جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

سیستم‌های مدیریت سوالات متداول کاربران، FAQ، در سال‌های اخیر توجه بسیاری را به خود جلب نموده است. این سیستم‌ها تا حد زیادی هزینه‌های پشتیبانی محصولات تولیدکنندگان را کاهش می‌دهند. هدف از این تحقیق پیاده‌سازی سیستم مدیریت سوالات متداول فارسی مبتنی بر هستان‌شناسی و پروفایل‌های کاربری می‌باشد. در این تحقیق، هستان‌شناسی فارسی برای مفاهیم حوزه کامپیوتر ایجاد می‌شود. ابتدا سوالات ورودی، که همگی به زبان محاوره‌ای می‌باشند، به حالت رسمی فارسی تبدیل می‌شوند. پس از انجام پیش‌پردازش‌های لازم، به کمک روش پیشنهادی جدید، میزان شباهت معنایی پرسش‌ها با یکدیگر سنجیده می‌شود و در یک ماتریس شباهت ذخیره‌سازی می‌گردد. با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی پیشنهادی، این پرسش‌ها در خوشه‌هایی که پرسش‌های داخل هر خوشه، از نظر معنایی به یکدیگر شباهت دارند، قرار داده می‌شوند. پرسش‌هایی که در خوشه‌های با اعضای بیشتری هستند، به عنوان پرسش‌های پرتکرار در نظر گرفته می‌شوند و با استفاده از این خوشه‌ها، لیست پرسش‌های متداول استخراج می‌گردد.هر کاربر با وارد کردن پرس و جوی موردنظر خود، لیستی از پرسش‌های مرتبط با پرس وجوی ورودی را دریافت می‌کند. در حین کار با سیستم، برای هر کاربر با توجه به شیوه کار با سیستم و پرس وجوهای ورودی، پروفایل‌هایی ایجاد می‌شود که در پرس و جوهای بعدی از این پروفایل‌ها برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌شود. با یک الگوریتم بازیابی نوین، با استفاده از پروفایل‌های کاربری، نتایج مرتبط پرسش کاربر استخراج می‌شود.

بحث تولید و بازیابی محتوای آموزشی یکی از بحث‌های مهم در آموزش‌ الکترونیکی است. از طرفی باافزایش محتوا روی وب تلاش برای دسترسی به مفاهیم مرتبط با یک حوزه‌ی درسی و آموزشی؛ برای مثال مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی سیستم‌های فازی کاری وقت‌گیر، هزینه‌بر و مشکل است و ممکن است جست‌وجو روی وب، محقق را به نتیجه‌ی دلخواه نرساند. بنابراین در بسیاری از تحقیقات اخیر سعی‌ بر این است که روش‌هایی برای دسته‌بندی و نمایش مفاهیم مرتبط به‌صورت کلی و یکپارچه ارائه شود. در این تحقیق سعی‌ شده است که با استفاده از پایگاه‌دانش‌های عمومی ‌به مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی دلخواه دسترسی پیدا کرده و به‌صورت دسته‌بندی شده براساس سطح سختی به دانش‌ورزان در قالب یک پایگاه‌دانش ارائه شود. در سال‌های اخیر به‌کارگیری تکنیک‌های وب‌معنایی برای تولید و نمایشِ دانش در آموزش‌ الکترونیکی توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. این رساله، سیستمی برای تولید و نمایش دانش ارائه می‌کند که مبتنی‌بر مفاهیمِ نقشه‌‌ی مفهوم، مدل داده‌ای چارچوب توصیف منابع و آنتولوژی است. از آن جهت که این مفاهیم می‌توانند دانش مورد نظر را بهتر نشان دهند و معنا را نیز دربرمی‌گیرند. در روش پیشنهادی از پایگاه‌دانش عمومیِ DBpedia که مبتنی‌بر موجودیت‌های ویکی‌پدیا است برای استخراج مفاهیم آموزشی، از نقشه-ی مفهوم برای ایجاد گرافی از مفاهیم و ارتباطات میان آن‌ها و از ابزارهای ویرایش‌گر آنتولوژی مانند پروتگ برای ساخت پایگاه‌دانش از نقشه‌ی مفهوم به زبانِ آنتولوژی وب استفاده شده است. همچنین از آن‌جاکه ساخت مواد آموزشی کاری وقت‌گیر، مشکل و پرهزینه است، این رساله برای بازیابی مواد آموزشی با استفاده از مدل پیشکارهای وب‌معنایی از موتورهای جستجوگر وب و وب‌سرویس‌های کتابخانه‌های دیجیتال استفاده می‌کند. روش پیشنهادی برای ایجاد پایگاه‌دانش از مفاهیم موجود در حوزه‌ی سیستم‌های فازی و بازیابی مواد آموزشی برای هر مفهوم استفاده می‌کند. ارزیابی سیستم با استفاده از مقایسه‌ی طرح پیشنهادی با کارهای پیشین و نظرسنجی دانش‌ورزان انجام می-شود. براساس این دو ارزیابی می‌توان به معنادار بودن، نشانه‌گذاری ساده‌، قابلیت پویایی ساده، کامل بودن و قابلیت اشتراک پایگاه‌دانش حاصل در تمامی سیستم‌های آموزشی، دسترسی سریع و دسته‌بندی شده به مفاهیم و سرفصل‌های آموزشی و دسترسی به منابع بیشتر اشاره کرد.

