاه تر از آن به نحوی که محتوای اطلاعاتی آن حفظ شود. اغلب سیستم های خلاصه ساز با استفاده از روش های سطحی و معیارهای آماری به استخراج مهمترین بخش های متن منبع پرداخته و خلاصه نهایی را شکل می دهند. هدف این پژوهش استفاده از یک روش مبتنی بر پایگاه دانش در فرآیند خلاصه سازی است. در این راستا از پایگاه دانش هستی شناسی فارس نت به منظور دستیابی به مفاهیم موجود در متون و تولید خلاصه آنها استفاده خواهد شد. هستی شناسی یکی از مباحث مربوط به علم فلسفه است که یک ساختار سلسله مراتبی از همه موجودیت های عالم هستی به همراه روابط حاکم بر آنها فراهم می کند. در این پژوهش ابتدا با نگاشت متن مورد خلاصه سازی با پایگاه دانش هستی شناسی، گرافی تحت عنوان گراف موضوعی شکل می گیرد که حامل شمای مفهومی متن منبع است. سپس با استفاده از معیارهای مختلف تعیین اهمیت گرافی، اهمیت نسبی هر یک از گره های گراف ارزیابی می شود. سرانجام از این مقادیر به منظور تعیین اهمیت جملات مختلف موجود در متن منبع و ساخت خلاصه نهایی استفاده خواهد شد. نتایج حاصل از ارزیابی خلاصه های تولید شده، حاکی از برتری روش پیشنهاد شده در این پژوهش نسبت به سیستم های خلاصه ساز موجود است.

یادگیری مفاهیم یکی از مباحث مهم در سیستمهای چند عامله است. تمرکز این مبحث بروی عامل هایی است که با استفاده از استقلال خود برای رشد و پیشرفت در محیط پیرامون خود، از دانش یکدیگر برای تعالی دانش خود نسبت به محیط استفاده می کنند.بدین منظور یک عامل با دریافت اطلاعات جدید از محیط و یا دیگر عامل هامی باید قادر باشد تا دانش خود را از جهان پیرامون خود بروز رسانی کند. پس به عنوان بخشی از جهان بینی و یا آنتولوژی عامل نسبت به محیط، مفاهیم نقش بسته در آنتولوژی یک عامل نیز نیازمند رشد و بروز شدن در گذر زمان است.در این رساله به تعریفی جدید از نمایش مفاهیم بر اساس مشخصه مقدار ها و مقادیر احتمالاتی آنها می پردازیم. این تعریف جدید به عامل ها اجازه می دهد تا بتوانند با دریافت حجم پایینی از اطلاعات جدید دانش خود را نسبت به مفاهیم افزایش دهند.همچنین در بخش دوم این رساله با نگاهی تازه به روند یادگیری مفاهیم در سیستم های چند عامله، تعامل و سازو کار تصمیم گیری عامل ها را برای همکاری و یا خیانت به یکدیگر به شکل یک بازی در نظر گرفتیم. در این بازی عامل ها با شناختن ارزش دانشی که از دست می دهند اقدام به محاسبه ارزش دریافتی کرده و با ساز و کاری قاعده مند اقدام به اتخاذ تصمیم می کنند. این نگاه رقابتی به سیستم های چند عامله نگرشی نزدیکتر به محیط های انسانی خواهد بود. در محیط های انسانی مانند مراکز تحقیقاتی و دانشگاه ها، اطلاعات می توانند بسیار حائز اهمیت باشد. دو عامل در چنین محیطی می باید با توجه به آنچه از دست می دهند مراقب سوء استفاده های احتمالی دیگر عامل ها از اطلاعات خود باشند. این نوع نگرش به رابطه میان عامل ها در حقیقت بازتابی از روابط انسانی خواهد بود.

