جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

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.

پیوندهای RDF به عنوان یکی از ارکان وب معنایی به شمار می‌آیند. با استفاده از این پیوندها و به کمک آنتولوژی‌های موجود، وب کنونی به ساختاری قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌شود. وب حاصله از این تغییر با نام وب داده‌ها شناخته می‌شود. یکی از چالش‌های اساسی در راه توسعه وب داده‌ها، پیوندهای شکسته شده می‌باشند. به دلیل ماهیت تغییرپذیر وب، مجموعه داده‌های موجود در وب داده‌ها نیز دائماً در حال تغییر می‌باشند. این تغییرات باعث می‌شوند پیوندهای موجود در گذر زمان به مکان‌های نادرست یا ناموجود ارجاع داده شده و به اصطلاح شکسته شده تلقی ‌شوند. پژوهش‌های انجام گرفته در این زمینه تا کنون بر اصلاح پیوند، توسط مقصد پیوند تاکید داشته‌اند. این روش‌ها معایبی از جمله ایجاد نقطه شکسته مرکزی و نقض حق مالکیت مجموعه داده‌ها را به همراه دارند. در این تحقیق رویکردی برای اصلاح پیوند از طریق مبدأ پیوند ارائه شده است. زمانی که مقصد پیوند دیگر قابل دسترسی نباشد، الگوریتم در همان لحظه اجرا شده و مقصد تغییر یافته را پیدا می‌نماید. روش پیشنهادی با ایجاد دو مجموعه موجودیت‌های بالا دست و پایین دست، یک ساختار گرافی انحصاری را با نام گراف هویت برای هر موجودیت تشکیل می‌دهد. در ادامه از طریق این گراف کاندیداهای مشابه استخراج شده و مناسب‌ترین گزینه به عنوان خروجی نهایی ارائه می‌شود. روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌های استاندارد، مورد ارزیابی قرار گرفته و با مهم‌ترین روش‌های ارائه شده تا کنون مقایسه شده است. نتایج بدست آمده، نشان‌ می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با روش‌های دیگر پاسخ قابل قبولی را ارائه داده 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.

امروزه یادگیری و آموزش در دنیای مجازی از اهمیت بالایی برخوردار است. بهمین دلیل نیاز به سیستم‌های یادگیری الکترونیک که یادگیری را در هر مکان و زمانی ممکن می‌سازند بیش از پیش احساس می‌شود. از سوی دیگر با توسعه وب، حجم اطلاعات موجود در آن بصورت چشمگیری رو به افزایش است. این امر سبب می‌شود تا سیستم‌های یادگیری الکترونیک با حجم وسیعی از اطلاعات برای آموزش مواجه شوند. اما اصول مشتری مداری این اجازه را به این سیستم‌ها نمی‌دهند تا فراگیران را با حجم زیادی از اطلاعات درگیر کنند. چراکه اولا این امر موجب سردرگمی فراگیران در انتخاب موضوع برای مطالعه می‌شود، ثانیا بسیاری از این اطلاعات با توجه به مواردی نظیر خصوصیات فراگیر، علایق، اهداف و توانمندی‌های وی قابل استفاده توسط او نیستند.در پاسخ به این مسئله سیستم‌های تطبیق پذیر آموزشی ظهور کردند که هدف کلی آنها ایجاد یک تجربه منحصر به فرد آموزشی برای هر فراگیر است. این سیستم‌ها با مدل کردن خصیصه‌های مختلف فراگیر و دراختیار داشتن فرادانشی نسبت به محتوای آموزشی به شخصی سازی مطالب آموزشی برای تک تک فراگیران می‌پردازند. این مطالعه ابتدا به مرور کارهای انجام شده در زمینه سیستم‌های تطبیق پذیر آموزشی می‌پردازد. ماحصل مرور منابع موجود در این حوزه، شکاف‌های تحقیقاتی فعلی است که به تفصیل بررسی می‌شوند. بر این اساس این تحقیق به ارائه مدلی جهت شخصی سازی محتوای آموزشی می‌پردازد. معماری این مدل مبتنی بر ایده سیستم‌های چند عامله است و برای نگهداری محتویات آموزشی از هستی شناسی و استاندارد محتوایی SCORM در سطوح انتزاعی جداگانه بهره می‌گیرد. به منظور اعتبار سنجی این مدل از رویکرد پیاده سازی و شبیه سازی یک سناریوی ساده استفاده شده است. این سیستم بر روی سیستم مدیریت یادگیری Sakai نصب و راه اندازی شده است و به منظور اثبات کارآمدی آن از یک سناریوی ساده برای تطبیق پذیری استفاده شده است. نتایج این شبیه سازی نشان می‌دهند که این مدل بخوبی می‌تواند محتویات آموزشی را به فراگیران مختلف ارائه دهد.

