جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

قرن چهارم هجري قمري، براي اسلام و مسلمانان، قرني شگفت انگيز بود. رشد و نمو علم و دانش و نگارش كتب علمي در اكثر زمينه ها از جمله، پزشكي، شيمي، رياضيات، فلسفه، نجوم ، كلام، تاريخ، ادبيات، فقه و حديث از بالندگي مخصوص برخودار شد. در اين بين مورخان مسلمان نيز در نگارش تاريخ به ابداعاتي دست زدند. آنها به علل و عوامل وقايع تاريخي توجه نمودند. جرياني كه بر مورخين اسلامي و تاريخ نگاري آنان تأثير گذاشت، رويكرد عقلاني در اين قرن بود. فلسفه و كلام نیزوارد ميدان شده و با استدلالات عقلاني كه براي نظرات خود ابراز مي نمودند، ديگر علوم را به پيروي از اين شيوه رهنمون کردند. مورخين اسلام نيز كه از افكار كلامي و فلسفي به دور نبودند، خواه ناخواه اين تفكرات را در تاريخ نگاري خويش انعکاس دادند. البته بايد توجه نمود كه ميزان اين اثر گذاري در بين مورخين به يك اندازه نبود. از اين رو در اين رساله سعي شده است كه به ارتباط علم كلام و مورخين اسلامي اشاره شود و به اين موضوع نيز پرداخته شود كه چگونه فضای عقلانی را که علم كلام در جامعه اسلامی بوجود آورده بود بر نوعبينش و تاريخ نگاري مورخين اسلامي در اين قرن تاثیر داشته است. هم چنين چگونه علم كلام و متكلمان درراستای مقاصد خود که اثبات مبانی دین ودفاع ازآن بود،از گزاره های تاریخ سود بردند.

منطقه مورد مطالعه در شمال استان آذربايجان غربی، در شمال شهر ماکو و در جنوب روستای آداغان، در شمال روستای علی آباد واقع شده است. فاصله شهرستان ماکو با تبریز 250 کیلومتر و با شهرستان ارومیه 275 کیلومتر می باشد. نهشته های پرمین در ایران به خصوص در البرز – آذربايجان برونزدهاي گسترده‎اي دارند. در اين زون، سه واحد سنگ‎چينه‎اي به نام‎هاي سازند دورود (در زير)، روته (در وسط) و نسن (در بالا) معرف توالي‎هاي پرمين ‎هستند. اين سازندها هر يك به تنهايي يك چرخه رسوبي كامل ‎هستند كه ميان دو سطح فرسايشي جاي دارند. در بين سه سازند ياد شده، به ويژه در البرز باختري و آذربايجان، چرخة دوم پرمين (سازند روته به سن مرغابین) بيشترين رخنمون را دارد و چنين استنباط مي‎شود كه در زمان رسوبگذاري سازند روته، درياي پرمين بيشترين گسترش را داشته است. سازند روته در سراسر نواحى دره روته حدود 230 متر ضخامت دارد، ولى در دره کرج اين ضخامت به حدود 300 متر مى‌رسد. در برخى نواحى بويژه در مناطقى که قسمتهاى بالائى سازند روته فرسايش يافته و يا بوسيله نهشته‌هاى سازند شمشک بصورت همشيب و با نبود چينه‌اى پوشيده مى‌شود، اندازه‌گيرى ضخامت واقعى آن امکان‌پذير نمى‌باشد. در نواحى شمالى آذربايجان بويژه، در نواحى ماکو و مراغه اين ضخامت از 700 متر نيز تجاوز مى‌کند.نهشته های پرمین در منطقه ماکو شامل سنگ آهک های خاکستری تیره با ضخامت حدود 926 متر می باشد که بر اساس مطالعات لیتوستراتیگرافی می توان به سه واحد: سنگ آهک های بلروفون دار ، سنگ آهک های چرت دار و سنگ آهک های توده ای کریستالیزه و دولومیتی تقسیم کرد. مرز زیرین نهشته های پرمین به صورت هم شیب با سازند ایلانقره و مرز بالایی آن به صورت ناپیوستگی زاویه دار با سازند قم می باشدبر اساس مطالعات میکروفاسیس و محیط رسوبی، 9 میکروفاسیس مربوط به زیر محیط های پهنه جذر و مدی، لاگون، سدی، دریای محصور و باز (رمپ درونی )، رمپ میانی و رمپ بیرونی شناسایی شده که وابسته به یک محیط رمپ هموکلینال می باشند.مطالعات بیوستراتیگرافی منجر به شناسایی 4 بیوزون شده است که سن Murghabian-Djulfian را برای نهشته های پرمین در برش مورد مطالعه نشان می دهند.مطالعات حساسیت مغناطیسی و تطابق نتایج حاصل از این مطالعات با مطالعات حاصل از میکروفاسیس و محیط رسوبی و بیوستراتیگرافی نشان می دهد که نرخ کربنات زایی عامل بسیار موثر در حساسیت مغناطیسی است. همچنین تعیین مرز Midian-Djulfian (انتهای Guadalupian) که با انقراض دسته جمعی برخی از خانواده های فوزولیناتا همراه است با استفاده از حساسیت مغناطیسی امکان پذیر است.

