جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

اندازه گیری میزان شباهت معنایی بین مفاهیم بر اساس توصیفات آن ها در هستان شناسی ، عملیاتی بنیادی در بازیابی اطلاعات ، بازیابی مولفه ها و کشف سرویس ها محسوب می شود . در این موارد نیاز داریم که میزان شباهت یا میزان مطابقت دو توصیف یا مستند و یا میزان مطابقت چند کلمه کلیدی با محتوای یک توصیف یا مستند را تعیین نماییم . درنهایت این مسئله ، به مسئله تعیین میزان شباهت بین دو کلمه و یا دو مفهوم ، تبدیل می شود .پیش از این ، روش های متعددی برای محاسبه میزان شباهت یا فاصله معنایی بین دو مفهوم ، پیشنهاد شده اند که می توانند به دو دسته روش های پیشنهادی برای محاسبه شباهت معنایی مفاهیم در یک هستان شناسی و روش های پیشنهادی برای محاسبه شباهت معنایی مفاهیم از هستان شناسی های مختلف ، تقسیم گردند .در این گزارش ، پس از مرور زمینه های مرتبط با موضوع این تحقیق ، روش های موجود برای محاسبه فاصله یا شباهت معنایی بین مفاهیم در یک هستان شناسی ، در چندین مدل طبقه بندی می شوند . پنج مدل برای محاسبه شباهت معنایی معرفی می شوند و قابلیت آن ها به منظور محاسبه دقیق فاصله یا شباهت معنایی بین مفاهیم در مورد تطبیق معنایی سرویس ها ، مورد بحث قرار گرفته و تجزیه و تحلیل می شود . سپس با این فرض که برای توصیف رضایت بخش مفاهیم پیچیده و روابط منطقی پیچیده بین آن ها ، یک زبان هستان شناسی مبتنی بر منطق توصیفی مانند OWL ، مناسب تر می باشد ، یک الگوریتم مبتنی بر OWL DL ارائه می شود که به طور دقیق فاصله معنایی بین مفاهیم را در یک هستان شناسی بر اساس میزانی که مفاهیم در نمونه های خود اشتراک دارند ، محاسبه می کند . این الگوریتم ، جهت را برای محاسبه فاصله معنایی مورد ملاحظه قرار می دهد و بر اساس تحلیلی که در این گزارش ارائه شده ، برای استفاده شدن در مورد تطبیق معنایی سرویس ها مناسب می باشد . یک مطالعه موردی برای نشان دادن این که الگوریتم پیشنهادی چگونه فاصله معنایی بین مفاهیم را محاسبه می کند ، تشریح می شود . در نهایت ، الگوریتم پیشنهادی با بعضی دیگر از رویکردها و الگوریتم های منتشر شده ، مقایسه شده و برتری آن نسبت به الگوریتم های دیگر ، نشان داده می شود .