در دنیای امروز به منظور کاهش هزینه یادگیری از طرفی و هزینه وقت از طرف دیگر که نمی توان از آن چشم پوشی کرد، بهره گیری از سیستمهای جدید یادگیری همچون یادگیری الکترونیکی جایگاه خود را نمایان ساخته است. محققان تلاش می کنند برای پایین آوردن هزینه آموزش مستقل از زمان با تکیه بر فناوری های جدید بتواند علاوه بر آموزش موثر هزینه تولید را با بهره گیری از دانش اشتراکی در محیط وب کاهش داده و با تنوع بخشی محتوای آموزش الکترونیکی به کمک سیستم های انطباقی مبتنی بر شبکه وب معنایی به اطلاعات و داده های مرتبط برای یادگیرنده دست یابند.در این تحقیق آنچه مورد نظر ماست شامل، بهره گیری از وب معنایی به منظور غنی سازی محتوای آموزش الکترونیکی برای افزایش اثر بخشی و ارتقاء کیفیت آموزش در سیستم های آموزش الکترونیکی و ارائه بهترین شیوه بکارگیری فناوری های وب معنایی در تنوع بخشی و غنی سازی محتوای آموزش الکترونیکی با تکیه بر آمار و کاربردها است. بدین منظور در این تحقیق تلاش شده با ارائه و طراحی یک معماری توزیع شده در حوزه های مختلف وب معنایی مانند مدل سازی محتوایی مبتنی بر کلید واژه با بهره گیری از داده کاوی،تولید محتوابه روش های مشارکتی و اجتماعی، تولید محتوا به روش تفسیر متن بر اساس هستان شناسی و ارائه محتوای آموزش الکترونیکی مبتنی بر هستان شناسی به تقویت و تنوع بخشی محتوای آموزشی اثر بخش دست یافت.ارزیابی عملکرد سیستم آموزش الکترونیکی با محتوای غنی شده مبتنی بر وب معنایی حاکی از افزایش اثر بخشی آموزش بر روی یادگیرندگان داشته است، که این مهم با محتوای معمول در سیستم های مدیریت یادگیری بر روی تعدادی از یادگیرندگان نمونه امتحان، و نتیجه میزان یادگیری بررسی شده است، به طوری که با بهره گیری از این سیستم می توان حداقل به افزایش توانمندی یادگیرندگان به میزان 20% و علاقه مندی استفاده از سیستم به میزان 40% برای آنان دست یافت.

