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.

هم‌اکنون چالشی عظیم برای ایجاد مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر استراتژی‌های الکترونیکی به‌و‌جود آمده است تا سازمان‌های سنتی و با اینرسی زیادرا به سازمان‌های پویا و با اینرسی کمتبدیل کند. دستیابی به چنین سازمان‌هایی، بدون بهره‌مندی از طراحی مدل‌های موفق و شناخت استانداردهای مربوط به آن صنعت امکان‌پذیر نیست. البته تاكنون تحقيقات معدودي به طراحي مدل كسب‌وكار براي كسب‌وكارهاي آينده و درحال ظهور پرداخته‌اند. ما در این تحقیق کوشیده‌ایم تا پس از مرور ادبیات مدل‌های کسب‌وکار، مدل کسب‌وکار شرکت مخابرات ایران را استخراج، و در ادامه چارچوبی را جهت تحقق مدل کسب‌وکار B2B شرکت مخابرات ایران، شناسایی و زیرساخت‌های لازم جهت تحقق آن پیشنهاد نماییم. البته شناسایی استاندارد eTOM را که می‌توان از آن به‌عنوان ارزش‌های قابل‌ارائه شرکت‌های مخابراتی نام برد، را لازم دانسته و مورد توجه قرار داده‌ایم(پیوست). به‌این منظور، در تحقیق حاضر از آنتالوژی BMOکه در رسالة دکترای اُستروالدر (2004) تا دو سطح کسب‌وکار شرکت مخابرات ایران(وضع موجود و وضع انتظار) بهره‌مند، و نقش IT در تقویت هریک از اجزاء تبیین شده است و نیز برای توصیف بلوک‌های کسب‌وکار شرکت‌ مخابرات ایران در مطالعات وضع موجود به شناسایی چالش‌های هر بخش به‌طور مجزا با توجه به نظر خبرگان و کارشناسان حوزه توجه شده است. و در نهایت به ارائة راه‌کارهای ممکن برای تحلیل، طراحی و پیاده‌سازی وضع مورد انتظار و معرفی و پیشنهاد زیرساخت مناسب IT جهت تحقق مدل کسب‌وکار B2B برای شرکت مخابرات ایران پرداخته‌ایم، تحقیق حاضر کیفی بوده و روش‌شناسی مطالعة موردی به‌دلیل ماهیت اکتشافی تحقیق و فراهم‌آوردن امکان بررسی عمیق و دقیق نسبت به سوژة مورد بررسی انتخاب گردید. بدین‌ترتیب که ابتدا با استفاده از فلسفة راهبردی پژوهش یعنی مصاحبه‌ کیفی با خبرگان، بررسی مدارک و مستندات، انجام مصاحبه با خبرگان دانشگاهی، کارشناسان و مدیران سطوح مختلف شرکت مخابرات ایران اشاره شده است که از مهم‌ترین آن مشارکت‌های نظریاین تحقیق به‌شمار می‌آیند. در تحقیق حاضر، برای ایجاد روایی تفاسیر از حلقه‌های بازخور یعنی مراجعه به مصاحبه‌شونده‌ها به‌منظور اطمینان از صحت تفاسیر استفاده شده است. و همچنین به‌منظور دستیابی به پایایی، تلاش شده که در مرحلة تحلیل داده‌های حاصل از مصاحبه‌ها، از مقایسه با متون استفاده شود.

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.

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 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.

اگر روشی وجود داشت که می شد به کمک آن معنا و مفهوم داده ها را برای ماشین تبیین و تفسیر کرد، آن گاه طبیعتاً ماشین می توانست بر اساس نیاز کاربر نتایج به مراتب دقیق تری را در اختیار او قرار دهد. به طور کلی وب معنایی ساختارمند کردن داده ها، اضافه کردن معنای آنها و در نهایت بازنمایی دانش به کمک ماشین با استفاده از فناوریها و استانداردهایی است که به وسیله کنسرسیوم وب جهان گستر در حال تدوین و تکمیل هستند. تیم برنرزلی و دوستانش وب معنایی را چنین معرفی می کنند: وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است که در آن به اطلاعات، معنایی دقیق تخصیص داده شده است به گونه ای که کامپیوترها و انسان ها بتوانند با یکدیگر به صورت مشترک به کار بپردازند. این تعریف از چندین جنبه حائز اهمیت است. نخست، وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است و به آرامی جایگزین آن خواهد شد. دوم این که در وبمعنایی به هر داده، تعدادی معنای مناسب تخصیص داده می شود. سوم این که هدف انجام اعمالی است که به وسیله انسان و ماشین بصورت مشترک انجام شود. در این تحقیق سعی می کنیم نقشه راهی ارائه نماییم تا صاحبان شرکت های تجاری بتوانند وب معنایی را به راحتی درک و عملی نموده و از پیاده سازی آن در ارائه خدمات تجاری خویش بهتر و بیشتر بهره گیرند. چارچوب توصیف منابع ، سرویس های وب ، هستی شناسی و ... فناوریهای وب معنایی هستند که ما در این تحقیق به آنها پرداخته ایم و مطالعه موردی آن در شرکت ایران خودرو خراسان اجرا شده است .

