جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

مدل سازی و به ویژه مدل سازی مفهومی یکی از مهمترین فعالیتهای یک مهندسی نرم افزار به شمار می آید . دراین پایان نامه تلاش کرده ایم تا با استفاده از یک نگره فلسفی یعنی هستی شناسی یا ‏‎Ontology‎‏ مدل صوری را برای توصیف سیستم های اطلاعاتی ارائه نمائیم .این مدل به دلیل برخورداری از مبانی نظری دقیق و مستحکمی که از هستی شناسی به ارث برده است از نقطه ضعف عمده فوق الذکر عاری می باشد . پس از ارائه مدل صوری یاد شده ما با استفاده از سه مطالعه موردی یا ‏‎Case study‎‏ توانایی این مدل را در تصحیح و تفسیر روشهای مدل سازی موجود و تدوین روشهای جدید به نمایش گذاشته ایم .

آنتولوژی به معنای تعریف صوری مفاهیم می‌باشد. برای ذخیره‌سازی آنتولوژی، دو روش مهم، روش‌های مبتنی بر حافظه و روش‌های ذخیره‌سازی در مدل داده رابطه‌ای می‌باشند. یکی از مشکلات روش‌های مبتنی بر حافظه که در برنامه‌های استدلال‌گری مانند pellet استفاده می‌شوند این است که مدت زمان اجرای پرس‌و‌جو نسبتا زیاد می‌باشد. پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دلیل مزایایی همچون بالا رفتن سرعت دست‌یابی به اطلاعات، تضمین بالای امنیت محل نگه‌داری اطلاعات، کاهش هزینه‌های نگه‌داری، استفاده همزمان چند کاربر از یک داده و تخصیص سطوح مختلف دسترسی به گروه‌های مختلف کاری و همچنین امکان استفاده برنامه‌های کاربردی گوناگون از اطلاعات موجود در پایگاه‌داده رابطه‌ای، جهت ذخیره‌سازی آنتولوژی مناسب می‌باشند. روش‌های مبتنی بر مدل داده رابطه‌ای نیز که تا کنون ارایه شده‌اند دارای مشکلاتی مانند حجم بالای تعداد جداول تولید‌شده، طولانی بودن مراحل الگوریتم، عدم انعطاف‌پذیری در مقابل اعمالی همچون اضافه و حذف نمودن و همچنین به‌روزرسانی مفاهیم موجود در آنتولوژی و طولانی بودن زمان اعمال تغییرات و در نهایت عدم امکان پیاده‌سازی بیشتر روش‌ها، می‌باشند. روش ارایه‌شده در این پایان‌نامه، روشی مبتنی بر تکنیک نگاشت می‌باشد و با ایجاد تعداد ثابت 5 جدول به ذخیره‌سازی مفاهیم موجود در آنتولوژی نظیر کلاس‌ها و روابط بین آن‌ها، ویژگی کلاس‌ها، محدودیت ویژگی‌ها و همچنین نمونه‌های ایجاد شده از کلاس‌ها، به ذخیره‌سازی مفاهیم در پایگاه‌داده رابطه‌ای می‌پردازد. روش پیشنهادی که به صورت کامل پیاده‌سازی شده است، مزایایی نظیر بهینه بودن زمان پرس‌وجو، کم بودن مراحل الگوریتم، امکان ایجاد تغییرات و قابلیت پیاده‌سازی را به طور کامل پوشش می‌دهد، همچنین فاکتورهایی مانند مدت زمان اجرای پرس‌وجو،صحت، کامل بودن، مقیاس‌پذیری، تعداد مراحل الگوریتم، تعداد جداول ایجاد شده، پیچیدگی مدل نهایی و فهم آسان آزمایش شده اند که نتایج حاصل از روش پیشنهادی، در بسیاری از معیار‌های ذکر شده دارای عملکرد بهتری می‌باشد.