جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

این نوشتار، ضمن بررسی وضعیت توسعه فناوری اطلاعات در نظام های آموزش عالی جهان، هدف اصلی خود را تشریح چالش های فراروی توسعه فناوری اطلاعات در آموزش عالی ایران در دو بعد فرهنگی اجتماعی و نیروی انسانی قرار داده است. جامعه آماری، استادان شاغل در دانشگاه های دولتی کشور است. شش دانشگاه کردستان، شیراز، علامه طباطبائی، تهران، صنعتی شریف و اصفهان به صورت تصادفی به عنوان نمونه آماری برگزیده شدند. ابزار جمع آوری داده نیز پرسش نامه محقق ساخته بود. نتایج نشان داد در بعد فرهنگی اجتماعی، بالا بودن نسبت دانشجو به رایانه های موجود، ضعف روحیه جستجوگری دانشجویان، ضعف زبان انگلیسی دانشجویان و استادان، ازجمله چالش های مهم بود. در بعد نیروی انسانی نیز ناتوانی دانشجویان و استادان در چگونگی دسترسی به اطلاعات موجود در پایگاه های اطلاعاتی یک چالش مهم عنوان شد.

هدف اصلی این پژوهش بررسی تاثیر دوره های آموزشی ICDL بر بهبود عملکرد کارکنان موسسه عالی آموزش و پژوهش سازمان مدیریت و برنامه ریزی است. در پژوهش حاضر با توجه به نوع فرضیات و اهداف تحقیق از روش توصیفی استفاده شده است. جامعه آماری این تحقیق کارکنان شاغل (کارمندان، کارشناسان و مدیران) در موسسه عالی آموزش و پژوهش مدیریت و برنامه ریزی بودند که بر اساس جدول مورگان حجم نمونه کارکنان از روی اندازه جامعه به تعداد 169 نفر بود، که برای انتخاب نمونه مورد نظر از روش نمونه گیری تصادفی طبقه ای استفاده گردید. در این پژوهش از کلیه ی مدیران بلاواسطه کارکنان نیز (سی نفر) در رابطه با تاثیر دوره های مذکور بر بهبود عملکرد کارکنان زیر مجموعه آنان نظرخواهی شد و در نهایت نظرهای مدیران با کارکنان با یک دیگر مقایسه گردید.با توجه به تجزیه و تحلیل داده ها و نتایج آزمون فرضیه های تحقیق، دوره های آموزشی ICDL به افزایش مهارت های جدید، دقت و اثربخشی، سرعت و مقدار انجام کار و جاذبه و علاقه مندی افراد در انجام کار و موفقیت شغلی افراد منجر شده و بین نظرهای مدیران با کارکنان در رابطه با تاثیر دوره های مذکور بر بهبود عملکرد کارکنان تفاوت معنی داری مشاهده نشده است.

بورس اوراق بهادار، نقش مهمی در چرخه مالی و رونق اقتصادی، ایفا می کند. بنابراین باید بتوان به شیوه ای کارا و موثر، عملیات و پردازش های تعریف شده را پشتیبانی کرده و به ارزیابی آنها پرداخت. ارزیابی شامل بررسی گزینه های مختلف تصمیم گیری و نیز امکان ترکیب آنها در جهت دستیابی به انتخاب بهینه می باشد.ویژگی های متعدد متغیر های موجود در این دامنه و ارتباطات متنوع میان آنها، نقش مهمی در گرفتن تصمیم های سازنده و بدور از ریسک، در این بازار بعهده دارند. در اغلب روش های ارزیابی کنونی، تحلیل ها مبتنی بر سناریو بوده و با کمک روش های مختلف از جمله هوش مصنوعی، تلاش شده است که دانش خاصی از اطلاعات موجود، استخراج گردد. اما این نتایج با تغییر اهداف، غیر قابل استفاده می شوند و همچنین اشتراک گذاری آنها نیز درگیر مشکلات معنایی می باشد.دراین تحقیق، پایگاه دانشی برای پشتیبانی از فرآیندهای بازار بورس اوراق بهادار، با تکیه بر رهیافت جدیدی بنام هستی شناسی، ارائه شده است. در این هستی شناسی پیشنهادی، بر روی استفاده مجدد از دانش و اشتراک گذاری آن تأکید شده است. تلاش شده است تا هستی شناسی پیشنهادی، توانایی پشتیبانی از کلیه تراکنش های موجود در بازار سهام را داشته باشد و با لحاظ کردن کلیه روابط میان متغیرها، علاوه بر دانش آشکار، به کشف دانش ضمنی پرداخته و کیفیت تصمیم گیری ها را ارتقا بخشد.

