جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

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.

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.

فناوری اطلاعات و ارتباطات چگونگی مطالعه کتابها را تغییر داده است .ابتدا محتوا تنها به صورت چاپ شده در کتابها و جراید موجود بود. سپس به فرم الکترونیکیو رقومی منتشر شد. امروز دستگاه های زیادی برای ذخیره و مطالعه کتابهای الکترونیکی در دسترس هستند. از دستگاه هایی که مخصوص خواندن کتاب های الکترونیک هستند مانند Amazon Kindle تا رایانه های دستی مانند Apple iPad. در این دوره کاربران می توانند به راحتی به کتاب های الکترونیک در هر زمان و هر مکانکه بخواهند با پایینگذاری از سایتهایی که این خدمات را ارائه می دهند، دسترسی داشته باشند.این پایان نامه بر پایه فناوری روز یک مدل مفهومی لایه بندی شده برای کتابهای الکترونیکی آموزشی ارائه می کند. این مدل با ارجاع به هستاننگاری محتوای آموزشی که با مطالعه موردی کتابهای درسی فیزیک متوسطه با رویکرد کیفی طراحی کرده است، آن را به سرانجام می رساند.برای شناسای مشکلات مدل فعلی در پژوهش حاضر مزایای مدل ارائه شده را از منظر کاربردی بررسی میکنیم. مدل مفهومی ارائه شده ظرفیت درونی بالایی جهت ایفای نقش در طراحی آموزشی و تولید محتوا دارد. این مدل امکانارائه واحدهای دانش ، مسیر محتوا،پشتیبانی از مدرس و یا یادگیرنده در دسترسی به مسیر پیمایش دانش را دارا است. این پژوهش با رویکرد کیفی به اکتشاف و مباحثه در ارائه یک مدل لایه بندی مفهومی برای کتابهای الکترونیکی آموزشی میپردازد.

روز به روز در کاربردهای بیشتری از قبیل مدل‌سازی ترافیک، شبکه‌های حسگر و دنبال کردن در کاربردهای نظامی، پردازش داده‌های برخط و غیره، شاهد تولید هر روزه حجم عظیمی از داده‌های جریان‌دارهستیم. کشف دانش بهینه از این جریان‌های داده، یک حوزه تحقیقاتی فعال در داده‌کاوی با کاربردهای متفاوت بوجود آورده است. برخلاف داده‌های ایستای موجود در پایگاه داده‌های سنتی، داده‌های جریان‌دار اغلب به صورت پیوسته با سرعت بالا و با حجم زیاد و همچنین با توزیع داده متغیر دریافت می‌شود. از طرفی مقادیر آنتولوژی‌ها و حاشیه‌نویسی‌هایمعنایی موجود بر روی داده‌ها نیز به طور پیوسته در حال افزایش می‌باشد. این نوع داده‌های پیچیده و ناهمگن چالش‌های جدیدی را در حوزه‌ تحقیقاتی داده‌کاوی بوجود آورده است. اصلی‌ترین چالش در این مسأله، نیاز فناوری‌های کاوش قوانین انجمنی به تراکنش‌ها می‌باشد، در حالی که در داده‌های معنایی تعریف دقیقی از تراکنش وجود ندارد. کارهای مشابهی که در این زمینه انجام گردیده‌اند، اغلب با کمک کاربر تراکنش‌ها را برای داده‌های معنایی تعریفکرده و سپس به کمک الگوریتم‌های داده‌کاوی سنتی اقدام به کاوش قوانین انجمنی از این تراکنش‌ها می‌نمایند و لازمه این کار تسلط کاربر به ساختار داده‌های معنایی و دامنه کاربرد مورد نظر می‌باشد. لذا روشی مورد نیاز است که انسجام معنایی را در تمام مراحل کار برقرار سازد و تعریفی کلی و یکپارچه برای تراکنش‌ها و سایر مفاهیم مرتبط ارائه دهد. بنابراین در اینتحقیق به ارائه روشی جهت رفع چالش‌های ذکر شده و امکان‌پذیر ساختن پردازش حجم وسیع داده‌های معنایی جریان‌دار موجود و کشف و ذخیره‌سازی قوانین انجمنی جدید در سطح معنایی بالاتر با استفاده از غنای معنایی مفاهیم موجود در آنتولوژی و بهره‌وری از دیگر فناوری‌های معنایی پرداخته شده است.