جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

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.

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.

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.

برخلاف وب، هدف اصلی وب‏معنایی قابلیت فهم ماشین از اسناد است. توسعه‏ی وب‏معنایی مستلزم توسعه ی داده‏های پیوندی است. داده‏های‏پیوندی اجزای سازنده ی وب‏معنایی هستند که در قالب مدلآر. دی. اف ، منابع‏داده‏ای مختلف وب را به هم مرتبط می کنند. با گذشت زمان تعداد این داده‏ها رو به افزایش است و این امر بازیابی و نگهداری داده‏ها را با مشکل مواجه کرده است. بنابراین نگهداری داده‏های‏پیوندی به نحوی که بازیابی اطلاعات مورد نیاز با صرف کمترین زمان و پیچیدگی انجام شود، نیاز به نگهداری بهینه ی این داده ها را توجیه می کند.معمولاً از جداول‏ رابطه‏ای بزرگ برای نگهداری داده‏های وب‏معنایی استفاده می‏شود. هدف این پژوهش شکستن این جداول رابطه‏ای به جداول کوچک‏تر به‏منظور مدیریت آسان‏تر داده‏های‏پیوندی و دسته‏بندی آن‏هاست. در روش پیشنهادی، این دسته‏بندی براساس نگاشت ساختارهای آنتولوژی مرتبط ‏با داده‏ها به پایگاه‏داده‏ی رابطه‏ای انجام می‏شود. روش‏ پیشنهادی جهت افزایش دقّت داده‏های‏پیوندی از نوعی استنتاج روی داده‏های‏پیوندی بهره می‏گیرد و سرعت بازیابی داده‏های‏پیوندی را نیز از‏ طریق انتخاب ساختارهای ذخیره‏ی مناسب و شاخص‏گذاری افزایش می‏دهد. نتایج حاصل از مقایسه‏ی روش پیشنهادی با روش‏های مطرح ذخیره‏سازی داده‏های آر. دی. اف مانند روش مستقل از الگو، روش مبتنی‏بر الگو و روش هیبرید افزایش سرعت و دقّت داده‏های بازیابی‏شده را نشان می‏دهد و با به‏کارگیری ساختارهای مناسب امکان پاسخ‏گویی به طیف وسیع‏تری از پرس‏وجوها فراهم می‏آید. به‏منظور ارزیابی نتایج از جعبه‏ی‏ اطلاعات در مجموعه‏داده‏ی دی‏بی‏پدیااستفاده شده است.

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.

قابلیت عمل پذیری متقابل،در اجتماع وب معنایی به یک امر بسیار مهم و حیاتی تبدیل شده است. طراحان وب، هم چنان با مشکل قابلیت عمل پذیری متقابل معنایی روبرو هستند، که در مسیراستفاده ازکلیه امکانات بالقوه وب قرار دارد. یک مسأله اصلی در قابلیت عمل پذیری متقابل در وب معنایی، تطابق هستان شناسی هاست. تطابق هستان شناسی ها، به فرآیند یافتن روابط و یا تشابه های بین موجودیت های هستان شناسی های مختلف اشاره دارد. تطابق هستانشناسی ها یک مسأله اصلی در بسیاری از کاربردها، مانند مجتمع سازی داده ها، انبار داده ها، تجارت الکترونیکی، و پردازش پرس وجوهای مفهومی می باشد. در این پایان نامه با الهام از یک روش مشهور قبلی (که +prior خوانده می شود) یک روش نوین برای تطابق هستان شناسی ها ارائه می دهیم. +prior، از معیارهای مختلف شباهت استفاده می کند و آن ها را با یک روش وفقی با یکدیگر مجتمع می سازد و درنهایت در صورت لزوم، یک شبکه تعاملی را برای یافتن پیکربندی که به بهترین شکل قیدهای هستان شناسی را ارضا می‌کند، به کار می گیرد. روش پیشنهادی ما بهبودهایی درمراحل مختلف+prior انجام می‌دهد. بهبودهای پیشنهادیشامل تعریف یک معیار شباهت جدید، یک روش جدید برای مجتمع‌سازی شباهت‌ها با استفاده از تعریف یک مفهوم نوین، و ایجاد تغییری در مرحله ارضای قیدهای هستان شناسی است. نتایج ارزیابی بر روی مجموعه محک استاندارد OAEI نشان می دهد روش پیشنهادی ما، معیارهای استاندارد ارزیابی را نسبت به +priorبهبود می بخشد. مقایسه با دیگر روش های مشهور تطابق نیز نشان میدهد روش ما، نتایج خوبی تولید می کند.

سرویس پست الکترونیک یکی از محبوب‌ترین سرویس‌های اینترنت است که بخش مهمی از این ایمیل‌ها، مورد درخواست و تقاضای کاربر نیست. عدم درخواست این ایمیل‌ها و یا عدم شناسایی فرستنده هرزنامه تعریف می‌شود که البته همین تعریف نیز مورد توافق همه افراد قرار نگرفته است. از مهمترین چالش‌های شناخت هرزنامه، وابستگی آن به سلایق کاربر است. به-عبارت دیگر یک ایمیل ممکن است برای فردی هرزنامه و برای فرد دیگری ایمیل موجه تلقی شود. این موضوع، مفهوم جدیدی را با عنوان شخصی‌سازی ایمیل ایجاد می‌کند. عدم ارائه تعریف دقیق هرزنامه و همچنین تنوع سلایق و نظرات کاربران در مورد این‌گونه ایمیل‌ها، مانع ایجاد مکانیزم مناسبی برای جلوگیری از دریافت و یا ارسال هرزنامه شده است. در این پایان‌نامه برای مشخص کردن نوع کلاس‌های ایمیل‌ و طبقه‌بندی آن، از یک هستان‌شناسیدامنه استفاده می‌شود. به‌علاوه در حین انجام کار با استفاده از مجموعه داده‌ها ، آنتولوژی پایه تکمیل و درنهایت از آنتولوژی جدید برای کلاس‌بندی ایمیل استفاده می‌شود. باید توجه داشت که تغییر سلایق افراد در گذر زمان و فیلتر هرزنامه دارای رابطه مستقیم هستند، این رابطه به‌نحوی است که با تغییر سلایق افراد، آنتولوژی مربوطه باید خود را به‌روز نموده و مکانیزم پویایی برای جلوگیری از ارسال هرزنامه ایجاد کند به‌طوری‌که این موضوع در این تحقیق لحاظ می‌شود. به‌علاوه نتایج به‌وضوح برتری 1/99 درصدی روش پیشنهادی را نسبت به روش‌های پیشین نشان می‌دهد، به‌ویژه که هم‌زمان نسبت به تغییرات سلیقه‌ی کاربر نیز به‌صورت پویا عمل می‌کند.

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.

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.

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.