روز به روز در کاربردهای بیشتری از قبیل مدل‌سازی ترافیک، شبکه‌های حسگر و دنبال کردن در کاربردهای نظامی، پردازش داده‌های برخط و غیره، شاهد تولید هر روزه حجم عظیمی از داده‌های جریان‌دارهستیم. کشف دانش بهینه از این جریان‌های داده، یک حوزه تحقیقاتی فعال در داده‌کاوی با کاربردهای متفاوت بوجود آورده است. برخلاف داده‌های ایستای موجود در پایگاه داده‌های سنتی، داده‌های جریان‌دار اغلب به صورت پیوسته با سرعت بالا و با حجم زیاد و همچنین با توزیع داده متغیر دریافت می‌شود. از طرفی مقادیر آنتولوژی‌ها و حاشیه‌نویسی‌هایمعنایی موجود بر روی داده‌ها نیز به طور پیوسته در حال افزایش می‌باشد. این نوع داده‌های پیچیده و ناهمگن چالش‌های جدیدی را در حوزه‌ تحقیقاتی داده‌کاوی بوجود آورده است. اصلی‌ترین چالش در این مسأله، نیاز فناوری‌های کاوش قوانین انجمنی به تراکنش‌ها می‌باشد، در حالی که در داده‌های معنایی تعریف دقیقی از تراکنش وجود ندارد. کارهای مشابهی که در این زمینه انجام گردیده‌اند، اغلب با کمک کاربر تراکنش‌ها را برای داده‌های معنایی تعریفکرده و سپس به کمک الگوریتم‌های داده‌کاوی سنتی اقدام به کاوش قوانین انجمنی از این تراکنش‌ها می‌نمایند و لازمه این کار تسلط کاربر به ساختار داده‌های معنایی و دامنه کاربرد مورد نظر می‌باشد. لذا روشی مورد نیاز است که انسجام معنایی را در تمام مراحل کار برقرار سازد و تعریفی کلی و یکپارچه برای تراکنش‌ها و سایر مفاهیم مرتبط ارائه دهد. بنابراین در اینتحقیق به ارائه روشی جهت رفع چالش‌های ذکر شده و امکان‌پذیر ساختن پردازش حجم وسیع داده‌های معنایی جریان‌دار موجود و کشف و ذخیره‌سازی قوانین انجمنی جدید در سطح معنایی بالاتر با استفاده از غنای معنایی مفاهیم موجود در آنتولوژی و بهره‌وری از دیگر فناوری‌های معنایی پرداخته شده است.

