हर दिन, अपनी नौकरी और अन्य कार्यों का प्रदर्शन करते हुए, एक आधुनिक व्यक्ति को बड़ी मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करने और उस डेटा का पता लगाने के कार्य का सामना करना पड़ता है जो उसे चाहिए। समय के साथ, दस्तावेज़ के रूप में उपयोगकर्ता डेटा का संचय। ये दस्तावेज़ कुछ उपयोगकर्ता सूचना स्थान तक जोड़ते हैं। प्रत्येक नए दस्तावेज़ के साथ, इस स्थान को अधिक से अधिक तेजी से व्यवस्थित करने का प्रश्न उठता है: समय के साथ, एक जोड़े से - तीन फ़ोल्डर, पदानुक्रमित रूप से स्थित फ़ाइलों के साथ, दस्तावेजों का एक बड़ा ढेर प्राप्त किया जाता है, जो रैखिक संबंधों के साथ एक पदानुक्रमित रूप का नेतृत्व करना काफी मुश्किल है। हमें उपयोगकर्ता के सूचना स्थान को संक्षिप्त करने, वर्गीकृत करने और कल्पना करने के कार्य का सामना करना पड़ता है।
चलो शब्दावली को परिभाषित करते हैं: इस लेख के ढांचे में उपयोगकर्ता की सूचना स्थान को एक निश्चित पदानुक्रम के भीतर फाइल सिस्टम पर वितरित पाठ (गैर-सारणीबद्ध और ग्राफिक) दस्तावेजों (फाइलों) के एक सेट के रूप में समझा जाएगा। स्पष्टता के लिए, हम एक विषय क्षेत्र से संबंधित सूचना स्थान के दस्तावेजों के लिए शर्तों के विवरण को भी सरल बनाते हैं, उदाहरण के लिए, अर्थशास्त्र। पाठ फाइलें आर्थिक लेख, वैज्ञानिक पत्र, पाठ्यपुस्तक और आर्थिक पाठ्य सूचना प्रस्तुत करने के अन्य रूपों का प्रतिनिधित्व कर सकती हैं।
सूचना स्थान के गठन के प्रारंभिक चरण में, उपयोगकर्ता को अपने छोटे आकार के कारण उसमें नेविगेट करने के लिए काफी सरल हो सकता है और, परिणामस्वरूप, एक स्पष्ट संरचना और इसके तत्वों के बीच संबंध। समय बीतने और उपयोगकर्ता के आधिकारिक, वैज्ञानिक और रोजमर्रा के कार्यों को करने के साथ, सूचना स्थान की शक्ति बढ़ती है, नोड्स (फ़ाइलों) के बीच व्यक्तिगत लिंक का वजन कम हो जाता है और इसे नेविगेट करना अधिक कठिन हो जाता है। इसके साथ, आवश्यक जानकारी की खोज का समय बढ़ता है, उपयोगकर्ता की गतिविधि की गुणवत्ता और उत्पादकता उनके सूचना स्थान के ढांचे के भीतर कम हो जाती है।
एक नियम के रूप में, यह न केवल पाठ्य सूचना की मात्रा में वृद्धि के कारण है, बल्कि उपयोगकर्ता द्वारा इसकी धारणा की कम गति के कारण भी है। संपूर्ण सरणी में सही टुकड़ा ढूंढना भी मुश्किल है: उपयोगकर्ता को पर्याप्त खोज परिणाम प्राप्त करने के लिए खोज क्वेरी को सही ढंग से लिखना चाहिए, और कभी-कभी यह समस्याग्रस्त होता है, उदाहरण के लिए, विषय क्षेत्र में उपयोगकर्ता का कम ज्ञान या समानार्थक शब्द या तथ्यों की उपस्थिति जो समान योगों में विभिन्न चीजों का वर्णन करते हैं। साथ ही, ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा दस्तावेजों के लिए पूर्ण-पाठ खोज का उपयोग खोज परिणामों के वैयक्तिकरण और प्रासंगिकता के लिए प्रदान नहीं करता है, जो उपयोगकर्ता की गति और उसके सूचना स्थान के संगठन की गुणवत्ता को भी नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है।
सूचना स्थान के मानक खोज और संगठन के उपरोक्त नुकसान से, यह इस प्रकार है कि उपयोगकर्ता की सूचना गतिविधि को अनुकूलित करने के लिए, यह आवश्यक है:
- श्रेणियों या "क्षेत्रों" में एक विषय क्षेत्र को तोड़ें
- विषय क्षेत्र के प्रमुख नोड्स का चयन करें
- मानवीय अनुभूति को तेज करने के लिए विषय क्षेत्र की कल्पना करें
- विषय क्षेत्र के प्रत्येक तत्व (ऑन्थोलॉजी के गठन) के भीतर नोड्स की पहचान करें
- डोमेन के नोड्स और उनके रिश्ते के अंदर वस्तुओं के गुणों का निर्धारण (ऑन्कोलॉजी का गठन पूरा करना)
- विषय क्षेत्र के नोड्स के बीच कनेक्शन और इंटरैक्शन का निर्धारण करें (नोड्स के अर्थ नेटवर्क का संकलन - ऑन्कोलॉजी)
