جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

سرویس پست الکترونیک یکی از محبوب‌ترین سرویس‌های اینترنت است که بخش مهمی از این ایمیل‌ها، مورد درخواست و تقاضای کاربر نیست. عدم درخواست این ایمیل‌ها و یا عدم شناسایی فرستنده هرزنامه تعریف می‌شود که البته همین تعریف نیز مورد توافق همه افراد قرار نگرفته است. از مهمترین چالش‌های شناخت هرزنامه، وابستگی آن به سلایق کاربر است. به-عبارت دیگر یک ایمیل ممکن است برای فردی هرزنامه و برای فرد دیگری ایمیل موجه تلقی شود. این موضوع، مفهوم جدیدی را با عنوان شخصی‌سازی ایمیل ایجاد می‌کند. عدم ارائه تعریف دقیق هرزنامه و همچنین تنوع سلایق و نظرات کاربران در مورد این‌گونه ایمیل‌ها، مانع ایجاد مکانیزم مناسبی برای جلوگیری از دریافت و یا ارسال هرزنامه شده است. در این پایان‌نامه برای مشخص کردن نوع کلاس‌های ایمیل‌ و طبقه‌بندی آن، از یک هستان‌شناسیدامنه استفاده می‌شود. به‌علاوه در حین انجام کار با استفاده از مجموعه داده‌ها ، آنتولوژی پایه تکمیل و درنهایت از آنتولوژی جدید برای کلاس‌بندی ایمیل استفاده می‌شود. باید توجه داشت که تغییر سلایق افراد در گذر زمان و فیلتر هرزنامه دارای رابطه مستقیم هستند، این رابطه به‌نحوی است که با تغییر سلایق افراد، آنتولوژی مربوطه باید خود را به‌روز نموده و مکانیزم پویایی برای جلوگیری از ارسال هرزنامه ایجاد کند به‌طوری‌که این موضوع در این تحقیق لحاظ می‌شود. به‌علاوه نتایج به‌وضوح برتری 1/99 درصدی روش پیشنهادی را نسبت به روش‌های پیشین نشان می‌دهد، به‌ویژه که هم‌زمان نسبت به تغییرات سلیقه‌ی کاربر نیز به‌صورت پویا عمل می‌کند.

برخلاف وب، هدف اصلی وب‏معنایی قابلیت فهم ماشین از اسناد است. توسعه‏ی وب‏معنایی مستلزم توسعه ی داده‏های پیوندی است. داده‏های‏پیوندی اجزای سازنده ی وب‏معنایی هستند که در قالب مدلآر. دی. اف ، منابع‏داده‏ای مختلف وب را به هم مرتبط می کنند. با گذشت زمان تعداد این داده‏ها رو به افزایش است و این امر بازیابی و نگهداری داده‏ها را با مشکل مواجه کرده است. بنابراین نگهداری داده‏های‏پیوندی به نحوی که بازیابی اطلاعات مورد نیاز با صرف کمترین زمان و پیچیدگی انجام شود، نیاز به نگهداری بهینه ی این داده ها را توجیه می کند.معمولاً از جداول‏ رابطه‏ای بزرگ برای نگهداری داده‏های وب‏معنایی استفاده می‏شود. هدف این پژوهش شکستن این جداول رابطه‏ای به جداول کوچک‏تر به‏منظور مدیریت آسان‏تر داده‏های‏پیوندی و دسته‏بندی آن‏هاست. در روش پیشنهادی، این دسته‏بندی براساس نگاشت ساختارهای آنتولوژی مرتبط ‏با داده‏ها به پایگاه‏داده‏ی رابطه‏ای انجام می‏شود. روش‏ پیشنهادی جهت افزایش دقّت داده‏های‏پیوندی از نوعی استنتاج روی داده‏های‏پیوندی بهره می‏گیرد و سرعت بازیابی داده‏های‏پیوندی را نیز از‏ طریق انتخاب ساختارهای ذخیره‏ی مناسب و شاخص‏گذاری افزایش می‏دهد. نتایج حاصل از مقایسه‏ی روش پیشنهادی با روش‏های مطرح ذخیره‏سازی داده‏های آر. دی. اف مانند روش مستقل از الگو، روش مبتنی‏بر الگو و روش هیبرید افزایش سرعت و دقّت داده‏های بازیابی‏شده را نشان می‏دهد و با به‏کارگیری ساختارهای مناسب امکان پاسخ‏گویی به طیف وسیع‏تری از پرس‏وجوها فراهم می‏آید. به‏منظور ارزیابی نتایج از جعبه‏ی‏ اطلاعات در مجموعه‏داده‏ی دی‏بی‏پدیااستفاده شده است.

نیاز به معنا بخشیدن به محتویات وب، به‌گونه‌ای که برای ماشین‌های مختلف قابل فهم باشد، ایده اصلی ظهور وب معنایی است. اما با طراحی آنتولوژی‌ها، توسط افراد و سازمان‌های مختلف در حوزه‌های گوناگون، سطحی از ناهمگونی اطلاعات به سیستم تحمیل شده است که با تطبیق صحیح آنتولوژی‌ها می‌توان این مشکل وب‏معنایی را نیز حل کرد. با وجود تحقیقات بسیاری که در سال‌های اخیر در زمینه‌ی تطبیق خودکار آنتولوژی‌ها انجام شده، چالش بزرگ تعامل میان آنتولوژی‌ها در شرایط گوناگون همچنان به قوت خود باقی است. این پایان‌نامه در پی یافتن روش‌هایی برای افزایش کارایی سیستم‌های موجود در شرایط مختلف است. این تحقیق متشکل از دو بخش است. در پژوهش اول با استفاده از روش ترکیبی یادگیری ماشین، آدابوست، سیستم‌های موفق تطبیق با یکدیگر ترکیب می‌شوند؛ بدین ترتیب تطبیق‌گرهای مختلف نقاط ضعف یکدیگر را پوشش می‌دهند. نتایج ناشی از پژوهش افزایش دقت و کارایی این روش را نسبت به بهترین تطبیق‌گرهای مجزا نشان می‌دهد. در پژوهش دوم از دامنه‌ی گسترده‌ی اطلاعاتی ویکی‌پدیا، به‏عنوان منبع زبانی، استفاده شده است. به این صورت که سیستم با افزایش دامنه‌ی اطلاعاتی هر تطبیق‌گر در حوزه‏های گوناگون، سعی در بهبود نتایج آن دارد. در این پژوهش نیز کارایی هر سیستم نسبت به قبل افزایش یافته است.