با ظهور معماری سرویس گرا، وب سرویس ها محبوبیت بسیاری یافتند. بعلت موجود بودن تعداد زیادی از وب سرویس ها، یافتن وب سرویس متناسب با نیازهای کاربر چالشی عظیم می باشد. این امر نیاز به برقراری یک فرایند مورد اعتماد و موثر کشف وب سرویس را تضمین می کند. امروزه تحقیقات بسیاری برای طراحی روش هایی به منظور افزایش میزان دقت کشف وب سرویس انجام می گیرد که بهترین سرویس را تطبیق نماید. نتایج فرایند کشف سرویس، سرویس هایی است که تا اندازه ای نیاز های کاربر را ارضا می نمایند. در نظر گرفتن رابطه معنایی میان کلمات استفاده شده در توصیف سرویس و همچنین پارامترهای ورودی و خروجی می تواند منجر به دقت در کشف وب سرویس شود. علاوه بر پارامترهای ورودی و خروجی، پارامترهای دیگری نیز در توصیف سرویس وجود دارند که استفاده از آنها منجر به بالا بردن دقت کشف وب سرویس ها می شود. این پارامترها پیش شرط و اثر نام دارند. این تحقیق الگوریتمی برای کشف وب سرویس معنایی براساس مقایسه میان پارامترهای ورودی، خروجی، پیش شرط، و اثر درخواست و سرویس، ارائه می دهد.در بیشتر روش های کشف وب سرویس، پنج درجه تطبیق در نظر گرفته می شود که عبارتند از : Exact، PlugIn، Subsume، Intersect، Fail. در الگوریتم حاضر به جای درجه Fail درجه تطبیق جدیدی به نام Substitute در نظرگرفته شده که سرویس جایگزین درخواست را ارائه می کند. همچنین در این الگوریتم برای تعیین میزان شباهت میان مفاهیم روشی بر مبنای درخت سلسله مراتب آنتولوژی در نظر گرفته شده که میزان دوری و نزدیکی مفاهیم به یکدیگر را تشخیص می دهد. الگوریتم ارائه شده از یک سیستم امتیاز دهی براساس میزان شباهت مفاهیم و ویژگی های آنها به یکدیگر استفاده می کند. این سیستم به هر یک از زوج مفاهیم که با یکدیگر مقایسه می شوند، براساس روش تعیین مشابهت ذکر شده، امتیازی نسبت داده و امتیاز نهایی سرویس را براساس میانگین امتیاز مفاهیم محاسبه می کند. امتیاز محاسبه شده برای هر سرویس همراه با درجه تطبیقی که برای سرویس محاسبه شده است به کاربر ارائه می شود.برای ارزیابی الگوریتم ارائه شده از مجموعه داده ای متشکل از 100 وب سرویس معنایی و 20 پرس و جو استفاده شده است. نتایج به سه معیار Precision/Recall، F1، و میانگین زمان پاسخ با سه الگوریتم کشف وب سرویس دیگر مقایسه شده اند. الگوریتم ارائه شده دارای دقت بالاتری از سه الگوریتم مورد مقایسه می باشد. اما از نظر میانگین زمان پاسخ با توجه به اینکه علاوه بر ورودی و خروجی، از مقایسه پیش شرط و اثر نیز برای کشف وب سرویس معنایی استفاده می کند، دارای میانگین زمان پاسخ بالاتری نسبت به دیگر الگوریتم های مورد مقایسه می باشد. در مجموع، دقت کشف وب سرویس معنایی با الگوریتم ارائه شده پیشرفت قابل ملاحظه ای را نسبت به روش های مرسوم کشف وب سرویس نشان می دهد.

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.

گسترش بیش از حد وب، نیازِ بر سامانه‌های بازیابی اطلاعات را بیش از پیش نموده‌است. یکی از این دست سامانه‌ها، که تحقیقات بسیاری را معطوف خود نموده‌است، موتور‌های جستجو هستند. رشدِ نماییِ استفاده از موتور‌های جستجو در میان کاربران وب به‌اندازه‌ای است که بسیاری حتی در انجام کار‌های روزمره، استفاد از آن را در اولویت قرار می‌دهند. این میزان رشد نمایان‌گر نیاز بر تمرکز بیش از پیش بر توسعه موتور‌های جستجویی با قابلیت بیشتر در پاسخگویی به نیاز کاربران است. ازجمله نیاز‌های مهم کاربران، بازیابی صفحاتِ وب مبتی بر دامنه خاص، جستجوی دقیق‌تر، ارائه رهنمون‌های مناسب و رتبه‌بندی کارآمد صفحات وب است. این نیاز‌ها درطی تحقیقاتِ جامع منجر به معرفی مفاهیم معنایی در موتور‌های جستجو شده‌است. امروزه تمرکز بسیاری از توسعه‌دهندگان موتور‌های جستجو، مهاجرت از موتور‌های جستجوی نحوی خود به‌سمت موتور‌های جستجوی معنایی است. بیان انجام این مهاجرت در کلام ساده بوده و پیاده‌سازی آن نیاز به ممارست فراوان دارد. از جمله مشکلات موجود استخراج دانش دامنه‌ای و مبتنی بر زبانی است که موتور‌های جستجو با آن روبرو هستند.این پایان‌نامه آغاز نگرشی در جهت توسعه موتور‌های جستجوی معنایی به زبان فارسی در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات است. بر اساس معماری ارائه‌شده برای موتور جستجوی معنایی خود، دو رویکرد مورد توجه بوده‌است. در بخش نخست از این پایان‌نامه مکانیزم خزش متمرکز مورد توجه بوده‌است. خزش‌گر یکی از مهم‌ترین و شکننده‌ترین مولفه هر موتور جستجو است که وظیفه استخراج صفحات وب به‌منظور استفاده‌های آتی، همانند یادگیری هست‌شناسی و ساخت شاخص، را بر‌عهده دارد. در این میان مکانیزم خزش متمرکز جدیدی ارائه و مورد ارزیابی قرار گرفت. در بخش دوم، یادگیری هست‌شناسی به‌عنوان زیربنای موتور‌های جستجوی معنایی مورد تحقیق و بررسی قرار گرفت. یادگیری هست‌شناسی در صفحاتِ حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات به زبان فارسی با مشکلات و نقیصه‌هایی همراه بوده که این نقیصه‌ها مورد بررسی قرار گرفته و لزوم پیاده‌سازی نرم‌افزار‌هایی در این باب به چالش کشیده‌شده‌است. بنابر الگوریتم‌های یادگیری هست‌شناسی مورد استفاده، مهم‌ترین نقطه ضعف در این حوزه عدم وجود نرم‌افزار‌هایی مناسب پردازش زبان طبیعی به زبان فارسی است.

