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.

به دلیل افزایش جریان‌های داده‏ای و اطلاعاتی، بحث داده‏آمیزی به عنوان یکی از مهم‏ترین زمینه‌های تحقیقاتی و عملیاتی محسوب می‌شود. در حوزه‏هايي که اطلاعات زيادي وجود دارد و تصميم‏گيري‏هاي ضعيف باعث پيامدهاي جدي مي‏شود، مسئله داده‏آميزي بسيار حياتي است. داده‏آميزي اطلاعات چندين منبع را يکپارچه مي‏کند و اين عمل به منظور فراهم آوردن داده‏هاي مشخص و قابل درک درباره موجوديت‏ها و روابط بين آن‏ها صورت مي‏گيرد و نهايتا منجر به استخراج دانش جديد نيز خواهد شد. با ظهور وب معنایی و همه‌گیر شدن آن، ضرورت درک اطلاعات توسط ماشین بر هیچ کس پوشیده نیست، اين تحقيق برآن است تا تکنولوژی‏های وب معنایی را وارد حوزه داده‏آمیزی نماید. با توجه به اینکه یکی از رايج‏ترين مدل‏هاي داده‏آمیزی، مدل چندسطحی JDL می‏باشد، با افزودن معنا و گنجاندن آنتولوژی و سایر تکنولوژي‏هاي وب معنايي به این مدل، يک ساختار داده‏آمیزی معنايي ارائه می‏شود. ساختار ارائه‏شده، گام مهمی در رفع چالش معنایی، که يکي از چالش‏هاي اصلي موجود در سيستم‏هاي داده‏آمیزی است به حساب می‏آید و نیز ناهمگونی‏های نحوی، ساختاری و معنایی را برطرف خواهد نمود.مدل ارائه‌شده با مباحث مختلف از جمله طراحی آنتولوژی‌ها، داده‏های سنسوری، وارد نمودن زمان در سه-تایی‌های RDF، استخراج قوانین و نمایش آن‌ها به صورت معنایی، انجام استنتاج معنایی، بازیابی داده‌های ذخیره شده در RDFStore روبه رو می‌باشد که در پیاده‌سازی در نظر گرفته می‌شوند.ساختار پیشنهادی از نظر کمی و کیفی مورد بررسی قرار گرفته شده است و ویژگی‌های اصلی آن در مقایسه با سایر سیستم‌های داده‏آمیزی برشمرده می‌شود و همچنین با پیاده‌سازی مدل، نشان داده می‏شود که این مدل قابلیت عملیاتی شدن را دارد و کارایی آن توسط فرد خبره موردتأیید قرار می‏گیرد.

اگر روشی وجود داشت که می شد به کمک آن معنا و مفهوم داده ها را برای ماشین تبیین و تفسیر کرد، آن گاه طبیعتاً ماشین می توانست بر اساس نیاز کاربر نتایج به مراتب دقیق تری را در اختیار او قرار دهد. به طور کلی وب معنایی ساختارمند کردن داده ها، اضافه کردن معنای آنها و در نهایت بازنمایی دانش به کمک ماشین با استفاده از فناوریها و استانداردهایی است که به وسیله کنسرسیوم وب جهان گستر در حال تدوین و تکمیل هستند. تیم برنرزلی و دوستانش وب معنایی را چنین معرفی می کنند: وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است که در آن به اطلاعات، معنایی دقیق تخصیص داده شده است به گونه ای که کامپیوترها و انسان ها بتوانند با یکدیگر به صورت مشترک به کار بپردازند. این تعریف از چندین جنبه حائز اهمیت است. نخست، وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است و به آرامی جایگزین آن خواهد شد. دوم این که در وبمعنایی به هر داده، تعدادی معنای مناسب تخصیص داده می شود. سوم این که هدف انجام اعمالی است که به وسیله انسان و ماشین بصورت مشترک انجام شود. در این تحقیق سعی می کنیم نقشه راهی ارائه نماییم تا صاحبان شرکت های تجاری بتوانند وب معنایی را به راحتی درک و عملی نموده و از پیاده سازی آن در ارائه خدمات تجاری خویش بهتر و بیشتر بهره گیرند. چارچوب توصیف منابع ، سرویس های وب ، هستی شناسی و ... فناوریهای وب معنایی هستند که ما در این تحقیق به آنها پرداخته ایم و مطالعه موردی آن در شرکت ایران خودرو خراسان اجرا شده است .