شی گرایی متداولترین رویکرد توسعه ی سیستم های نرم افزاری می باشد، اما ناتوانی این روش در پیمانه بندی کانسرنهای متقاطع، مشکل اصلی تمامی سیستمهای شی گرا میباشد. تکنولوژی جنبه گرا این امکان را با فراهم نمودن یک واحد به نام جنبه مهیا ساخته است. یکی از بحثهای اصلی جنبه گرایی، فرآیند جنبه کاوی است. گرچه دیدگاههای جنبه کاوی بسیاری تاکنون ارائه شده است ولی هیچ یک از این دیدگاهها نتوانستند کانسرنهای متقاطع را به صورت خودکار و بدون نیاز به درگیری برنامه نویس شناسایی نمایند. وابستگی به قواعد نامگذاری و اتلاف زمان بسیار برای حذف نمودن نتایج پیشنهادی اشتباه توسط ابزار از دیگر مشکلات دیدگاههای موجود است. مطالعه ی همه ی این موارد زمینه ساز ایجاد روشی جدید در این پایان نامه گردید. هدف روش پیشنهادی در این پژوهش این است که راهکاری مناسب جهت مدلسازی مطلوب برای جنبه کاوی ارائه نموده که به طور خودکار و بدون نیاز به درگیری کاربر و مستقل از قواعد نام گذاری بتواند کانسرن های متقاطع را شناسایی و سپس آن کانسرن را استخراج نماید که این کار در قالب ارائه ی سه روش انجام گرفت. در روش پیشنهادی اول با ارائه ی الگوریتمی به پیدا نمودن کانسرن متقاطع در صورت یکسان بودن نام متغیر های دو ماشینخودکار محدود شده ی ورودی پرداخته گردید که این الگوریتم قادر به یافتن کانسرن مشترک در صورتی که رفتار کانسرن مشترک مساوی، اما نام متغیرهای کانسرن مشترک در دو ماشین متفاوت باشد نبود. لذا با توسعه ی روش پیشنهادی اول، در روش پیشنهادی دوم، با ارائه ی الگوریتمی به ترفیع مشکل روش پیشنهادی اول پرداخته شد که با مشکل داشتن مرتبهِ زمانی بالا در یافتن کانسرن مشترک مواجه بود. بنابراین در روش پیشنهادی سوم، روش پیشنهادی بهینه، با ارائه ی الگوریتم جدیدی به کاهش مرتبه ی زمانی در یافتن کانسرن مشترک پرداخته شد. سپس، روش های پیشنهادی در محیط جاوا شبیه سازی شده و نمونه ای از مثال تجربی به ابزار شبیه سازی شده، داده و کانسرن مشترک آن استخراج گردیده است.جهت اعتبار سنجی نتایج به دست آمده، این نتایج با نتایج حاصل از اجرای الگوریتم به صورت دستی مقایسه گردیده است. در پایان جهت تایید بهینه بودن روش پیشنهادی سوم، از لحاظ مرتبه ی زمانی نتایج این روش با روش پیشنهادی تکمیل یافته مقایسه گردیده است.

