جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

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.

با ظهور معماری سرویس گرا، وب سرویس ها محبوبیت بسیاری یافتند. بعلت موجود بودن تعداد زیادی از وب سرویس ها، یافتن وب سرویس متناسب با نیازهای کاربر چالشی عظیم می باشد. این امر نیاز به برقراری یک فرایند مورد اعتماد و موثر کشف وب سرویس را تضمین می کند. امروزه تحقیقات بسیاری برای طراحی روش هایی به منظور افزایش میزان دقت کشف وب سرویس انجام می گیرد که بهترین سرویس را تطبیق نماید. نتایج فرایند کشف سرویس، سرویس هایی است که تا اندازه ای نیاز های کاربر را ارضا می نمایند. در نظر گرفتن رابطه معنایی میان کلمات استفاده شده در توصیف سرویس و همچنین پارامترهای ورودی و خروجی می تواند منجر به دقت در کشف وب سرویس شود. علاوه بر پارامترهای ورودی و خروجی، پارامترهای دیگری نیز در توصیف سرویس وجود دارند که استفاده از آنها منجر به بالا بردن دقت کشف وب سرویس ها می شود. این پارامترها پیش شرط و اثر نام دارند. این تحقیق الگوریتمی برای کشف وب سرویس معنایی براساس مقایسه میان پارامترهای ورودی، خروجی، پیش شرط، و اثر درخواست و سرویس، ارائه می دهد.در بیشتر روش های کشف وب سرویس، پنج درجه تطبیق در نظر گرفته می شود که عبارتند از : Exact، PlugIn، Subsume، Intersect، Fail. در الگوریتم حاضر به جای درجه Fail درجه تطبیق جدیدی به نام Substitute در نظرگرفته شده که سرویس جایگزین درخواست را ارائه می کند. همچنین در این الگوریتم برای تعیین میزان شباهت میان مفاهیم روشی بر مبنای درخت سلسله مراتب آنتولوژی در نظر گرفته شده که میزان دوری و نزدیکی مفاهیم به یکدیگر را تشخیص می دهد. الگوریتم ارائه شده از یک سیستم امتیاز دهی براساس میزان شباهت مفاهیم و ویژگی های آنها به یکدیگر استفاده می کند. این سیستم به هر یک از زوج مفاهیم که با یکدیگر مقایسه می شوند، براساس روش تعیین مشابهت ذکر شده، امتیازی نسبت داده و امتیاز نهایی سرویس را براساس میانگین امتیاز مفاهیم محاسبه می کند. امتیاز محاسبه شده برای هر سرویس همراه با درجه تطبیقی که برای سرویس محاسبه شده است به کاربر ارائه می شود.برای ارزیابی الگوریتم ارائه شده از مجموعه داده ای متشکل از 100 وب سرویس معنایی و 20 پرس و جو استفاده شده است. نتایج به سه معیار Precision/Recall، F1، و میانگین زمان پاسخ با سه الگوریتم کشف وب سرویس دیگر مقایسه شده اند. الگوریتم ارائه شده دارای دقت بالاتری از سه الگوریتم مورد مقایسه می باشد. اما از نظر میانگین زمان پاسخ با توجه به اینکه علاوه بر ورودی و خروجی، از مقایسه پیش شرط و اثر نیز برای کشف وب سرویس معنایی استفاده می کند، دارای میانگین زمان پاسخ بالاتری نسبت به دیگر الگوریتم های مورد مقایسه می باشد. در مجموع، دقت کشف وب سرویس معنایی با الگوریتم ارائه شده پیشرفت قابل ملاحظه ای را نسبت به روش های مرسوم کشف وب سرویس نشان می دهد.

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.