بورس اوراق بهادار، نقش مهمی در چرخه مالی و رونق اقتصادی، ایفا می کند. بنابراین باید بتوان به شیوه ای کارا و موثر، عملیات و پردازش های تعریف شده را پشتیبانی کرده و به ارزیابی آنها پرداخت. ارزیابی شامل بررسی گزینه های مختلف تصمیم گیری و نیز امکان ترکیب آنها در جهت دستیابی به انتخاب بهینه می باشد.ویژگی های متعدد متغیر های موجود در این دامنه و ارتباطات متنوع میان آنها، نقش مهمی در گرفتن تصمیم های سازنده و بدور از ریسک، در این بازار بعهده دارند. در اغلب روش های ارزیابی کنونی، تحلیل ها مبتنی بر سناریو بوده و با کمک روش های مختلف از جمله هوش مصنوعی، تلاش شده است که دانش خاصی از اطلاعات موجود، استخراج گردد. اما این نتایج با تغییر اهداف، غیر قابل استفاده می شوند و همچنین اشتراک گذاری آنها نیز درگیر مشکلات معنایی می باشد.دراین تحقیق، پایگاه دانشی برای پشتیبانی از فرآیندهای بازار بورس اوراق بهادار، با تکیه بر رهیافت جدیدی بنام هستی شناسی، ارائه شده است. در این هستی شناسی پیشنهادی، بر روی استفاده مجدد از دانش و اشتراک گذاری آن تأکید شده است. تلاش شده است تا هستی شناسی پیشنهادی، توانایی پشتیبانی از کلیه تراکنش های موجود در بازار سهام را داشته باشد و با لحاظ کردن کلیه روابط میان متغیرها، علاوه بر دانش آشکار، به کشف دانش ضمنی پرداخته و کیفیت تصمیم گیری ها را ارتقا بخشد.

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.

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.

استفاده از فن‌آوری وب معنایی در مهندسی نرم‌افزار یکی از راه‌های غلبه کردن بر مشکلات کنونی مهندسی نرم‌افزار است؛ به‌طوری‌که امروزه توجه بسیاری از محققان به این مقوله معطوف شده است و روش‌های مختلفی در این راستا ارایه کرده‌اند. برخی از این روش‌ها هستی‌شناسی محور بوده و بر تولید کد نرم‌افزار از مدل‌های معنایی متمرکزند و شماری دیگر، مبتنی بر هستی‌شناسی بوده و از فن‌آوری وب معنایی به‌عنوان ابزار کمکی در فرآیند‌های کلاسیک نرم‌افزار استفاده کرده‌اند.در این پایان‌نامه برای تولید سریع نرم‌افزار، یک روش معنایی جدید با نام SRAD، پیشنهاد شده‌است. در این روش، مدل ایستای دامنه در هستی‌شناسی دامنه و مدل پویای آن در هستی‌شناسی برنامه توصیف می‌شود. هستی‌شناسی دامنه در حقیقت جایگزینی قدرتمند برای مدل داده است زیرا در این هستی‌شناسی ضمن اینکه مانند پایگاه‌های داده، داده‌های نرم‌افزار ذخیره می‌شود، زمینه برای استفاده از استدلال‌گرها و موتورهای قواعد نیز مهیا می‌شود. تمام عملکردهای نرم‌افزار در هستی‌شناسی برنامه توصیف و پیاده‌سازی می‌شود. می‌توان بر اساس چارت عملیاتی سیستم، عملکردهای نرم‌افزار را در این هستی‌شناسی به‌صورت سلسله‌مراتبی توصیف و پیاده‌سازی کرد. برای پیاده‌سازی عملکردها در هستی‌شناسی برنامه، از قواعد وب معنایی بهره گرفته شده است. در حقیقت بدنه یک عملکرد با استفاده از لیست مرتبی از قواعد قابل پیاده‌سازی است. برای اجرای عملکردهای توصیف شده در هستی‌شناسی برنامه می‌توان از موتور‌های قواعد کلاسیک مانند Jess بهره گرفت ولی برای افزایش کارایی، در راستای این پایان‌نامه، موتور اجرای RE طراحی و پیاده‌سازی شده است. این موتور ضمن پشتیبانی از انواع اتم‌های مختلف، قادر است عملکردهای توصیف شده در هستی‌شناسی برنامه را با کارایی مطلوب به اجرا در آورد.برخلاف اکثر روش‌های موجود که سعی در ایجاد کد نرم‌افزار دارند، با استفاده از روش SRAD در حقیقت مدلی از نرم‌افزار ایجاد شده است که قابل اجرا است. به‌عبارت دیگر منطق کاری نرم‌افزار به‌جای اینکه در پس کد‌های آن نهان شود، در یک مدل رسمی توصیف می‌شود. چنین مدلی ضمن انتزاعی‌تر کردن فرآیند تولید، می‌تواند فرآیند نگهداری نرم‌افزار را نیز بسیار آسان کند. SRAD روشی معنایی برای تولید سریع نرم‌افزارهایی است که نگهداری بسیار آسانی دارند.

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.

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.

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.