با توجه به کاربردهای در حال گسترش بازارهای الکترونیکی، اطلاعات محصولات، به عنوان مهمترین اطلاعاتی که در این بازارها به اشتراک گذاشته می‌شود، از اهمیت قابل ملاحضه‌ای برخوردار است. معرفی و طبقه بندی دقیق محصولات، مشتریان را در یافتن محصول مناسب یاری می‌دهد. از سوی دیگر، با توجه به حجم بالای تبادلات تجاری بین بنگاهی در بازارهای الکترونیکی، به اشتراک گذاری یک تعریف صحیح و استاندارد از محصولات، نقش قابل توجه-ای در ایجاد هماهنگی بین سیستم‌های اطلاعاتی شرکای تجاری دارد. علاوه بر این، یک درک متقابل را در مکاتبات تجاری ایجاد کرده و امکان انجام تراکنش‌های خودکار را بین سیستم های اطلاعاتی، با استفاده از تعاریفی که برای کامپیوتر قابل فهم است، فراهم می کند. در این تحقیق، مدلی با رویکرد بازارهای الکترونیکی، برای چگونگی ثبت اطلاعات و مشخصات دقیق محصولات ارئه شده است تا با ذخیره و بکارگیری این اطلاعات، به کاربران در یافتن محصول دلخواه، با استفاده از ویژگی‌های دقیق آن و غربالگری محصولات موجود یاری دهد. به علاوه، با پشتیبانی از استانداردهای موجود، امکان ایجاد یک محیط یکپارچه را برای تسهیل در تبادلات بین سیستم‌های نرم افزاری فراهم می‌نماید.

با افزایش استفاده از سرویس‌های وب در بسترهای توزیع شده نظیر اینترنت، بر اهمیت بهبود فرآیند کشف آن‌ها افزوده شده است و سرویس‌های وب معنایی و روش‌های همتایابی هیبریدی، سعی در بهبود هرچه بیشتر آن دارند. استفاده از تکنیک‌های حوزه‌هایی نظیر بازیابی اطلاعات، جزو روش‌های معمول مورد استفاده در همتایاب‌های هیبریدی محسوب می‌گردد که محاسبه شباهت میان توصیف سرویس‌های وب، مهم‌ترین بخش این روش‌ها است. کارایی همتایاب‌هایی که از معیارهای شباهت متنی برای این منظوراستفاده کرده‌اند، تا حدود زیادی بر انتخاب این معیارها بستگی دارد زیرا که هر معیار شباهت، در دسته‌ای از پرس‌وجوها، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد. با توجه به اهمیت این موضوع، ایده اصلی ما، استفاده همزمان از چندین معیار شباهت در فرآیند کشف سرویس‌های وب می‌باشد که برای این منظور به ارائه روشی برای استفاده از معیارهای شباهت چندگانه جهت محاسبه میزان شباهت بین پارامترهای ورودی/خروجی سرویس‌های وب، پرداختیم. بدین ترتیب می‌توان بهبودهای حاصل از عملکرد هر یک از معیارهای شباهت مختلف را تجمیع نمود و به نتایج کلی بهتری به ازای تمام مجموعه پرس‌وجوها رسید. در این روش از میانگین‌گیری مرتب شده وزن‌دار یاگر برای تجمیع مقادیر شباهت حاصل از به‌کارگیری معیارهای شباهت مختلف، استفاده کرده‌ایم. همچنین با توجه به برخی از ویژگی-های سرویس‌های وب، به معرفی دو معیار شباهت نامتقارن پرداخته‌ایم که موجب حصول نتایج متفاوتی نسبت به معیارهای متقارن مشابه خود شده‌اند. همچنین روشی جدید برای تجمیع نهایی شباهت حاصل از پارامترهای ورودی و خروجی سرویس‌های وب ارائه نموده‌ایم. نتایج حاصل ازبه‌کارگیری روش پیشنهادی نشان دهنده عملکرد مطلوب آن در حالت کلی، در مقایسه با نتایج حاصل از به‌کارگیری مجزای معیارهای شباهت می‌باشد. همچنین این روش در مقایسه با دو همتایاب مطرح در این زمینه، عملکرد بهتری از خود نشان داده است.