- विषय क्षेत्र के विज़ुअलाइज़ेशन और कार्यात्मक विवरण के स्तरों को मिलाएं (टैग कार्ड, ऑन्कोलॉजी और प्रत्येक के शीर्ष पर अर्थ नेटवर्क ओवरलैपिंग)
- उपयोगकर्ता के साथ बातचीत की प्रक्रिया में विषयगत क्षेत्र को निजीकृत करने और पुनरावृति सीखने के आधार पर इसकी प्रस्तुति की प्रासंगिकता को लागू करें।
उपरोक्त को लागू करने के लिए, तीन तकनीकों का उपयोग करने की सलाह दी जाती है: ये मैप्स या टैग क्लाउड, ऑन्कोलॉजी और अर्थ नेटवर्क हैं, क्योंकि व्यक्तिगत रूप से, उनमें से कोई भी सूचना स्थान के संगठन में सभी मौजूदा कमियों के उन्मूलन में योगदान नहीं करता है, लेकिन इसके हिस्से का अनुकूलन करता है, जिसके परिणामस्वरूप उपयोगकर्ता की सूचना गतिविधि को बेहतर बनाने में मदद मिलेगी।
टैग्स के मानचित्र (बादल) विषय क्षेत्र के उच्चतम स्तर का प्रतिनिधित्व करते हैं, यह विषय क्षेत्र का एक प्रकार का जीयूआई (ग्राफिक यूजर इंटरफेस) है। इस मामले में, टैग मानचित्र (क्लाउड) के शास्त्रीय विवरण से कुछ विचलन होता है: एक टैग सिर्फ एक पाठ लेबल की तुलना में थोड़ा अधिक लिया जाता है - हमारे मामले में, टैग ऑब्जेक्ट का नाम होगा, जो विषय क्षेत्र के एक से कई सिद्धांतों के लिए एक संघ है। "मानचित्र" की ओर शास्त्रीय "क्लाउड" से विचलन क्षेत्र के विषय को ज़ोन में विभाजित करने के कारण होता है (राजनीतिक मानचित्र पर देश कैसे क्षेत्रों से विभाजित होता है)। यह विभाजन दृश्य धारणा की गति और उपयोगकर्ता के लिए विषय क्षेत्र के ontologies (तथ्यों, दस्तावेजों) के बीच आवश्यक डेटा के लिए खोज की तीव्रता बढ़ाने के लिए पेश किया गया था। टैग नक्शा शीर्ष स्तर है, इसके गठन के लिए, निम्नलिखित दो स्तरों के डेटा का उपयोग किया जाता है: ऑन्कोलॉजी और अर्थ नेटवर्क।
टैग कार्ड के साथ काम करना, एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के लिए खोज परिणामों की प्रासंगिकता सुनिश्चित करना संभव है। ऐसा करने के लिए, टैग द्वारा उपयोगकर्ता के सूचना स्थान के माध्यम से नेविगेशन के इतिहास को लॉग करने के लिए तंत्र का उपयोग करना उचित है, तथाकथित "ज्ञान मार्ग"। इस "मार्ग" को समय के साथ भर्ती किया जाएगा और ठीक किया जाएगा - प्रत्येक नई खोज के साथ, उपयोगकर्ता, टैग मानचित्र के चारों ओर घूमकर, रिश्ते को निर्धारित करेगा - इसके नोड्स के बीच संबंध। और अगली बार, जब कोई उपयोगकर्ता किसी साइट पर पहुंचता है, तो उसके द्वारा प्रस्तुत किए जाने वाले ऑन्कोलॉजी के अलावा, उन्हें ऑन्कोलॉजी भी दी जाएगी, या उसके लिए प्रासंगिक नोड्स। खोज परिणामों को व्यवस्थित करने के लिए इस तकनीक का उपयोग करने से आपको उपयोगकर्ता की सूचना स्थान को निजीकृत करने की अनुमति मिलती है: उसकी पसंद के बारे में सिस्टम द्वारा एकत्र किए गए आंकड़ों के अनुसार, उसे विकल्प की पेशकश की जाएगी।
मानक टैग बादलों के साथ काम करते समय, एक महत्वपूर्ण कमी सामने आई: नए और पुराने डेटा स्रोत (इसके अलावा की तारीख) को मानचित्र पर पहचान के रूप में चिह्नित किया जाता है - यह आपको अग्रिम में यह जानने की अनुमति नहीं देता है कि उपयोगकर्ता किस नोड को जोड़ने की तारीख से खुलने जा रहा है। यह टैग में "नवीनता" संपत्ति को जोड़ने का प्रस्ताव है - पूर्व निर्धारित रिश्तेदार समय पैमाने (पैलेट) के अनुसार रंगों का एक दृश्य प्रदर्शन। उदाहरण के लिए, नोड्स का वर्णन करने वाले टैग के लिए 24 घंटे से अधिक बाद में नहीं जोड़ा गया है, सफेद रंग लागू किया जाएगा, टैग के लिए एक सप्ताह के बाद नहीं जोड़ा गया, आदि। इस संपत्ति को जोड़ने से उपयोगकर्ता के सूचना स्थान का एक बेहतर संगठन प्राप्त करने और उसके द्वारा आवश्यक जानकारी प्राप्त करने में तेजी लाने की भी अनुमति होगी।