آنتولوژی به معنای تعریف صوری مفاهیم می‌باشد. برای ذخیره‌سازی آنتولوژی، دو روش مهم، روش‌های مبتنی بر حافظه و روش‌های ذخیره‌سازی در مدل داده رابطه‌ای می‌باشند. یکی از مشکلات روش‌های مبتنی بر حافظه که در برنامه‌های استدلال‌گری مانند pellet استفاده می‌شوند این است که مدت زمان اجرای پرس‌و‌جو نسبتا زیاد می‌باشد. پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دلیل مزایایی همچون بالا رفتن سرعت دست‌یابی به اطلاعات، تضمین بالای امنیت محل نگه‌داری اطلاعات، کاهش هزینه‌های نگه‌داری، استفاده همزمان چند کاربر از یک داده و تخصیص سطوح مختلف دسترسی به گروه‌های مختلف کاری و همچنین امکان استفاده برنامه‌های کاربردی گوناگون از اطلاعات موجود در پایگاه‌داده رابطه‌ای، جهت ذخیره‌سازی آنتولوژی مناسب می‌باشند. روش‌های مبتنی بر مدل داده رابطه‌ای نیز که تا کنون ارایه شده‌اند دارای مشکلاتی مانند حجم بالای تعداد جداول تولید‌شده، طولانی بودن مراحل الگوریتم، عدم انعطاف‌پذیری در مقابل اعمالی همچون اضافه و حذف نمودن و همچنین به‌روزرسانی مفاهیم موجود در آنتولوژی و طولانی بودن زمان اعمال تغییرات و در نهایت عدم امکان پیاده‌سازی بیشتر روش‌ها، می‌باشند. روش ارایه‌شده در این پایان‌نامه، روشی مبتنی بر تکنیک نگاشت می‌باشد و با ایجاد تعداد ثابت 5 جدول به ذخیره‌سازی مفاهیم موجود در آنتولوژی نظیر کلاس‌ها و روابط بین آن‌ها، ویژگی کلاس‌ها، محدودیت ویژگی‌ها و همچنین نمونه‌های ایجاد شده از کلاس‌ها، به ذخیره‌سازی مفاهیم در پایگاه‌داده رابطه‌ای می‌پردازد. روش پیشنهادی که به صورت کامل پیاده‌سازی شده است، مزایایی نظیر بهینه بودن زمان پرس‌وجو، کم بودن مراحل الگوریتم، امکان ایجاد تغییرات و قابلیت پیاده‌سازی را به طور کامل پوشش می‌دهد، همچنین فاکتورهایی مانند مدت زمان اجرای پرس‌وجو،صحت، کامل بودن، مقیاس‌پذیری، تعداد مراحل الگوریتم، تعداد جداول ایجاد شده، پیچیدگی مدل نهایی و فهم آسان آزمایش شده اند که نتایج حاصل از روش پیشنهادی، در بسیاری از معیار‌های ذکر شده دارای عملکرد بهتری 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.

با توجه به رشد روزافزون اسناد الکترونیکی، نیاز به یک دسته بند کارا در حوزه داده کاوی واضح است. اخیراً به منظور افزایش دقت دسته بندی، استفاده از آنتولوژی لغوی به عنوان مرجع خارجی و نیز استخراج دانش از متون در فرآیند دسته بندی، مطرح شده است؛ از این رو، هدف از انجام این پروژه ارائه و پیاده سازی سیستم دسته بندی خودکار اسنادی است که آنتولوژی لغوی فارس نت را در عملیات دسته بندی داخل می نماید. این امر منجر به افزایش اوزان کلمات مرتبط با دانش پیش زمینه متن می شود. راهکار پیشنهادی برای استفاده از آنتولوژی لغوی، تمرکز بر روی بردار مشخصه ی معنایی را محور فعالیت های خود قرار داده است؛ تا بدین وسیله فرآیند دسته بندی را بهبود بخشد. در این پروژه ضمن بررسی و مطالعه ی روش های بکارگیری آنتولوژی لغوی در فرآیند دسته بندی، آنتولوژی لغوی فارس نت را به منظور استخراج روابط معنایی استفاده می نماییم.در سیستم ارائه شده، کلیه ی اجزاء تشکیل دهنده ی سیستم دسته بندی شامل پردازشگر لغوی، کاهنده ی ویژگی، انتخاب کننده ی ویژگی، وزن دهی به ویژگی و طبقه بندی کننده اسناد، لحاظ شده است. در این پروژه الگوریتم χ^2 در بخش انتخاب مشخصه و روش وزن دهی ویژگی نرمال شده TFIDF در بخش وزن دهی به کار گرفته می شود. پیش از اعمال روش وزن دهی به مشخصه ها، بردار مشخصه معنایی برای هر کلمه کلیدی توسط مفاهیم استخراج شده از آنتولوژی لغوی فارس نت، ایجاد می شود. نتایج ارزیابی های انجام شده نشان دهنده ی بهبود قابل توجهی در کارایی و دقت الگوریتم دسته بندی با بکارگیری آنتولوژی لغوی فارس نت است.

