جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

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.

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.

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.

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.

وب‌معنایی با هدف ایجاد ارتباط و تعامل مستقیم ماشین‌ها و بدون دخالت بشر طرح شد، ولی هم‌اکنون با چالش بزرگ تعامل آنتولوژی‌ها روبه‌رو است. این رساله درپی یافتن تناظر بین موجودیت‌های آنتولوژی، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین است. بدین ترتیب که، ابتدا معیار شباهت را در سطوح مختلف برای آنتولوژی‌های واقعی انتخاب و تولید می‌کند، و سپس از معروف‌ترین دسته‌بندی کننده‌های تحت‌نظارت، مثل ماشین بردارهای پشتیان (SVM) ، نزدیک‌ترینk همسایه (KNN)، درخت تصمیم‌گیری (DT) و روش AdaBoost برای دسته‌بندی موجودیت‌ها استفاده می‌کند. البته هر یک از دسته‌بندی‌کننده‌های مذکور با پارامترهای مناسب تنظیم می‌شوند. مدل نهایی بدون نیاز به بازخورد کاربر و کاملاً خودکار است. هم‌ترازی تنها برمبنای اطلاعات موجود در اسناد OWL است، و نیازی به نمونه‌های آنتولوژی نیست. از SVM برای کاهش معیارهای مشابهت استفاده شده، و نتایج حاصل از آزمایش مدل، بیانگر انتخاب روش مناسب و تنظیم صحیح پارامترهاست. به‌طوری‌که قادر به تامین نتایج قابل‌قبول همراه با کاهش قابل‌ملاحظه‌ی هزینه‌ی محاسباتی است. نتایج حاصل از روش AdaBoost بالاترین کارایی را داراست. نتایج حاکی از میانگین مقدار 92 درصد برای معیار F 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.

وب‌سرویس‌های معنایی با ارائه یک مدل معنایی، فرآیندهای مرتبط با وب‌سرویس نظیر توصیف، اکتشاف، ترکیب و فراخوانی را به صورتی‌ قابل فهم‌تر‌ برای ماشین‌ امکان‌پذیر می‌سازند. این دستاورد با افزودن یک لایه معنایی به وب‌سرویس‌ و از طریق بکارگیری هستان‌شناسی‌ها صورت می‌پذیرد.اما به دلیل طبیعت غیردقیق دانش موجود در جهان واقع، هستان‌شناسی‌های فازی گزینه مناسب‌تری برای مدلسازی معنایی دانش نسبت به هستان‌شناسی‌های محض می‌باشند. هستان‌شناسی‌های فازی برای بازنمایی دانش از منطق نرم بجای منطق سخت بهره می‌برند.ایده اصلی این پایان‌نامه ارتقای فرآیند توصیف ویژگی‌های کارکردی وب‌سرویس‌های معنایی با استفاده از هستان‌شناسی‌های حوزه فازی می‌باشد. بدین منظور در ابتدا به معرفی یک چارچوب برای تولید هستان‌شناسی حوزه فازی پرداخته و سپس معماری وب‌سرویس‌های معنایی فازی معرفی می‌گردد که فرآیند‌های توصیف، همتایابی و رتبه‌بندی را به شکلی انعطاف‌پذیر امکان پذیر می‌نماید. در این پایان‌نامه به طور خاص با افزودن هستان‌شناسی‌های حوزه فازی‌ به هستان‌شناسی حاشیه‌نویسی وب‌سرویس OWL-S، فرآیند توصیف ویژگی‌های کارکردی ارتقا می‌یابد.

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.

آنچه که تا کنون در فضای وب جریان داشته است افزایش روزافزون حجم اطلاعات و مستندات موجود در آن بوده است، بدون اینکه این افزایش حجم مستندات تاثیری در کاربرد و بهره برداری خودکار اطلاعات موجود به همراه داشته باشد. به علاوه امروزه اکثریت محتوای وب بر روی پایگاه داده های رابطه ای ذخیره شده اند. حرکتی که گام های اولیه آن درحال شکل گیری است تغییر شکل «وب» به موجودیتی تحت عنوان «وب معنایی» میباشد. وب معنایی یک گسترش از وب موجود است که گاهی اوقات تحت عنوان «وب آینده» و یا «وب نسخه 3» معرفی می شود، که در آن به اطلاعات، معانی خوش تعریفی داده می شود که بتوانند قابلیت همکاری بهتر بین کامپیوتر ها و انسان را فراهم کنند. موفقیت وب معنایی بر تولید انبوه داده های معنایی وابسته است. با توجه به حجم عظیم داده های رابطه ای ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای موجود در وب، انتشار این داده های رابطه ای بر روی وب معنایی بسیار پر کاربرد خواهد بود. در این پایان نامه، الگویی جهت پیاده سازی جستجوی معنایی بر روی داده های ذخیره شده در پایگاه داده های رابطه ای، با استفاده از تکنیک های وب معنایی ارائه شده است. گام های اصلی الگوی پیشنهادی در این پایان نامه از این قرارند:1-بازنمایی داده های سازمانی ذخیره شده بر روی پایگاه داده های رابطه ای بر اساس گراف های معنایی با استاندارد RDF به صورت یک پایگاه دانش معنایی(نگاشت داده های رابطه ای به گراف های معنایی)2-آنالیز وابستگی های داده ای برنامه و بازنمایی اجزای برنامه و ارائه یک آنتولوژی سازمانی بر اساس آنها3-پیاده سازی یک موتور جستجوگر معنایی که بر پایه آنتولوژی سازمانی تهیه شده و پایگاه دانش نگاشت شده، که به جستجوی معنایی بر روی اطلاعات دامنه مورد نظر می پردازد.

نیاز به معنا بخشیدن به محتویات وب، به‌گونه‌ای که برای ماشین‌های مختلف قابل فهم باشد، ایده اصلی ظهور وب معنایی است. اما با طراحی آنتولوژی‌ها، توسط افراد و سازمان‌های مختلف در حوزه‌های گوناگون، سطحی از ناهمگونی اطلاعات به سیستم تحمیل شده است که با تطبیق صحیح آنتولوژی‌ها می‌توان این مشکل وب‏معنایی را نیز حل کرد. با وجود تحقیقات بسیاری که در سال‌های اخیر در زمینه‌ی تطبیق خودکار آنتولوژی‌ها انجام شده، چالش بزرگ تعامل میان آنتولوژی‌ها در شرایط گوناگون همچنان به قوت خود باقی است. این پایان‌نامه در پی یافتن روش‌هایی برای افزایش کارایی سیستم‌های موجود در شرایط مختلف است. این تحقیق متشکل از دو بخش است. در پژوهش اول با استفاده از روش ترکیبی یادگیری ماشین، آدابوست، سیستم‌های موفق تطبیق با یکدیگر ترکیب می‌شوند؛ بدین ترتیب تطبیق‌گرهای مختلف نقاط ضعف یکدیگر را پوشش می‌دهند. نتایج ناشی از پژوهش افزایش دقت و کارایی این روش را نسبت به بهترین تطبیق‌گرهای مجزا نشان می‌دهد. در پژوهش دوم از دامنه‌ی گسترده‌ی اطلاعاتی ویکی‌پدیا، به‏عنوان منبع زبانی، استفاده شده است. به این صورت که سیستم با افزایش دامنه‌ی اطلاعاتی هر تطبیق‌گر در حوزه‏های گوناگون، سعی در بهبود نتایج آن دارد. در این پژوهش نیز کارایی هر سیستم نسبت به قبل افزایش یافته است.