با توجه به حجم عظیم دانش و اطلاعات بشر و رشد روزافزون مستندات در زمینه‌های مختلف، پردازش زبان‌های طبیعی و تبدیل متون به دانش قابل فهم برای ماشین، مورد توجه قرار گرفته است. با استفاده از سیستم‌های استخراج اطلاعات می‌توان بطور خودکار پایگاه دانشی ساخت‌یافته از متون ایجاد کرد. در واقع هدف یک سیستم استخراج اطلاعات، استخراج حقایق از متون غیرساخت‌یافته و نمایش آن‌ها در قالب‌های ساخت‌یافته مانند سه‌گانه‌های RDF می‌باشد. اگر حقایق در قالب معنایی RDF نگاشت شوند، می‌توان اطلاعات مورد نیاز را با ساخت و ارسال پرس‌وجوهای SPARQL روی پایگاه دانش بدست آورد. در این پایان‌نامه، روشی برای استخراج آزاد حقایق از متون زبان فارسی پیشنهاد شده است که در آن استخراج حقایق در سطح جمله و بر اساس تشخیص افعال و روابط وابستگی‌ بین اجزای جمله انجام می‌شود. راه‌کار پیشنهادی، حقایق اصلی را بر اساس فعل و حقایق فرعی را بر اساس روابط بین گروه‌های اسمی جمله استخراج و برای تبدیل به قالب RDF آماده‌سازی می‌کند. برای نگاشت حقایق در قالب معنایی RDF، URI قسمت‌های نهاد، مسند و گزاره یک حقیقت با استفاده از شبکه واژگان و ویکی‌پدیا شناسایی می‌شود. در نتیجه در راه‌کار پیشنهادی شبکه واژگان فردوس‌نت بصورت خودکار بر اساس شبکه واژگان انگلیسی ایجاد می‌شود. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در استخراج حقایق موفق بوده و باعث بهبود دقت و فراخوانی نسبت به سیستم‌های موجود می‌شود. علاوه بر‌این سیستم پیشنهادی حقایق را در قالب معنایی RDF استخراج می‌کند.

وب معنایی تصویری برای آینده وب کنونی ا‌ست که امکان درک محتوای وب را به ماشین‌ها می‌دهد و در نتیجه ماشین‌ها نیز می‌توانند در کنار انسان‌ها امکان تفسیر و پردازش اطلاعات را داشته باشند. حرکت به سمت این محیط آگاه از معنا نیازمندی‌های امنیتی جدید را به خصوص در زمینه کنترل دسترسی تحمیل می‌کند.تلاش‌های زیادی در زمینه‌های امنیتی در وب و وب معنایی صورت گرفته اما این واقعیت وجود دارد که بحث‌های امنیتی در محیط وب معنایی هنوز در گام‌های اولیه خود می‌باشند. از جمله موضوعات و مسائل حیاتی امنیتی در وب معنایی ، بررسی و پیاده‌سازی اعتماد در آن، کنترل دسترسی، حریم شخصی و ایمن بودن عامل‌ها و.. است. تمرکز ما بر روی کنترل دسترسی‌ست. یک مدل کنترل دسترسی برای وب معنایی باید سازگار با مدل داده‌ای معنایی در این محیط باشد. آنتولوژی روشی گویا و استاندارد برای مدل کردن موجودیت‌ها و روابط معنایی میان آنها در وب معنایی‌ست. مدل کنترل دسترسی معنامبنا از جمله مدل‌های مناسب برای استفاده در محیط وب معنایی ا‌ست از این رو مدل پیشنهادی ما در این پژوهش مبتنی بر این مدل خواهد بود .