با توجه به رشد روزافزون اسناد الکترونیکی، نیاز به یک دسته بند کارا در حوزه داده کاوی واضح است. اخیراً به منظور افزایش دقت دسته بندی، استفاده از آنتولوژی لغوی به عنوان مرجع خارجی و نیز استخراج دانش از متون در فرآیند دسته بندی، مطرح شده است؛ از این رو، هدف از انجام این پروژه ارائه و پیاده سازی سیستم دسته بندی خودکار اسنادی است که آنتولوژی لغوی فارس نت را در عملیات دسته بندی داخل می نماید. این امر منجر به افزایش اوزان کلمات مرتبط با دانش پیش زمینه متن می شود. راهکار پیشنهادی برای استفاده از آنتولوژی لغوی، تمرکز بر روی بردار مشخصه ی معنایی را محور فعالیت های خود قرار داده است؛ تا بدین وسیله فرآیند دسته بندی را بهبود بخشد. در این پروژه ضمن بررسی و مطالعه ی روش های بکارگیری آنتولوژی لغوی در فرآیند دسته بندی، آنتولوژی لغوی فارس نت را به منظور استخراج روابط معنایی استفاده می نماییم.در سیستم ارائه شده، کلیه ی اجزاء تشکیل دهنده ی سیستم دسته بندی شامل پردازشگر لغوی، کاهنده ی ویژگی، انتخاب کننده ی ویژگی، وزن دهی به ویژگی و طبقه بندی کننده اسناد، لحاظ شده است. در این پروژه الگوریتم χ^2 در بخش انتخاب مشخصه و روش وزن دهی ویژگی نرمال شده TFIDF در بخش وزن دهی به کار گرفته می شود. پیش از اعمال روش وزن دهی به مشخصه ها، بردار مشخصه معنایی برای هر کلمه کلیدی توسط مفاهیم استخراج شده از آنتولوژی لغوی فارس نت، ایجاد می شود. نتایج ارزیابی های انجام شده نشان دهنده ی بهبود قابل توجهی در کارایی و دقت الگوریتم دسته بندی با بکارگیری آنتولوژی لغوی فارس نت است.

پیش‌نیاز وب‌معنایی که با هدف ایجاد ارتباط و تعامل مستقیم ماشین‌ها بدون دخالت بشر طرح شد، وجود مقدار زیادی آنتولوژی و داده‌های حاشیه‌نویسی است. با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجه در ابزارها و راه‌حل‌های نیمه‌خودکار، به‌میزان کافی از نیروی انسانی و هوش افراد برای ساخت آنتولوژی، حاشیه‌نویسی داده‌ها در انواع بعدها و قالب‌ها و تنظیم کردن اجزای مفهومی در آنتولوژی‌های متعدد، نیاز است. سری بازی‌های هدف‌دار برای استفاده‌ی مجانی از وقت، هوش و توانایی افراد برای نخستین بار به‌وسیله‌ی لوئیس ون آهِن (در سال 2002) ارائه شد. ایده‌ی استفاده از بازی‌های هدف‌دار در درست کردن وب‌معنایی، به‌وسیله‌ی کاترینا سیورپائس (در سال 2006) مطرح شد. سیورپائس، چند بازی‌ را برای حاشیه‌نویسی معنایی در دامنه‌های مختلف، ارائه داده است. این رساله، به‌دنبال آن است که به‌طور گسترده‌تری از بازی‌های هدف‌دار در ساخت وب‌معنایی استفاده کند؛ بنابر‌این، به‌بررسی آنتولوژی و آنتولوژی فازی، حاشیه‌نویسی داده‌ها بر‌اساس آنتولوژی‌های‌ موجود و تنظیم اجزای مفهومی در آنتولوژی‌ها می‌پردازد. با بررسی مراحل تولید آنتولوژی و آنتولوی متغیر زبانی فازی، مراحلی که انجام‌شان نیازمند نیروی انسانی بودند، شناسایی و بازی‌هایی برای انجام برخی از این مراحل، پیشنهاد می‌شود. در نهایت، یکی از بازی‌های پیشنهادی با نام واژه‌معنا (LingoGame) که برای پیدا کردن مقادیر متغیرهای زبانی است، پیاده‌سازی و نتایج حاصل از آن، بررسی می‌شود.