امروزه، به اشتراک گذاری داده‌های مکانی میان سازمان‌های مختلف به عنوان یک فاکتور اساسی در توسعه پایدار مورد توجه قرار گرفته است. افزایش حجم داده‌های رقومی و سهولت دسترسی به آنها از طریق وب، بازخوانی، تلفیق و به اشتراک‌گذاری آنها را با مشکل مواجه نموده است. فراهم‌کنندگان داده‌های مکانی از جوامع اطلاعاتی مختلف و با درک متفاوت از جهان پیرامون می‌باشند. بنابراین، این داده‌ها اصولاً ناهمگون بوده و در منابع داده مختلفی توزیع یافته‌اند. از آنجایی که اخذ داده‌های مکانی بسیار پرهزینه می‌باشد، توسعه مکانیسم‌هایی برای استفاده مجدد و به اشتراک گذاری اطلاعات مکانی به منظور کاهش این هزینه‌ها ضروری می‌باشد. همچنین مشتری‌مداری و شخصی‌سازی منابع داده از اهمیت ویژه‌ای در استفاده چندمنظوره و انعطاف‌پذیر از داده‌ها و مهیا نمودن داده‌های مرتبط با نیاز کاربران برخوردار است.همانندی یکی از ساخت های اصلی در نحوه سازماندهی و پردازش اطلاعات توسط انسان می‌باشد. سیستم‌های بازخوانی، از سنجش همانندی به منظور تعیین میزان مرتبط بودن استفاده می‌کنند. تنها یک سیستم بازخوانی که نتایج سازگار با نحوه سنجش همانندی در انسان ارائه می‌نماید، قادر خواهد بود به طور موفق کاربران را پشتیبانی نماید. داده‌های مکانی عارضه‌های مکانی در دنیای واقعی را با استفاده از گستردگی مکانی و موقعیت آنها توصیف می‌نمایند. بدین منظور استفاده از خصیصه‌ها به منظور اخذ معانی نهان در داده‌های مکانی ضروری می‌باشد، زیرا می‌توانند جنبه‌های کیفی مکانی نظیر شکل را توصیف نمایند. روابط مکانی نیز نقش اساسی در توصیف معنایی ایفا می‌نمایند؛ تمامی عارضه‌های مکانی دارای یک موقعیت بر روی زمین بوده و بنابراین هر زوج عارضه مکانی دارای یک رابطه مکانی نسبت به یکدیگر می‌باشند. این روابط مکانی می‌توانند در سطح کلاس جنرالیزه گردند: به عنوان مثال به دلیل وابستگی تابعی، تمامی نمونه‌‌‌های نوع عارضه خط لوله در مجاورت نمونه‌های نوع عارضه حریم قرار گرفته‌اند. بنابراین می‌توان گفت نوع عارضه خط لوله دارای رابطه مجاورت با نوع عارضه حریم می‌باشد. تنها مدل‌های توصیف دانش که خصیصه‌ها و روابط را در نظر می‌گیرند، می‌توانند این ویژگی‌های بخصوص داده‌های مکانی را مدل نمایند. این پایان‌نامه روش‌های موجود سنجش همانندی معنایی را که شامل پنج نوع مدل ژئومتریک، مدل مشخصه، مدل شبکه، مدل همترازیابی و مدل ترانسفورماسیون می‌باشد را مورد بررسی قرار داده‌است و نقاط ضعف و قوت هریک از این مدل‌ها را در ارتباط با بازخوانی اطلاعات معنایی از داده‌های مکانی تحلیل می‌نماید. تئوری‌های همانندی معنایی موجود از مدل توصیفی و زبان توصیف مختص خود به منظور توصیف کلاسها استفاده می‌نمایند. درصورتیکه اغلب هستی‌شناسی‌های مکانی با استفاده از انواع مختلف منطق توصیفی، توصیف معنایی گردیده‌اند. بنابراین برای حجم عظیمی از هستیشناسیهای موجود استفاده از این مدلهای سنجش همانندی امکان‌پذیر نیست. از سوی دیگر مدل‌های موجود سنجش همانندی معنایی از روابط مکانی به عنوان ویژگی اصلی توصیف کننده دادههای مکانی پشتیبانی نمیکنند. این پایان‌نامه یک مدل تلفیقی سنجش همانندی معنایی (SimHM) را به عنوان مدل محاسباتی سنجش همانندی معنایی پیشنهاد می‌نماید. این مدل که از هستی‌شناسی توصیف معنایی شده با منطق توصیفی به عنوان مدل توصیفی خود استفاده می‌نماید، با ترکیب دو روش موجود سنجش همانندی، همانندی معنایی را میان کلاس‌های هستی‌شناسی و کلاس جستجوی کاربر محاسبه می‌نماید. SimHM مدل مشخصه را به منظور بیان خصیصه‌ها و مدل شبکه را به جهت بیان روابط (مکانی) تلفیق می‌نماید. این پایان‌نامه با انتخاب سیستم بازخوانی اطلاعات شرکت انتقال گاز ایران به عنوان مطالعه موردی، کارآیی مدل SimHM را ارزیابی نموده و پارامتر‌های دقت و فراخوانی را در مدل SimHM با مدل‌های موجود سنجش همانندی معنایی مقایسه می‌نماید. مقادیر پارامترهای دقت و فراخوانی محاسبه شده بیانگر بهبود همانندی معنایی سنجش شده تا حد زیادی می‌باشد.

وب امروزی اطلاعات را به‌صورت پراکنده و بدون درنظر‌گرفتن معنایشان در وب‌سایت‌های مختلف قرار داده است. اگر شخصی بخواهد به‌دنبال کالا و یا مفهوم خاصی در وب بگردد، باید به وب‌سایت‌های مختلف مراجعه کرده و اطلاعات آن‌ها را با هم مقایسه کند. اگر بتوان اطلاعات موجود در وب در زمینه‌ای خاص را به‌صورت یکپارچه و معنادار در کنار یکدیگر قرار داد، در وقت و هزینه‌ی کاربر صرفه‌جویی می‌شود. برای انجام این کار باید ابتدا اطلاعات موجود در وب استخراج شده و سپس به‌صورت یکپارچه در کنار یکدیگر قرار گیرند. این رساله برای استخراج اطلاعات، از وب‌سرویس‌ها و برای یکپارچه‌سازی آن‌ها از وب‌معنایی استفاده کرده است. این رساله به‌طور خاص از آنتولوژی استفاده کرده و آنتولوژی کتاب را تهیه کرده است. بدین‌صورت که ابتدا یک آنتولوژی اولیه ساخته شده است. سپس اطلاعات موجود در وب در مورد کتاب از طریق وب‌سرویس‌ها استخراج شده و در قالب یک آنتولوژی ذخیره شده است. در مرحله‌ی بعد این آنتولوژی‌ها باید با یکدیگر تطبیق یابند تا یک آنتولوژی یکپارچه ساخته شود. جهت انجام این‌کار باید مشابهت‌های معنایی، رشته‌ای و ساختاری این آنتولوژی‌ها درنظرگرفته شود. این رساله برای بررسی مشابهت معنایی و رشته‌ای از اطلاعات زمینه‌ای (فرهنگ‌لغت‌هایی) مثل ویکی‌پدیا، وُردنِت، گوگل و غیره استفاده کرده و برای بررسی مشابهت ساختاری از درختِ این آنتولوژی‌ها استفاده کرده است. در نهایت، آنتولوژی یکپارچه‌ی نهایی ساخته و نمونه‌سازی می‌شود.