در سال‌های اخیر، تکنیک‌های فیلتر محتوایی دانش‌محور مبتنی‌بر پایگاه دانش و آنتولوژی به‌ روش‌هایی کارا و قابل‌قبول برای فیلتر اطلاعات تبدیل شده‌اند. در این تحقیق از ساختار آنتولوژی و پایگاه‌دانش‌های ویکی‌پدیا، وردنت و BNC برای عمل فیلتر اسناد، بهبود نمایش اولویت‌های کاربری و محتوای اسناد و محاسبه شباهت معنایی استفاده می‌شود. همچنین سامان‌دهی علایق کاربری و محتوای اسناد در پروفایل‌ها امکان استخراج دانش درباره‌ی علایق احتمالی کاربران و محتوای اسناد را با استفاده از آنتولوژی و پایگاه‌دانش فراهم می‌آورد. این تحقیق روشی نوین و منحصر‌به‌فرد در ساختار ترکیب خبرگان برای فیلتر اسناد ارائه می‌کند و مجموعه‌ای از بهترین و کاراترین روش‌های فیلتر را پیاده‌سازی و با هم یکپارچه می‌کند. ارزیابی سیستم در دو مرحله ارزیابی روش‌های محاسبه شباهت معنایی و روش‌های فیلتر محتوایی با استفاده از مجموعه داده‌های میلر- چارلز و 20Newsgroup انجام می‌شود. نتایج ارزیابی، همبستگی زیاد روش‌های محاسبه‌ی شباهت معنایی میان مفاهیم را با قضاوت بشر نشان می‌دهد. روش‌ مبتنی‌بر ویکی‌پدیا با میزان همبستگی 0.779 نه‌تنها از دیگر روش‌های پیاده‌سازی شده بهتر عمل می‌کند بلکه از روش‌های مشابه و شناخته‌شده‌ای مانند CODC با میزان همبستگی 0.693 و روش ESA با میزان همبستگی 0.58 بهتر عمل می‌کند. به‌علاوه در ارزیابی روش‌های فیلتر دانش‌محور ملاحظه می‌شود که روش مبتنی‌بر آنتولوژی با نرخ صحت و کارآیی98.9 و 98 درصد و روش مبتنی‌بر ویکی‌پدیا با نرخ صحت و کارآیی98.2 و 96 درصد نتایجبهتری نسبت به دیگر روش‌های مشابه و شناخته شده مانند NB-SVM Hybrid دارند. همچنین نتایج ارزیابی روش مبتنی‌بر ساختار ترکیب خبرگانبا نرخ صحت و کارآیی 99.4 و 98.9 درصد نشان می‌دهد کهاین روش نه‌تنها از تک‌تک روش‌های پیاده‌سازی شده کارآیی و صحت بالاتری دارد، بلکه می‌تواند خطاهای عمل فیلتر را تصحیح کند. براساس این نتایج، سیستم پیاده‌سازی شده می‌تواند به‌عنوان رویکرد جدیدی در فیلتر محتوایی و به‌عنوان چارچوبی برای استفاده در کاربردهای فیلتر اطلاعات استفاده شود.

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.

