جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

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.

وب معنایی شامل قرار دادن داده‌ها روی وب و ساختن ارتباطات به گونه‌ای است که انسان و ماشین بتوانند محتوای وب داده را کاوشنمایند. هدف وب معنایی افزایش توانایی ماشین‌ها در دسترسی به منابع موجود در وب، پردازشو بکارگیریآن‌ها می‌باشد. با توجه به رشد گسترده‌ی داده‌های پیوندی و افزایش مجموعه داده‌ها در چند سال اخیر، نیاز به ابزاری برای کشف پیوند در مقیاس وسیع احساس می‌شود. ابزارهای کنونی برای کشف پیوند مجبور به مقایسه‌ی تمامی موجودیت‌ها در مجموعه داده‌ها هستند. با خوشه بندی موجودیت‌ها، می‌توان قبل از ایجاد پیوند و بر اساس نوع پیوند تعداد مقایسه‌ها بین موجودیت‌ها را کاهش داد. یکی از مهم‌ترین اتصالات معنادار در وب داده، شناسایی و اتصال موجودیت‌هایی است که به یک موجودیت یکسان اشاره می‌کنند ولی دارای شناسه‌های یکتای منبع متفاوت هستند و در مجموعه داده‌های مختلفی قرار دارند. در این تحقیق یک مدل به منظور شناسایی وایجاد خوشه‌هایی با موجودیت‌های همانند در وب داده ارائه شده است. مدل ارائه شده قابل بکارگیری روی مجموعه داده‌ها با دامنه‌های متفاوت است. این روش می‌تواند به عنوان یک مولفه در ابزارهای کشف پیوند مانند ابزار silk استفاده شده و سبب بهبود پبچیدگی زمانیوافزایش دقت کشف پیوند شود.مدل پیشنهادی دارای دو ماژول اصلی است: 1.

چکیده ندارد.

یکی از اهداف وب معنایی آن است که داده و دانش به صورت قابل فهم‌تر در اختیار ماشین قرار بگیرد تا موجب تسهیل در به اشتراک گذاری اطلاعات و مجتمع سازی داده‌هاشود. قدم آغازین در رسیدن به این نگاه، نمایش مفاهیم و اصطلاحات دامنه‌های مختلف در قالب انتولوژی‌ها می‌باشد با این وجود، حتی در یک دامنه وجود انتولوژی‌های متفاوت قابل اجتناب نبوده و در نتیجه هم‌تراز سازی انتولوژی‌ها یعنی یافتن انطباق‌ها میان دو انتولوژی ضروری می‌باشد. در سال‌های اخیر سیستم‌های هم‌تراز سازی زیادی ارائه شده‌اند. اغلب روش‌های هم‌تراز سازی موجود تنها قادر به یافتن انطباق‌های یک به یک می‌باشند. حال اگر برای یک مفهوم در انتولوژی اول نظیر مستقیمی در انتولوژی دوم یافت نشود، این روش‌ها قادر به یافتن انطباق پیچیده نخواهند بود. در حالت خاص این مسئله، اگر برای بیان یک مفهوم در یک طرف از الگوی لغوی-املایی و در انتولوژی دوم برای مدل کردن همان مفهوم از الگوی منطقی استفاده شده باشد، برای هم‌تراز سازی نیاز به یافتن نوع خاصی از انطباق‌های پیچیده می‌باشد.در این پژوهش یک روش برای یافتن انطباق‌های پیچیده ارائه شده است. این انطباق‌هادر یک طرف شامل یک نام به صورت مضاف-مضاف‌الیه بوده و در طرف دیگر شامل توصیفی پیچیده و مرکب برای بیان مفهوم معادل می‌باشد. دلیل توجه به عبارات مضاف-مضاف‌الیه کاربرد بالای آن‌ها در نام‌گذاری مفاهیم انتولوژی می‌باشد. در روش پیشنهادی ، ابتدا رابطه معنایی میان مضاف-مضاف‌الیه استخراج شده و با استفاده از آن یک سری انطباق‌های اولیه به عنوان فرضیه تولید می‌گردد. هسته اساسی در تولید این فرضیه‌ها کتابخانه‌ای از الگوها و یک روش جستجوی لغوی می‌باشد. با اعمال یک روش استدلالی خاص تمامی فرضیه‌های تولیدی برای افزایش کیفیت پالایش می‌شوند. از یک هیورستیک و نتایج به دست آمده از استدلال، برای تصحیح الگوریتم جستجوی لغوی و کلاسه‌بندی روابط معنایی استفاده شده است. در پایان، روش پیشنهادی در قالب نرم افزار هم‌تراز سازی OCEANING پیاده سازی شده و کارایی روش پیشنهادی در هم‌تراز سازی دو انتولوژی مطرح، بزرگ و سطح بالای سومو و اومبلنشان داده شده است.

