جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

اهمیت دسته بندی موضوعی صفحات وب باعث شده با پیدایش اولین سایت های اینترنتیشرکت های بزرگی مانند یاهو و AOL به فکر ارائه سرویس های فهرست وب که وب سایت های مختلف را با کمک نیروی انسانی بر اساس موضوع دسته بندی می کند بیفتند. با افزایش روز افزون تعداد صفحات وب و عدم امکان دسته بندی صفحات وب به صورت دستی و همچنین پیدایش کاربرد های دیگری برای دسته بندی خودکار صفحات وب از قبیل فیلترینگ هوشمند و ایجاد نسل آینده موتور های جستجو گر، تحقیقاتی در این زمینه صورت گرفته که متاسفانه تا کنون نتیجه ای مطلوب و کاربردی حاصل نشده است. در اکثر تحقیقات پیشین در زمینه دسته بندی خودکار صفحات وب تنها از یک، دو و یا نهایتا سه مورد از ویژگی های قابل استخراج از صفحات وب استفاده گردیده است. از جمله این ویژگی ها می توان به استفاده از خواص تگ هایHTML از قبیل تگ های متا،عنوان صفحات، تگ های تاکید، پیوند ها و صفحات همسایه، آدرس صفحات ، موقعیت مکانی کلمات و فرکانس تکرار آنها و نیز استفاده از تکنیک های آنتالوژیاشاره کرد. در روش پیشنهادی که در این پایان نامه ارائه شده است بر روی ترکیب این موارد تمرکز شده و نشان داده شده است که استفاده همزمان از ویژگی های مختلف می تواند به افزایش دقت دسته بندی صفحات وب کمک کند.

با افزایش روزافزون کاربران اینترنت، این بستر به منبعی غنی از اطلاعات تبدیل شده و با همگانی شدن آن، بیان نظرات و عقاید کاربران در مورد کالا‌ها، سازمان‌ها و اشخاص با سادگی بیشتری انجام می‌شود. با توجه به تحقیقاتی که در سال 2009 انجام گرفت، موثرترین عامل در تصمیم‌گیری مشتریان در خرید الکترونیک، نظرات ارائه شده توسط کاربران در مورد کالا‌ها می‌باشد. ولی با افزایش نظرات کاربران در مورد کالا‌ها تصمیم‌گیری و نتیجه‌گیری از نظرات مشکل شده است. در این پایان نامه مدل جدیدی از نظرکاوی ارائه شده است. در این مدل بر خلاف کارهای گذشته، برای کلمات بیان کننده احساسات، شدت گرایش تعیین می‌شود و در شناسایی گرایش شخص نسبت به یک کالا لحاظ می‌شود. همچنین در این مدل روشی برای تخصیص وزن به ویژگی‌ها ارائه شده است. کارایی مدل پیشنهادی بر روی مجموعه داده تهیه شده از وب سرویس آمازون ارزیابی و با سایر مدل‌ها مقایسه شده است. خلاصه‌سازی با استفاده از مدل پیشنهادی دارای جزئیات دقیق‌تر و کامل‌تر نسبت به مدل‌های گذشته می‌باشد و همچنین شناسایی رتبه کالا از نظرات با استفاده از این مدل نسبت به سایر مدل‌های با دقت بالاتری انجام می‌شود.

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.

هستان‌نگاری یکی از راه‌های غلبه بر مشکلات هم‌کنش‌پذیری است. هستان‌نگاری یک توصیف رسمی صریح و روشن از مفاهیم در حوزه خاص است. امروزه محققین زیادی تأثیر هستان‌نگاری را برای ساخت و هم‌کنش‌پذیری بهتر در سیستم‌های اطلاعات تأیید و تصدیق می‌کنند، این تأثیر در حوزه سلامت با توجه به نیاز تعامل میان سیستم ها در آن، می‌تواند بسیار کارآمد باشد. در این پایان‌نامه به معرفی و بررسی ابعاد تأثیرگذار هستان‌نگاری‌های پزشکی و زیست پزشکی پرداخته‌ می شود، سپس روش‌ها و ابزارهای رایج برای طراحی هستان‌نگاری (در یک بیماری ژنتیکی) بررسی‌شده و رهنمودهایی برای طراحی هستان‌نگاری ارائه می‌گردد. هستان‌نگاریطراحی‌شده، حاصل تحلیل حوزه خاص (یک بیماری ژنتیکی) است که شامل مراحل: اهداف و حیطه، اکتساب دانش(استخراج اصطلاحات و لغات-استخراج مفاهیم و روابط)، مفهوم‌سازی(تعریف و انتخاب مفاهیم، سلسله‌مراتب مفاهیم و ایجاد روابط میان مفاهیم) و در نهایت ارزیابی توسط منابع معتبر و گروه متخصص می‌باشد. هستان‌نگاری در محیط نرم‌افزار Protégé 4.3 طراحی گردید.شاخص‌های(مفاهیم) اصلی هستان نگاری طراحی شده عبارتند از: عوامل بیماری، شرایط، تشخیص ها، درمان، روش ها و آزمون های آزمایشگاهی، یافته ها، رویکردهای ارزیابی، راهبردهای پایش، علائم و نشانه‌ها، دسته بندی اختلالات، مدیریت، کدهای بین المللی، پیگیری، دسته بندی بیماری، بافت ها و اندام مرتبط، بیماری های مرتبط، یافته های بالینی، تیم متخصص بالینی؛ این مفاهیم طبق بررسی‌ها و تایید متخصصین حوزه گردآوری شده اند.در پایان براساس روش‌های بررسی‌شده، مدل پیشنهادی برای طراحی هستان‌نگاریاین حوزه ارائه میگردد. این مدل می‌تواند در بازنمایی و تحلیل مفاهیم دانش؛ به‌طور خاص در حوزه پزشکی و زیست پزشکی پرکاربرد و موثر واقع شود و در کاربرد ابعاد موثر هستان‌نگاری در حوزه سلامت الکترونیک حائز اهمیت باشد.