آنتولوژی به عنوان یک روش برای از بین بردن ناهمگنی اطلاعات ارائه شده‌است. در یک حوزه ممکن است چندین آنتولوژی که از دیدگاههای متفاوت ایجاد شده‌اند، وجود داشته باشد که سبب ناهمگنی در یک حوزه خاص می‌شوند. جهت از بین بردن نا‏همگنی‏ها از فرآیند هم تراز سازییا تطابق آنتولوژی‌ها استفاده می‌شود. از آنجا که هنگام هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها سعی بر رفع همه انواع ناهمگنی‌های موجود بین دو آنتولوژی ورودی است پس باید روشی اتخاذ گردد تا به کمک آن بتوان نتایج هم ترازسازی انواع روشهای رفع ناهمگنی بین دو آنتولوژی ورودی را کنار هم گردآوری نمود. به مرحله گردآوری نتایج انواع روشهای ناهمگنی، مرحله جمع‌آوری شباهت‌ها گویند.در این تحقیق در ابتدا یک سیستم هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها با استفاده از سه روش رفع ناهمگنی بین آنتولوژی‌ها پیاده‌سازی شده است. این سیستم برای انواع زبان‌های بیان آنتولوژی‌ها یعنیOWLو RDF قابل استفاده است. در سیستم ارائه شده از سه تطابق‌یاب استفاده شده است. دو تطابق‌یاب از ویژگیهای رشته‌ای اجزای آنتولوژی‌ها استفاده می‌نمایند. یکی از این تطابق‌یاب‌ها ISUB است که از فرم رشته‌ای موجودیت‌های دو آنتولوژی استفاده می‌کند و دیگریVDOC است که قبل از آغاز فرآیند محاسبه شباهت بین رشته‌ها، ابتدا یکسری عملیات پیش پردازش از قبیل حذف حروف اضافه و ربط را انجام می‌دهد و سپس براساس روش‌های بازیابی اطلاعات، میزان شباهت دو رشته را محاسبه می‌نماید.سومین تطابق‌یاب پیاده سازی شده، GMO است که از ساختار سلسله مراتبی دو آنتولوژی ورودی جهت محاسبه میزان شباهت موجودیت‌های دو آنتولوژی بهره می‌گیرد. پس از محاسبه شباهت توسط انواع تطابق‌یاب‌های مختلف، در مرحله جمع‌آوری شباهت‌های انواع تطابق‌یاب‌ها، روشی ارائه شده است که برخلاف سایر روش‌های موجود، فرآیند جمع‌آوری شباهت‌ها را براساس هر دو آنتولوژی و برای هر جفت موجودیت دو آنتولوژی بطور جداگانه انجام می‌دهد که یک روش تطبیقی و مطلع از ساختار است.ارزیابی کار انجام شده برای بررسی روش جمع‌آوری شباهت‌های ارائه شده بوسیله‌ی آنتولوژی‌های مسابقه جهانیتطابق آنتولوژی‌ها یعنیOAEI 2009 صورت گرفته است که حاوییک سری آنتولوژی‌های استاندارد جهت مقایسه انواع سیستم‌های هم ترازسازی آنتولوژی‌ها می‌باشد. مقایسه نتایج سیستم ارائه شده با سیستم‌های جِرُمی سوئیت و نگاشت توسط جمع مورچه‌ها، بهبود دقت تشخیص هم ترازی‌های بین دو آنتولوژی توسط سیستم را نشان می‌دهد.

ایده اصلی وب معنایی، ایجاد فراداده‌هایی است که داده را شرح می‌دهند تا کامپیوترها را قادر به پردازش معنی اشیا کنند. هدف از وب معنایی این است که ماشین‌ها نیز همانند انسان‌ها سندها را درک کرده و تفسیر کنند. یکی از مولفه‌های اصلی وب معنایی، آنتولوژی است، که نسبت به سایر مولفه‌ها از قدرت بیان بیشتری برخوردار است. آنتولوژی، مجموعه‌ای از واژگان مشترک را برای محققانی تعریف می‌کند که نیاز به اشتراک‌گذاری اطلاعات در یک دامنه دارند. امروزه استفاده از آنتولوژی در وب افزایش یافته است. بسیاری از آنتولوژی‌های معروف، اندازه بزرگی دارند. اندازه بزرگ این آنتولوژی‌ها باعث کاهش سرعت و کارایی در استفاده‌مجدد، استنتاج، نگهداری و هماهنگی سیستم‌های توزیع‌شده می‌شود. راه‌حل این مساله، پیمانه‌‌ای کردن آنتولوژی می‌باشد. پیمانه‌ای کردن آنتولوژی، بخش مهمی از مهندسی آنتولوژی است که برای کاهش پیچیدگی و اندازه آنتولوژی، یا آن را به کل قطعات تشکیل‌دهنده می‌شکند (تقسیم‌بندی آنتولوژی) و یا اینکه فقط بخش کوچکی از آن را استخراج می‌کند (استخراج پیمانه). هدف از این پژوهش ارائه رهیافتی برای پیمانه‌ای کردن آنتولوژی به پیمانه‌هایی درست، کامل و متصل به هم است، به صورتی که کاربر بتواند بر اساس نیازهای برنامه کاربردی تنظیماتی را در پیمانه‌ای کردن اعمال کند.رهیافت ارائه‌شده در این پژوهش روی تقسیم‌بندی آنتولوژی تمرکز دارد. برای داشتن قطعه‌های کامل، ابتدا یک استنتاج مقدماتی روی آنتولوژی انجام شده و سپس حاصل آن به Pato، که ابزاری برای تقسیم‌بندی است، داده می‌شود. به دلیل انجام استنتاج مقدماتی، نتیجه تقسیم‌بندی، پیمانه‌هایی مرتبط و نیمه‌کامل است. بنابراین، قضایای کامل‌کننده به آن‌ها اضافه می‌شود. سپس پیمانه‌ها توسط زبان آنتولوژی پیمانه‌ای P-DL به هم متصل می‌شوند. به این ترتیب، پیمانه‌های حاصل، پیمانه‌هایی متصل و کامل با اندازه مناسب هستند. هرچند استنتاج روی آنتولوژی‌های بزرگ عملی وقت‌گیر است، اما فقط یکبار صورت می‌گیرد و در عوض مزایای زیادی به همراه دارد که توسط دیگر روش‌ها تامین نمی‌شوند. برای ضمانتِ این ادعا، روش ارائه‌شده و روش‌های قبلی به صورت تئوری و عملی ارزیابی شده و نشان داده می‌شود که این روش باعث می‌شود که آنتولوژی به‌طور متعادلی بخش‌بندی شود و پیمانه‌های حاصل مانند یک آنتولوژی خودشمول، توسط ابزارهای زیادی استفاده شوند.

