جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

همراه با پیشرفت تکنولوژی، سرمایه‌گذاری بر روی دانش در دسترس سازمان‌ها اهمیت بیشتری یافته است. سازمان‌ها با استفاده از تکنیک‌های گوناگون حجم انبوه دانش در دسترس خود را مورد پردازش قرار می‌دهند. اگر تکنولوژی می‌خواهد بهره‌گیری موثر از دانش را در سازمان تسریع کند، باید بتواند علاوه بر دسترسی به دانش مستندسازی شده دسترسی به دانش افراد را نیز پشتیبانی کند. مسئله یافتن متخصص با هدف استخراج این دانش و تعیین میزان تخصص افراد بر اساس ویژگی‌های مختلف تعریف شده‌است. تکنیک‌های مختلفی برای استخراج و کاوش اطلاعات افراد وجود دارند. در این پایان‌نامه روشی برای یافتن افراد متخصص در یک شبکه اجتماعی ارائه شده است به‌گونه‌ای که در زمانی کوتاه علاوه بر محتویات متنی اسناد مرتبط با کاربران(پروفایل، مقالات منتشره،صفحات وب) گراف اتصالات بین آنان را نیز مورد استفاده قرار دهد. پیدا کردن افراد متخصص موضوعی است که امروزه توجه بسیاری از صاحبان مشاغل را به خود جلب کرده است چون تعریف معیارهایی برای تعیین یک تخصص خاص و انتخاب افراد متخصص بر اساس آن معیارها کاری دشوار می‌باشد. اغلب پژوهش‌هایی که در این زمینه انجام شده تنها اطلاعات ارائه شده توسط خود افراد را برای ارزیابی تخصص آن ها مورد استفاده قرار می‌دهد، اما در این پایان‌نامه هدف این است که با ارائ? راه حلی برای مسئل?یافتن متخصص علاوه بر اطلاعات ارائه شده توسط خود فرد روابط وی با دیگر افراد متخصص نیز مدنظر قرار داده شود. به علاوه، در این پایان نامه روشی جدید برای محاسبه شباهت معنایی بین کلمات ارائه شده‌ و از این روش برای رتبه‌بندی متخصصان بر اساس میزان تناسب با پرس‌وجوی وارد شده استفاده شده‌است.

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.

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.

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.

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.

داده های پیوندی که زیرمجموعه ای از وب معنایی می باشد، عبارت است از داده های ساختارمندی، که با یکدیگر توسط ارتباطات معنادار در ارتباط هستند. در حال حاضر، موسسات، سازمانها و افراد مختلفی در تلاش برای انتشار داده های خود به صورت داده های پیوندی می باشند تا آنها را به فضای داده جهانی ملحق کنند، اما به علت آشنا نبودن با مفاهیم تخصصی این روند به کندی صورت می گیرد. از این رو، چارچوبهایی جهت انتشار داده ها در زمینه های مختلف بر پایه اصول داده های پیوندی مورد نیاز است. هدف این تحقیق، ارائه چارچوبی جهت انتشار اطلاعات کتابها، که یکی از نیازهای اساسی محققان و کاربران مختلف است، بر پایه اصول داده های پیوندی می باشد. در چارچوب پیشنهادی ابتدا داده ها دریافت و جهت انتشار آماده سازی می شوند. سپس این داده ها به فرمت RDF تبدیل می شوند و پس از شناسایی منابع داده خارجی مرتبط، پیوندهای لازم با استفاده از هستان شناسی های مناسب برقرار می گردند. یک مجموعه داده نمونه از اطلاعات کتابهای یک کتابخانه، توسط چارچوب مورد نظرمنتشر شده است. ارتباطات برقرار شده بین مجموعه داده نمونه و فضای داده جهانی، توسط معیارهای مقبولیت (دقت و فراخوانی) مورد تحلیل و ارزیابی قرار گرفته است. نتایج این ارزیابی حاکی از دقت بالا در انتخاب منابع هدف می باشد. در انتها با انتشار مجموعه لغات voiD، اطلاعات آماری، ساختاری و بنیادی مجموعه داده نمونه منتشر شده است.

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.

