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.

وب معنایی نسخه ای پیشرفته تر از وب کنونی محسوب می شود که امکان نمایش بهتر داده ها و استدلال هوشمندانه تر را از طریق ساختاری پیشرفته تر فراهم می کند. داده ها در این سیستم از طریق آنتولوژی ها ذخیره می شوند که امکان استنتاج و نتیجه گیری بر اساس داده ها را میسر می کنند. برای درک بهتر آنتولوژی، تصور کنید که مجموعه ای بزرگ از انواع مختلفی از لوبیاها مانند لوبیای قرمز، چیتی و گاربانزو وجود دارد. هدف این است که آن ها را به روشی سازماندهی کنیم که یافتن یک نوع خاص از لوبیا و بررسی ارتباط بین انواع مختلف آن ها آسان شود. یکی از روش های انجام این کار، تدوین مجموعه ای از قوانین برای نام گذاری و دسته بندی لوبیاها است. به عنوان مثال، می توان دسته هایی مانند لوبیای قرمز و چیتی ایجاد کرد و در داخل این دسته ها، سطوح بیشتری از دسته بندی بر اساس رنگ، اندازه یا ویژگی های دیگر تعریف نمود. قواعد سازماندهی لوبیاها شبیه به آنتولوژی است. این قواعد راهی برای ساختاربندی اطلاعات به صورت منطقی فراهم می کنند تا استخراج کنندگان داده بتوانند بخش های خاصی از اطلاعات را پیدا کرده و تحلیل کنند. وب معنایی نیز از آنتولوژی ها برای ساختاربندی و سازماندهی داده های آنلاین استفاده می کند. از طریق آنتولوژی ها، می توان روابط بین اطلاعات مختلف را بهتر درک کرد و بر اساس آن ها نتیجه گیری کرد. این قابلیت برای تجمیع یا تحلیل مقادیر عظیم داده ها بسیار مفید است. وب 2.0 که نسخه کنونی وب محسوب می‌شود، عمدتاً برای جستجو، ترکیب و استخراج داده ها استفاده می شود. کارایی و چالش های مرتبط با این وظایف بستگی به نحوه ذخیره و نمایش دانش دارد. روش ها و زبان های مختلفی برای نمایش دانش توسعه یافته اند تا محدوده وسیعی از حوزه های دانش را پوشش داده و امکان استفاده از آن ها را در وب معنایی فراهم کنند.

ترجمه این پایان نامه در 49 صفحه آماده شده و در ادامه نیز صفحه 37 آن به عنوان نمونه قرار داده شده است که با خرید این محصول می توانید، فایل WORD و PDF آن را دریافت نمایید.