قابلیت عمل پذیری متقابل،در اجتماع وب معنایی به یک امر بسیار مهم و حیاتی تبدیل شده است. طراحان وب، هم چنان با مشکل قابلیت عمل پذیری متقابل معنایی روبرو هستند، که در مسیراستفاده ازکلیه امکانات بالقوه وب قرار دارد. یک مسأله اصلی در قابلیت عمل پذیری متقابل در وب معنایی، تطابق هستان شناسی هاست. تطابق هستان شناسی ها، به فرآیند یافتن روابط و یا تشابه های بین موجودیت های هستان شناسی های مختلف اشاره دارد. تطابق هستانشناسی ها یک مسأله اصلی در بسیاری از کاربردها، مانند مجتمع سازی داده ها، انبار داده ها، تجارت الکترونیکی، و پردازش پرس وجوهای مفهومی می باشد. در این پایان نامه با الهام از یک روش مشهور قبلی (که +prior خوانده می شود) یک روش نوین برای تطابق هستان شناسی ها ارائه می دهیم. +prior، از معیارهای مختلف شباهت استفاده می کند و آن ها را با یک روش وفقی با یکدیگر مجتمع می سازد و درنهایت در صورت لزوم، یک شبکه تعاملی را برای یافتن پیکربندی که به بهترین شکل قیدهای هستان شناسی را ارضا می‌کند، به کار می گیرد. روش پیشنهادی ما بهبودهایی درمراحل مختلف+prior انجام می‌دهد. بهبودهای پیشنهادیشامل تعریف یک معیار شباهت جدید، یک روش جدید برای مجتمع‌سازی شباهت‌ها با استفاده از تعریف یک مفهوم نوین، و ایجاد تغییری در مرحله ارضای قیدهای هستان شناسی است. نتایج ارزیابی بر روی مجموعه محک استاندارد OAEI نشان می دهد روش پیشنهادی ما، معیارهای استاندارد ارزیابی را نسبت به +priorبهبود می بخشد. مقایسه با دیگر روش های مشهور تطابق نیز نشان میدهد روش ما، نتایج خوبی تولید می کند.

باتوجه به ذات پویای سیستم‌های چندپیشکاره وب‌معنایی و وجود پیشکارهای مختلف در آن، شناسایی پیشکارهای قابل اعتماد یکی از چالش‌های ایجاد ارتباط بین پیشکارها در وب‌معنایی است. ارزیابی اعتماد در این سیستم‌ها براساس رفتار گذشته‌ی پیشکارها انجام می‌شود. دو منبع اصلی برای کسب اطلاعات از رفتار گذشته‌ی پیشکارها وجود دارد: ارتباط‌ مستقیم بین پیشکارها و اطلاعات به‌دست آمده از سایر پیشکارهای اجتماع. باوجود پیشکارها با سلیقه‌ها و نظرات مختلف، مدل اعتماد پیشنهادی باید بتواند مطابق با نیازهای پیشکارها تنظیم شود. به‌علاوه برای محاسبه‌ی اعتبار پیشکارها باید اطلاعات مربوط به رفتار آن‌ها در گذشته از جامعه‌ی پیشکارها جمع‌آوری شود. همچنین اعتماد ابعاد مختلفی دارد و ممکن است میزان اعتماد به پیشکار مفروضی در ابعاد مختلف متفاوت باشد. این رساله برای حل هر یک از این چالش‌ها راه‌حلی پیشنهاد می‌دهد. مدل پیشنهادی این رساله از روش توزیع شده‌‌‌ای مبتنی‌بر شبکه‌های اجتماعی برای جمع‌آوری اطلاعات از محیط استفاده می‌کند و با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مصنوعی میزان اعتبار را براساس مشاهدات جمع‌آوری شده ارزیابی می‌کند. شبکه‌های عصبی در طول زمان مطابق دیدگاه پیشکار آموزش می‌بینند، بدین‌ترتیب میزان اهمیت توصیه‌های جمع‌آوری شده باتوجه به دیدگاه پیشکار ارزیابی‌کننده‌ی اعتماد تنظیم شود. همچنین مدل پیشنهادی دراین رساله برای نمایش میزان اعتماد از آنتولوژی‌ها بهره می‌گیرد، بدین وسیله میزان اعتماد در ابعاد مختلف محاسبه می‌شود. این رساله برای بررسی کارایی مدل پیشنهادی، بستری با استفاده از میان‌افزار Jade پیاده‌سازی می‌کند و کارایی مدل به‌‌طور عملی در آن آزمایش می‌شود.