در دنیای امروز یکی از حیاتی‌ترین زیر ساخت‌های اطلاعات جهانی، سیستمهای مبتنی بر وب می‌باشد، از این رو قابلیت اطمینان در آنها عاملی پر اهمیت می‌باشد. به همین منظور در راستای تایید قابلیت اطمینان نرم‌افزارهای مبتنی بر وب، امروزه محققان در پی روشهایی کارا جهت مدلسازی و تست این نرم‌افزارها بر آمده‌اند. هدف از انجام این پروژه، آزمون مبتنی بر مدل یک برنامه تحت وب در سطح سیستم، بصورت خودکار می‌باشد. در ابتدا با استفاده از استراتژی جعبه سیاه مدل ناوبری سیستم استخراج می‌شود. مدل استخراج شده، نقطه شروع برای انجام آنالیز ایستا می‌باشد. سپس به منظور پر کردن خودکار فرمها و در نتیجه مدلسازی و آنالیز قسمتهای پویای برنامه از چندین آنتولوژی استفاده می‌شود، در ادامه هر یک از عناصر فرمها به ترتیب به یکی از منابع آنتولوژی نگاشت می‌شوند، و با استفاده از محدودیتهای آنتولوژی و بصورت خودکار، داده‌های آزمون ایجاد می‌گردند. مدل پیشنهاد شدهبعنوان ابزار MBTester در پروژه بزرگ WTLAB پیاده‌سازی شد. طرح WTLAB با حمایت مرکز تحقیقات و مخابرات ایران بعنوان یک طرح پژوهشی بنیادی تعریف شده است. مدل پیشنهادی بر روی چندین برنامه تحت وب اجرا شد. با بررسی نتایج بدست آمده، بهبود قابل توجهی در فریند آزمون برنامه‌های مبتنی بر وب قابل مشاهده است.

پروتئین‌ها‎ مولکول‌های زیستی پراهمیتی هستند که فعالیت‌های مختلفی را در بدن موجودات زنده انجام می‌دهند. آن‌ها معمولا برای انجام فعالیت‌های خود به یکدیگر متصل می‌شوند یا به اصطلاح با یکدیگر برهمکنش‏‎ دارند. یک شبکه‌ی برهمکنش پروتئین‎، در یک گونه‌ی خاص از جانداران پروتئین‌های آن گونه و برهمکنش بین آن‌ها را نشان می‌دهد.یک کمپلکس پروتئینی‎، اجتماعی از پروتئین‌ها است که باهم برهمکنش داشته و عمل زیستی خاصی را انجام می‌دهند. مسأله‌ی کشف این کمپلکس‌ها در شبکه‌های برهمکنش پروتئین، در دهه‌ی اخیر بسیار مورد توجه محققین بوده است. از سال ‎2002‎ تا کنون روش‌های بسیاری با رویکردهای گوناگون برای حل این مسأله ارائه شده است. معمولا در این روش‌ها شبکه‌های برهمکنش پروتئین با استفاده از گرا‏ف‎‎‎ مدل شده و زیرگراف‌های چگال‎ به عنوان کمپلکس‌های پروتئین در نظر گرفته می‌شوند. برهمین اساس تقریبا‏ً تمامی این روشها ‎‎‏مبتنی بر مفاهیم نظریه‌ی گراف می‌باشند.روش‌هایی که تنها با استفاده از مفاهیم نظریه‌ی گراف سعی در حل مسأله دارند به دلیل نادیده گرفتن جنبه‌های زیستی آن‏، معمولاً دقت بالایی ندارند. به همین دلیل در سال‌های اخیر محققیقن تلاش کرده‌اند تا با دخالت دادن برخی اطلاعات زیستی، الگوریتم‌های بهتری را ارائه دهند. با توجه به نوع مفاهیم زیستی به کار رفته، این روش‌ها به چهار گروه زیر دسته بندی می‌شوند:1.