دانلود پایان نامه چالش های وب کاوی معنایی مبتنی بر هستی شناسی

1. مقدمه 2. روش 3. پیشینه نظری 4. نتایج 5. تجزیه و تحلیل 6. بحث و بررسی

چکیده – وب معنایی، تعمیم یافته ای از وب فعلی است که یک ساختار استاندارد برای نمایش و استدلال داده فراهم می کند و قابل خواندن بودن محتواها هم برای انسان ها و هم برای ماشین ها به شکلی معروف به پایگاه های دانش هستی شناختی را ممکن می سازد. هدف وب معنایی، استفاده شدن در فنآوریها یا سیستم های مقیاس بزرگ، مانند موتورهای جستجو، سیستم های مراقبت سلامت و پلتفرم های رسانه های اجتماعی است. تعدادی از چالش ها ممکن است جلوی پیشرفت بیشتر در توسعه وب معنایی و فرآیندهای وب کاوی مرتبط را بگیرند. در این مطالعه مروری، نمایی کلی از وب کاوی معنایی بررسی خواهد شد و چالش ها همراه با تجمیع داده ها، روش های مبتنی بر دانش دینامیک، کارایی ها و الگوریتم های داده کاوی مربوط به رویکردهای هستی شناختی، ارائه می شوند. سپس، مروری بر مقالات از راهکارهای اخیر برای این چالش ها مانند خوشه بندی، دسته بندی، قانون کاوی انجمنی و کمک کننده های ساختن هستی شناختی، که این چالش ها را مرتفع می سازند، مورد بحث و تحلیل قرار خواهند گرفت.

The semantic web is an extension of the current web that provides a standard structure for data representation and reasoning, allowing content to be readable for both humans and machines in a form known as ontological knowledge bases. The goal of the Semantic Web is to be used in large-scale technologies or systems such as search engines, healthcare systems, and social media platforms. Some challenges may deter further progress in the development of the Semantic Web and the associated web mining processes. In this review paper, an overview of Semantic Web mining will examine and analyze challenges with data integration, dynamic knowledge-based methods, efficiencies, and data mining algorithms regarding ontological approaches. Then, a review of recent solutions to these challenges such as clustering, classification, association rule mining, and ontological building aides that overcome the challenges will be discussed and analyzed.