آنچه که تا کنون در فضای وب جریان داشته است افزایش روزافزون حجم اطلاعات و مستندات موجود در آن بوده است، بدون اینکه این افزایش حجم مستندات تاثیری در کاربرد و بهره برداری خودکار اطلاعات موجود به همراه داشته باشد. به علاوه امروزه اکثریت محتوای وب بر روی پایگاه داده های رابطه ای ذخیره شده اند. حرکتی که گام های اولیه آن درحال شکل گیری است تغییر شکل «وب» به موجودیتی تحت عنوان «وب معنایی» میباشد. وب معنایی یک گسترش از وب موجود است که گاهی اوقات تحت عنوان «وب آینده» و یا «وب نسخه 3» معرفی می شود، که در آن به اطلاعات، معانی خوش تعریفی داده می شود که بتوانند قابلیت همکاری بهتر بین کامپیوتر ها و انسان را فراهم کنند. موفقیت وب معنایی بر تولید انبوه داده های معنایی وابسته است. با توجه به حجم عظیم داده های رابطه ای ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای موجود در وب، انتشار این داده های رابطه ای بر روی وب معنایی بسیار پر کاربرد خواهد بود. در این پایان نامه، الگویی جهت پیاده سازی جستجوی معنایی بر روی داده های ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای، با استفاده از تکنیک های وب معنایی ارائه شده است. گام های اصلی الگوی پیشنهادی در این پایان نامه از این قرارند:1-بازنمایی داده های سازمانی ذخیره شده بر روی پایگاه داده های رابطه ای بر اساس گراف های معنایی با استاندارد RDF به صورت یک پایگاه دانش معنایی(نگاشت داده های رابطه ای به گراف های معنایی)2-آنالیز وابستگی های داده ای برنامه و بازنمایی اجزای برنامه و ارائه یک آنتولوژی سازمانی بر اساس آنها3-پیاده سازی یک موتور جستجوگر معنایی که بر پایه آنتولوژی سازمانی تهیه شده و پایگاه دانش نگاشت شده، که به جستجوی معنایی بر روی اطلاعات دامنه مورد نظر می پردازد.

امروزه یکی از مهمترین چالش‌ها در زمینه امنیت اطلاعات و شبکه‌های ارتباطی، گسترش روزافزون بدافزارها است که به دنبال آن،یافتن راه‌های مناسب جهت حفاظت سیستم‌ها در مقابل نفوذگران الزامی است .یکی از مشکلات اساسی برای درک صحیح رفتارهای مخرب و گرایش‌های جدید در توسعه بدافزارها، این است که بدافزارها نیز مانند کامپیوترها و نرم‌افزارها به سرعت توسعه و بهبود می‌یابند و روز به روز، از روش‌های پیچیده‌تری برای گریز از تشخیص بهره می‌گیرند. لذا روش‌های سنتی، مانند تطابق چند رشته کد از امضای بدافزارها، که قادر به شناسایی بدافزارهای ناشناخته و جدید نبوده و میزان هشدارهای نادرست بالایی دارند، به تنهایی کارایی لازم جهت تشخیص بدافزارها را ندارند. در اینجاست که تشخیص هوشمند به موازات پیچیده‌تر شدن بدافزارها مورد توجه قرار گرفته‌است. روش‌های هوشمند کنونی، با تکیه بر تکنیک‌های یادگیری ماشین، کمک به درک سریع‌تر رفتارهای مخرب کرده و، در نتیجه، راه را برای تشخیص و ارزیابی بدافزارها هموارتر ساخته اند. باتوجه به اهمیت این موضوع، ایده اصلی ما، ارائه یک سیستم تشخیص بدافزار با توانایی درک معنایی است که با استفاده از جریان اطلاعات یعنی روابط میان داده‌ها و استنتاج آنها، بدافزار را شناسایی کرده و، سپس، با استفاده از طبقه‌بندی ابعادی پیشنهادی، بدافزار شناسایی شده را به درستی به خانواده مربوط به خود اختصاص می‌دهد.چارچوب پیشنهادی به معرفی یک سیستم تشخیص نفوذ توزیع شده در سطح شبکه می‌پردازد که شناسایی بدافزارها را با استفاده از مفاهیم هستان‌شناسی انجام داده و آن ها را به خوبی طبقه‌بندی می‌کند. سیستم ارائه شده، قادر به شناسایی حملات ناشناخته بوده و بهبود قابل ملاحظه‌ای در نرخ تشخیص، نسبت به سایر روش‌ها داشته، ضمن اینکه نرخ هشدارهای نادرست آن، در مقایسه با سایر روش‌ها پایین‌تر است.

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.