در سال‌های اخیر، تحقیقات بسیاری جهت پیدا کردن روابط معنایی بین موجودیت‌ها به منظور بالا بردن سطح تجاری ارگان‌ها و شرکت‌ها انجام شده است. یکی از این روابط، رابطه مکمل بین کالاهاست. این رابطه، کالاهایی را مشخص می‌کند که در جهت برآورده ساختن یک نیاز با یکدیگر مصرف می‌شوند. این رابطه کاربردهای فراوانی در زمینه تجارت الکترونیکی و بازاریابی دارد. در این رساله، اقدام جدیدی جهت کشف این روابط انجام گرفته است. بدین صورت که یک روش خودکار و نظارت نشده جهت استخراج روابط مکمل بین کالاهای موجود در یک کاتالوگ محصولات در قالب یک روش یادگیری آنتولوژی با استفاده از اسناد موجود در وب به عنوان مجموعه نوشته‌های یادگیری طراحی و پیاده‌سازی شده است. در عصر حاضر، با رشد سریع جامعه اطلاعاتی، وب تبدیل به مخزن اطلاعاتی با ارزشی در همه حوزه‌های دانشی ممکن جهت انجام وظایف کسب دانش و بازیابی اطلاعات شده است. روش یادگیری آنتولوژی ارائه شده از خصوصیات وب به عنوان مجموعه نوشته‌های یادگیری بهره‌برداری می‌کند و بدین منظور روش‌های جدیدی جهت کسب دانش از مجموعه نوشته‌های وب، مورد استفاده قرار گرفته‌اند. رویه ارزیابی خودکاری نیز جهت ارزیابی روابط استخراج شده با استفاده از مخزن اطلاعاتی WordNet، طراحی شده است که روابط استخراج شده با استفاده از روش یادگیری آنتولوژی پیشنهادی به وسیله این رویه، مورد ارزیابی قرار گرفته است.از آن جایی که کالاهای مکمل کاربردهای فراوانی در بازاریابی و تجارت الکترونیک دارند و جهت نشان دادن کاربرد روابط استخراج شده، در نهایت یکی از کاربردهای این کالاها در زمینه تبلیغات زمینه‌ای انتخاب شده است. تبلیغات زمینه‌ای، یکی از انواع تبلیغات اینترنتی است که به صورت خودکار بر‌اساس محتوای صفحات وبی که کاربر در حال مرور کردن آن است، تبلیغات مرتبط را در این صفحات قرار می‌دهد. با استفاده از روابط استخراج شده از مرحله قبل، الگوریتم جدیدی جهت تطابق تبلیغات و صفحات در تبلیغات زمینه‌ای طراحی و پیاده‌سازی شده و سپس کارایی روابط استخراج شده در این تبلیغات، مورد ارزیابی قرار گرفته است.

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.

در اینترنتِ آینده که اینترنتِ سرویس‌‌ها نام گرفته است، سرویس یک مفهوم پایه است. این مفهوم، به منابعی که می‌‌توانند از طریق اینترنت عرضه شوند اطلاق می‌‌شود. برای استفاده از سرویسها و پر کردن فاصله بین مصرف‌‌کنندگان سرویس با ارائه‌دهندگان آن، نیاز به سازوکارهایی برای ثبت و جستجوی سرویسها است. تکنولوژی سرویس‌‌های وب یک رهیافت کنونی برای اینترنتِ آینده است که سازوکارهای مورد نیاز برای عرضه و استفاده از سرویسها را ارائه داده و توجه بسیاری از محققان را به خود جلب کرده است. در قلب این تکنولوژی، دایرکتوری سرویس قرار دارد که ثبت سرویس و جستجوی آن را میسر کرده است.با این وجود، با افزایش سرویس‌‌های وب و تکامل نیاز‌‌های کاربران، دایرکتوری‌‌های سرویس کنونی برای پاسخ به نیازهای کاربران، محدودیتهایی دارند که از مشکلات ساختاری و خدماتی آنها ناشی شده است و همین موضوع آن‌ها را برای اینترنت آینده ناکارآمد کرده است. از نظر ساختاری، این ماشین‌‌ها گلوگاه سیستم و نقطه خطا می‌‌باشند. دلیل این امر زمان‌بر بودن خدمت کشف سرویس مورد نیاز کاربر است. از نظر پردازش اطلاعات، دایرکتوری‌‌های سرویس هیچ دانشی از دادههای ذخیره شده تولید نمیکنند و همین، توان آن‌ها را محدود کرده است. خدمت ارائه‌شده به کاربر محدود به جستجوی سرویس است که در آن، دایرکتوری‌‌های سرویس تنها لیستی از سرویس‌‌های کاندید را برمی‌‌گردانند به این امید که یکی از آن‌ها مشابه درخواست کاربر باشد. این در حالی است که نیاز کاربران به خدمات سطح بالاتر مانند ترکیب سرویس بیشتر شده و این خدمات پیچیده باید در زمان کوتاه‌‌تری انجام شوند. اما در دایرکتوری‌‌های کنونی هیچ پیش پردازشی روی اطلاعات ذخیره شده به منظور استفاده بهینه‌‌ از آن‌ها و ارائه‌ خدمات بهتر صورت نمی‌‌گیرد. لذا کندی دایرکتوری‌های سرویس در ارائه خدمات و خدمات سطح پائین کنونی ارائه شده توسط آن‌ها که باعث تاخیر دایرکتوری سرویس در پاسخ گویی به پرس‌وجوهای پیچیده می‌شود، دو مشکلی است که در این پژوهش مورد توجه قرار داده شده است. برای غلبه بر این کاستی‌‌ها، یک دایرکتوری سرویس ایجاد شده که در آن روش جدیدی برای انتشار سرویس‌‌های وب ارائه‌ شده است. در این دایرکتوری سرویس، موجودیت‌‌های شبکه استخراج شده و بین آن‌ها با رابطه‌های معنایی تعریف شده، پیوند برقرار می‌‌شود تا یک گراف معنایی به وجود آید. بر اساس این گراف معنایی، خدمات جدید و بهینه‌ای عرضه شده است. نشان داده شده که این دایرکتوری سرویس قادر به ارائه‌ خدمات تکمیلی است و قابلیت پخش شدن را دارد. همچنین زیرساخت‌‌های نظری برای ساخت و نگهداری این دایرکتوری جدید توسعه داده شده است.خدمات ارائه‌ شده توسط دایرکتوری سرویس جدید و قابلیت‌‌های آن از طریق آزمایش‌‌های مختلف بررسی شده‌‌اند و کارایی سیستم و عملیاتی بودن آن نشان داده شده است.