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.

عدم توانایی مدل استاندارد کیهان شناسی در توجیه بعضی داده های رصدی در سال های اخیر، از قبیل انبساط شتابدار کیهان تبدیل به یکی از اساسی ترین مشکلات پیش روی کیهان شناسان و فیزیک دانان شده است و اعتبار این مدل را زیر سوال برده است. در حال حاضر، طیف وسیعی از کیهان شناسان به بررسی روش های مختلف برای توضیح این مسائل می‏پردازند.در این پایان نامه ، ابتدا مروری بر چند رهیافت مهم در میان روش های موجود می کنیم: وارد کردن ثابت کیهان‏شناسی در معادلات اینشتین، فرض وجود میدان نرده‏ ای کوئینتسنس به عنوان مولد انرژی تاریک وگرانش تصحیح یافته. هدف این پایان نامه، مطالعه تفصیلی شیوه آخر است که با نام گرانش تصحیح یافته‏ (f(R شناخته می شود و به شیوه ای بنیادین قصد تغییر گرانش اینشتینی و جایگزینی آن با نظریه ای کلی تر را دارد. نظریه‏ی گرانش(f(R در رویکرد متریکی و پالاتینی بررسی می‏ شود. سپس فضای متقارن کروی در گرانش تعمیم‏یافته و چند روش متدوال برای بدست آوردن جواب‏های این فضا را معرفی و به طور مفصل بررسی می‏ کنیم. همچنین به بررسی سازگاری جواب‏های فضای متقارن کروی در گرانش تصحیح یافته‏ (f(R می‎‏پردازیم.

دانایی محور و عامل اصلی تاثیرگذار در پیشرفت جوامع انسانی و محصول استفاده مناسب و به هنگام از دانش است. دانش حاصل تجربیات بوده و برای آنکه به شکل مناسب تولید و استفاده شود نیازمند مدیریتی است که مدیریت دانش نام گرفته است. مدیریت دانش در یک ساختار آموزشی و پژوهشی زیر مجموعه آموزش‌عالی می‌تواند به تسریع پیشرفت آن مجموعه منجر گردد. مدیریت دانش با استفاده از یافته‌‌های علمی و فناوری‌های جدید در حوزه معماری سازمانی و هستی‌شناسی، موضوعی است که تحقیق حاضر آن را پیشنهاد می‌نماید. ارزیابی نمونه پیاده‌سازی شده حاکی از آن است که مدل‌سازی مدیریت دانش دانشگاهی مبتنی بر هستی‌شناسی به عنوان راهی جهت شناخت وضعیت موجود و طراحی سازمان مطلوب، مورد استفاده قرار -گیرد.

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.

امروزه پست الکترونیکی یا ایمیل یکی از سریع‌ترین و اقتصادی‌ترین راهها برای ارتباط می‌باشد. با این‌حال، افزایش کاربران پست الکترونیکی باعث افزایش بی‌سابقهای در تعداد هرزنامه‌‌ها در چندین سال اخیر شده است. در چند ساله‌ی اخیر تلاش‌های زیادی برای فیلترکردن هرزنامه‌ صورت گرفته است که اغلب آنهااز روش‌های آماری و یادگیری ماشینی استفاده کرده‌اند که اغلب نیازمند انبوه داده برای عملیات یادگیری می‌باشند. هم‌چنین در این روشها برای فیلترکردن هرزنامه‌، از معنای محتوای ایمیل و نیز نحوه‌ی تعاملات بین فرستندگان هرزنامه‌ و فرستندگان معتبر، استفاده نشده است.در این پایان‌نامه دو روش برای فیلترکردن هرزنامه‌ ارائه شده است. در روش اول یک آنتولوژی از مفاهیم متداول هرزنامه‌ ساخته می‌شود. مشابهت معنایی گراف موضوعی متن و نیز سرآیند ایمیل با این آنتولوژی به همراه مشابهت معنایی بین سرآیند و بدنه‌ی ایمیل، سه مولفه برای فیلترکردن معنایی ایمیل می‌باشند. محاسبه‌ی مشابهت معنایی با استفاده از آنتولوژی زمینه‌ی WordNet صورت می‌گیرد. در روش دوم از گزارشات تراکنش ایمیل بین فرستندگان ایمیل به منظور ساخت یک شبکه‌ی اجتماعی ایمیل استفاده می‌شود. سپس یکسری از ویژگی‌های متمایز‌کننده‌ی فرستندگان هرزنامه‌ و فرستندگان معتبر ارائه می‌شود. سرانجام از این ویژگی‌ها به منظور دسته‌بندی ایمیل‌های هرزنامه‌ و ایمیل‌های معتبر استفاده می‌شود. از آنجائی که هر یک از این دو فیلتر بر روی ویژگی‌های متمایزی تمرکز دارند، ترکیب این دو فیلتر به‌صورت سری منجر به نتایج کامل‌تری می‌شود.فیلتر مبتنی بر شبکه‌ی اجتماعی در فیلترکردن هرزنامه‌ دقت بیش از 93 درصد از خود نشان داده است. این نتیجه قابل مقایسه با فیلترهای مبتنی بر یادگیری می‌باشد. همین طور فیلتر مبتنی بر مشابهت معنایی به صورت مکملی برای فیلتر مبتنی بر شبکه‌ی اجتماعی می‌باشد، به‌طوری‌که دقت بالای 96 درصد نتیجه‌ی ترکیب این دو فیلتراست.

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.