در سالهاي اخير تلاشهاي زيادي براي طراحي روشهاي يادگيري و خودکار سازي فرايند ساخت هستان نگار در جهان انجام شده است. هستان نگارها در زمينه هاي زيادي نظير وب معنايي، جويشگرها، تجارت الکترونيکي، پردازش زبان طبيعي، مهندسي دانش، استخراج و بازيابي اطلاعات، طراحي دادگان، سامانه‌هاي چند کارگزاره و کتابخانه‌هاي ديجيتال و غيره کاربرد دارند. مشکل عمده در ساختن هستان نگارها، اکتساب دانش و زمانبر بودن ساخت آنها براي کاربردهاي مختلف است. بنابراين ساخت خودکار هستان نگار راه حل مناسبي براي چيره شدن بر اين مشکلات است. در دو دهة اخير فعاليت‌هاي زيادي در زمينة يادگيري هستان نگار انجام شده و روش ها، ابزارها و سامانه‌هاي مختلفي نيز ارائه شده که از روشها و الگوريتم هاي رشته‌هاي مختلفي مانند پردازش زبان طبيعي، يادگيري ماشيني، اكتساب دانش، استخراج اطلاعات ، پردازش نمادين و احتمالاتي بهره مي‌‌گيرند. سامانه‌هاي پيشنهاد شده در بسياري از شاخصها، خصيصه‌ها و روشهاي يادگيري از ساير سامانه‌هاي متمايز هستند. در اين رساله روش نويني براي يادگيري هوشمند هستان نگار در تمام سطوح يادگيري ارائه شده که مي توان از آن در کاربردها و حوزه‌هاي مختلف استفاده کرد. در اين روش نيازي به وجود هستان نگارهاي عمومي يا تخصصي اوليه و واژگان معنايي از پيش تعريف شده نبوده و پايگاه دانش اولية آن تنها شامل مجموعه‌اي از متون ورودي است. سامانة يادگيرندة پيشنهادي با شروع از متون ورودي و با استفاده از رهيافت پيشنهادي در اين رساله قادر خواهد بود هستان نگار حوزه‌هاي مختلف را استخراج کند. در اين روش از ترکيبي از روشهاي زباني، آماري، مبتني بر الگو و روشهاي يادگيري ماشين بر اساس روش C-value، شبکه عصبي نظرية تشديد وفقي و شبکة بيز استفاده شده است. از طرفي به منظور مواجهه با عدم قطعيت داده‌ها و غني سازي هستان نگار قطعي، با استفاده از ترکيب شبکة عصبي و نظرية فازي روش نويني براي استخراج هستان نگار فازي پيشنهاد شده است. از اين روش در استخراج هستان نگارهاي قطعي و فازي حوزة فنّاوري اطلاعات استفاده شده است. هستان نگارهاي استخراج شده به منظور جستجوي معنايي اسناد کتابخانة محلي (که در آن اسناد مرتبط با حوزة فنّاوري اطلاعات قرار داده شده) بر اساس رويکرد بسط پرسمان به‌کار برده شده‌اند. نتايج حاصل از پياده‌سازي هستان نگار فازي بيانگر دقت بالاتر حدود 0/07 و نتايج حاصل ازپياده‌سازي هستان نگار قطعي بيانگر دقت بالاتر حدود 05/0 نسبت به روشهاي مبتني بر کليد واژه است. همچنين ميانگين دقت مفاهيم هستان نگار فازي حدود 0/09 و ميانگين دقت مفاهيم هستان نگار قطعي حدود 06/0 نسبت به ميانگين دقت مفاهيم ساير روشهاي مشابه بهبود داشته است.