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.

هستان‌نگاری یکی از راه‌های غلبه بر مشکلات هم‌کنش‌پذیری است. هستان‌نگاری یک توصیف رسمی صریح و روشن از مفاهیم در حوزه خاص است. امروزه محققین زیادی تأثیر هستان‌نگاری را برای ساخت و هم‌کنش‌پذیری بهتر در سیستم‌های اطلاعات تأیید و تصدیق می‌کنند، این تأثیر در حوزه سلامت با توجه به نیاز تعامل میان سیستم ها در آن، می‌تواند بسیار کارآمد باشد. در این پایان‌نامه به معرفی و بررسی ابعاد تأثیرگذار هستان‌نگاری‌های پزشکی و زیست پزشکی پرداخته‌ می شود، سپس روش‌ها و ابزارهای رایج برای طراحی هستان‌نگاری (در یک بیماری ژنتیکی) بررسی‌شده و رهنمودهایی برای طراحی هستان‌نگاری ارائه می‌گردد. هستان‌نگاریطراحی‌شده، حاصل تحلیل حوزه خاص (یک بیماری ژنتیکی) است که شامل مراحل: اهداف و حیطه، اکتساب دانش(استخراج اصطلاحات و لغات-استخراج مفاهیم و روابط)، مفهوم‌سازی(تعریف و انتخاب مفاهیم، سلسله‌مراتب مفاهیم و ایجاد روابط میان مفاهیم) و در نهایت ارزیابی توسط منابع معتبر و گروه متخصص می‌باشد. هستان‌نگاری در محیط نرم‌افزار Protégé 4.3 طراحی گردید.شاخص‌های(مفاهیم) اصلی هستان نگاری طراحی شده عبارتند از: عوامل بیماری، شرایط، تشخیص ها، درمان، روش ها و آزمون های آزمایشگاهی، یافته ها، رویکردهای ارزیابی، راهبردهای پایش، علائم و نشانه‌ها، دسته بندی اختلالات، مدیریت، کدهای بین المللی، پیگیری، دسته بندی بیماری، بافت ها و اندام مرتبط، بیماری های مرتبط، یافته های بالینی، تیم متخصص بالینی؛ این مفاهیم طبق بررسی‌ها و تایید متخصصین حوزه گردآوری شده اند.در پایان براساس روش‌های بررسی‌شده، مدل پیشنهادی برای طراحی هستان‌نگاریاین حوزه ارائه میگردد. این مدل می‌تواند در بازنمایی و تحلیل مفاهیم دانش؛ به‌طور خاص در حوزه پزشکی و زیست پزشکی پرکاربرد و موثر واقع شود و در کاربرد ابعاد موثر هستان‌نگاری در حوزه سلامت الکترونیک حائز اهمیت باشد.

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 .