با گسترش رسانه‌های اجتماعی در فضای وب (انجمن‌های وب، شبکه‌های اجتماعی، بلاگ‌‌ها و ...) منابعی غنی و ارزان از نظرات به‌وجود آمده‌اند، مردم و تولیدکنندگان برای بررسی نظرات به این رسانه‌ها روی آورده‌اند. تحلیل نظرها از دو جنبه کاربرد فراوان دارد. برای صاحبان تجارت، گرفتن بازخورد مشتریان از محصول و سرویس می‌تواند بسیار مفید باشد تا براساس آن، تصمیم‌های مناسبی را در محصول و سرویس‌های بعدی خود دخیل کنند. همچنین برای کاربرانی که قصد تهیه محصول را دارند، استفاده از نظر سایرین برای رسیدن به خریدی مطمئن و مطابق با سلایق خود می‌تواند کمک کننده باشد. هدف اصلی این تحقیق ایجاد و پیاده‌سازی سیستم کاوش نظرات در وب و تحلیل این نظرات برای به‌دست آوردن میزان نظرات مثبت و منفی مربوط به هر یک از ویژگی‌های محصول است. هدف نهایی این سیستم، مشخص کردن میزان نظرات مثبت و منفی ویژگی‌های محصول و رتبه‌بندی (Rank) ویژگی‌های محصولات موجود بر اساس بیش‌ترین نظرات مثبت و منفی است تا کاربر از بین محصولات موجود، محصولی که دارای بیش‌ترین نظرات مثبت برای ویژگی‌های دلخواه است را بتواند انتخاب کند. در تحقیق پیش‌رو سعی بر آن داریم با استفاده از آنتولوژی و ابزارهای وب‌معنایی با استفاده از معنای جملات و مفاهیم مستتر در محتویات نتایج بهتری نسبت به روش‌های سنتی به‌دست آوریم. در این تحقیق فرض بر این است که در هر نظر، کاربران به ویژگی‌های مختلفی از موضوع اشاره می‌کنند و در آن نظر ممکن است برخی ویژگی‌ها از نظر کاربر مثبت و برخی دیگر از ویژگی‌ها منفی تلقی شود. با این دید، یک نظر از کاربر را به‌جای آن‌که مطلق مثبت یا منفی قلمداد کرد، مثبت، منفی و خنثی را به هر یک از ویژگی‌هایی که کاربر ذکر می‌کند اعمال می‌کنیم.

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 پیشرفت فناوری های اطلاعاتی و مخابراتی، مقادیر فراوانی اطلاعات ناهمگن و توزیع شده فراهم شده است. وب معنایی سعی دارد تا این اسناد و اطلاعات را به فرم داده قابل فهم (دانش) برای ماشین نمایش دهد. یکی از راه های نمایش دانش در وب معنایی، آنتولوژی است که واژه ها و ارتباط بین آن ها را در یک دامنه خاص نشان می دهد. امروزه آنتولوژی ها به روش های مختلف و توسط توسعه دهندگان متفاوتی مدل می شوند، بنابراین همواره تفاوت هایی بین مفاهیم مدل شده در آنتولوژی ها وجود خواهد داشت که تعامل میان آن ها را مشکل می سازد. تطبیق آنتولوژی ها، به عنوان زیرساختی مناسب برای انجام تعاملات در وب معنایی مطرح شده است و به فرآیند یافتن روابط و یا شباهت ها بین موجودیت های آنتولوژی های مختلف اشاره دارد. تاکنون تطبیق دهنده های بسیاری مطرح شده اند که در برخی موارد خوب عمل می کنند و در برخی موارد خوب عمل نمی کنند. این مساله، اهمیت خاصی به انتخاب تطبیق دهنده و ترکیب تطبیق دهنده ها می بخشد. از طرفی، تطبیق خودکار آنتولوژی ها به دلیل عدم تعامل با کاربر، نمی تواند نتایجی با کیفیت بالا به ویژه بر روی مجموعه داده های بزرگ حاصل نماید و این چالشی دیگر است که با عنوان عدم قطعیت در تطبیق آنتولوژی ها بیان شده است. در این پایان نامه، یک متاسیستم تطبیق دهنده با نام MixAlign پیشنهاد شده است که از یک سو به ترکیب نتایج تطبیق دهنده های آنتولوژی ها می پردازد و از سوی دیگر به طور همزمان، مساله عدم قطعیت را رفع می کند تا خروجی تطبیق (هم ترازی)، بهبود یابد. معماری پیشنهادی این سیستم، متشکل از سه بخش با نام های تبدیل کننده فازی، تجمیع کننده فازی و استخراج کننده پویا می باشد. در اینجا با استفاده از تئوری مجموعه های فازی که یکی از روش های ارائه عدم قطعیت است، طبیعت غیرقطعی نگاشت ها مدل سازی می شود. در ادامه، این هم ترازی ها با تعریف درجه توافق مبتنی بر مرکز ثقل اعداد فازی ذوزنقه ای، ترکیب می شوند و سپس، نگاشت های مناسب جهت هم ترازی نهایی استخراج می شوند. بدین ترتیب با هم ترازی های ناقص، متناقض و مخرب، به نحوی قابل قبول رفتار می شود تا در نهایت بتوان از میان چندین هم ترازی ارائه شده برای دو آنتولوژی، به یک هم ترازی توافقی با دقت بیشتر رسید. نتایج تجربی نشان داد که ترکیب هم ترازی های خروجی سیستم های تطبیق دهنده به کمک این روش، کیفیت و دقت واقعی هم ترازی نهایی را نسبت به سیستم های اولیه (قبل از ترکیب) و نسبت به سایر روش های تجمیع مشابهت بهبود می بخشد.