آنتولوژی به عنوان یک روش برای از بین بردن ناهمگنی اطلاعات ارائه شده‌است. در یک حوزه ممکن است چندین آنتولوژی که از دیدگاههای متفاوت ایجاد شده‌اند، وجود داشته باشد که سبب ناهمگنی در یک حوزه خاص می‌شوند. جهت از بین بردن نا‏همگنی‏ها از فرآیند هم تراز سازییا تطابق آنتولوژی‌ها استفاده می‌شود. از آنجا که هنگام هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها سعی بر رفع همه انواع ناهمگنی‌های موجود بین دو آنتولوژی ورودی است پس باید روشی اتخاذ گردد تا به کمک آن بتوان نتایج هم ترازسازی انواع روشهای رفع ناهمگنی بین دو آنتولوژی ورودی را کنار هم گردآوری نمود. به مرحله گردآوری نتایج انواع روشهای ناهمگنی، مرحله جمع‌آوری شباهت‌ها گویند.در این تحقیق در ابتدا یک سیستم هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها با استفاده از سه روش رفع ناهمگنی بین آنتولوژی‌ها پیاده‌سازی شده است. این سیستم برای انواع زبان‌های بیان آنتولوژی‌ها یعنیOWLو RDF قابل استفاده است. در سیستم ارائه شده از سه تطابق‌یاب استفاده شده است. دو تطابق‌یاب از ویژگیهای رشته‌ای اجزای آنتولوژی‌ها استفاده می‌نمایند. یکی از این تطابق‌یاب‌ها ISUB است که از فرم رشته‌ای موجودیت‌های دو آنتولوژی استفاده می‌کند و دیگریVDOC است که قبل از آغاز فرآیند محاسبه شباهت بین رشته‌ها، ابتدا یکسری عملیات پیش پردازش از قبیل حذف حروف اضافه و ربط را انجام می‌دهد و سپس براساس روش‌های بازیابی اطلاعات، میزان شباهت دو رشته را محاسبه می‌نماید.سومین تطابق‌یاب پیاده سازی شده، GMO است که از ساختار سلسله مراتبی دو آنتولوژی ورودی جهت محاسبه میزان شباهت موجودیت‌های دو آنتولوژی بهره می‌گیرد. پس از محاسبه شباهت توسط انواع تطابق‌یاب‌های مختلف، در مرحله جمع‌آوری شباهت‌های انواع تطابق‌یاب‌ها، روشی ارائه شده است که برخلاف سایر روش‌های موجود، فرآیند جمع‌آوری شباهت‌ها را براساس هر دو آنتولوژی و برای هر جفت موجودیت دو آنتولوژی بطور جداگانه انجام می‌دهد که یک روش تطبیقی و مطلع از ساختار است.ارزیابی کار انجام شده برای بررسی روش جمع‌آوری شباهت‌های ارائه شده بوسیله‌ی آنتولوژی‌های مسابقه جهانیتطابق آنتولوژی‌ها یعنیOAEI 2009 صورت گرفته است که حاوییک سری آنتولوژی‌های استاندارد جهت مقایسه انواع سیستم‌های هم ترازسازی آنتولوژی‌ها می‌باشد. مقایسه نتایج سیستم ارائه شده با سیستم‌های جِرُمی سوئیت و نگاشت توسط جمع مورچه‌ها، بهبود دقت تشخیص هم ترازی‌های بین دو آنتولوژی توسط سیستم را نشان می‌دهد.

از دیر باز بحث امنیت سیستم‌های رایانه‌ای همراه با فزونی یافتن اقسام آسیب پذیری‌ها و نیز سوءاستفاده مهاجمین از این ضعف‌ها به عنوان یکی از مباحث پر تنش در جوامع علمی مطرح بوده است. می‌توان اقدامات انجام شده در زمینه امنیت رایانه‌ای را به دو دسته کلی تقسیم کرد: پیش از رخداد و پس از رخداد. در زمینه فرایندهای پس از رخداد بیشتر علاقه‌مندیم تا با کسب شواهد دیجیتال از سیستم هدف به شناسایی جرم حادث شده،‌ عامل آن و میزان خرابی متاثر از جرم بپردازیم تا در صورت امکان مهاجم را تشخیص داده، راه نفوذ را سَد کنیم و به جبران مافات بپردازیم. به مجموعه این فرایند، جرم‌شناسی دیجیتال گفته می‌شود. در این میان، منابع متفاوتی همچون دیسک، شبکه و حافظه برای کسب شواهد از سیستم هدف وجود دارند. روش‌های مرسوم به علت مانایی داده‌های روی دیسک بیشتر به کسب شواهد از این منبع می‌پردازند. حال آنکه منابع پر‌ارزشی از اطلاعات به علت نامانایی و یا سختی تحلیل از بررسی باز می‌مانند. در این پژوهش سعی داریم اَهمّ ابزارهایی که تاکنون برای جمع‌آوری و نیز تحلیل شواهد حافظه ارائه شدند را به صورت کلی بررسی کرده و معیاری برای مقایسه و انتخاب آنها توسط متخصصان امنیت ارائه دهیم. به طور کلی به این فرایندهای کسب و تحلیل داده‌های حافظه جرم‌شناسی حافظه گفته می‌شود. درادامه به مُعضلات روش‌های مرسوم در زمینه جرم‌شناسی حافظه خواهیم پرداخت و نشان خواهیم داد که می‌توان با یک هستی‌شناسی پیشنهادی و ارائه استاندارد برای شواهد کسب شده از حافظه به بسیاری از این مسائل پاسخ گفت. در نهایت چارچوب جدیدی را برای بازسازی حوادث رخ داده در طی تجسّس دیجیتال پیشنهاد خواهیم کرد تا جرم‌‌شناسان بتوانند از آن برای عینیت بخشیدن به سیر وقوع حوادث رخ داده بهره ببرند.

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 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.