ओटिटोलॉजी, डेटा ग्रैन्युलैरिटी के निम्नतम स्तर का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रत्येक उपयोगकर्ता फ़ाइल को एक अलग ऑन्कोलॉजी माना जाता है। सूचना स्थान की कार्यात्मक संरचना के संकलन को सरल बनाने के लिए इस तरह के सम्मेलन को अपनाया गया है, क्योंकि प्रारंभिक डेटा निर्देशिका संरचना में फ़ाइल सिस्टम पर वितरित फ़ाइलों के रूप में पाठ दस्तावेज़ हैं। इस प्रणाली के ढांचे के भीतर एक ऑन्कोलॉजी के लिए, डोमेन नोड का एक औपचारिक स्पष्ट विवरण लिया जाएगा। यह इस तथ्य के संदर्भ में ऑन्कोलॉजी की शास्त्रीय परिभाषा से एक मामूली प्रस्थान है कि यह एक नोड का वर्णन नहीं करता है, लेकिन एक संपूर्ण विषय क्षेत्र - यह उपयोगकर्ता की सूचना स्थान के निजीकरण की डिग्री बढ़ाने के लिए किया गया था। विषय क्षेत्र "अर्थशास्त्र" के कई तैयार किए गए ऑन्कोलॉजी हैं - उनमें से सभी एक अलग पैमाने को कवर करते हैं, अलग-अलग डिग्री होते हैं, लेकिन वे एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के लिए "अनुरूप" नहीं होते हैं।
ताकि प्रणाली "एक बार" नहीं है - विषय क्षेत्र के एक निश्चित सामान्य शब्दकोश या थिसॉरस को आधार के रूप में लिया जाना चाहिए, जो विषय क्षेत्र "अर्थशास्त्र" की अवधारणाओं की सभी अवधारणाओं और गुणों का वर्णन करेगा, साथ ही उनके बीच कुछ मौलिक संबंध और संबंध भी। कक्षाओं, स्लॉट्स और ऑन्कोलॉजी पहलुओं के ऐसे केंद्रीय भंडार का उपयोग करना सिस्टम के क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिसका स्टैंडअलोन संस्करण पर कुछ फायदे हैं, अर्थात्:
- गलती सहिष्णुता (ऑन्कोलॉजी ऑब्जेक्ट डेटा बैकअप सिस्टम के साथ सर्वर पर संग्रहीत किए जाएंगे)
- स्केलेबिलिटी (सिस्टम में नए उपयोगकर्ताओं को जल्दी से कनेक्ट करना संभव होगा)
- कंप्यूटिंग शक्ति का इष्टतम उपयोग
- एक उपयोगकर्ता समूह की शक्तियों द्वारा विकास (ऑन्कोलॉजी को फिर से भरना और अनुकूलित किया जाएगा, लेकिन कई लोगों द्वारा, जो कि इसके विकास में महत्वपूर्ण रूप से तेजी लाएगा, अपेक्षाकृत कम समय में बड़ी क्षमता के ऑन्कोलॉजी में वृद्धि करेगा, और डिजाइन और समर्थन उपकरणों के साथ डुप्लिकेट और समानार्थक शब्द की खोज करने की क्षमता प्रदान करने से भी अतिरेक से बचें। ontologies)
क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर का उपयोग करने के मामले में, सर्वर स्टोर करेगा: डोमेन कक्षाएं, उनके स्लॉट, पहलू और मूलभूत संबंध। ग्राहक पक्ष में, वर्ग उदाहरणों को वर्ग और उदाहरणों के बीच संबंध निर्दिष्ट (निजीकृत) किया जाएगा। इस प्रकार, उपयोगकर्ता पक्ष की प्रणाली तैयार किए गए ऑन्कोलॉजी और सर्वर पर संग्रहीत तत्वों का उपयोग करने के लिए अपने स्वयं के, व्यक्तिगत वाले का निर्माण करने में सक्षम होगी, और अपनी गतिविधियों के परिणाम भी सर्वर को भेजेंगे, जिससे इसके अद्यतन और विकास सुनिश्चित हो सके।
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, प्रत्येक फ़ाइल को एक अलग ऑन्कोलॉजी के रूप में स्वीकार किया जाएगा, सर्वर ऑन्थोलॉजी के साथ संबंध "समाहित" प्रकार के होंगे। सवाल उठ सकता है: "क्यों इस तरह के एक ontology वास्तुकला का उपयोग करें, क्यों न केवल एक बड़ी ontology बनाएँ और इसके भीतर काम करें?"। स्पष्टीकरण निम्नलिखित है: कई ऑन्कोलॉजी का उपयोग आपको सिस्टम को निजीकृत करने की अनुमति देता है, क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर की स्थिति के तहत सूचना स्थान, उसी समय, ऑन्कोलॉजी के बीच संबंधों का विश्लेषण ऑन्कोलॉजी की तुलना के तंत्र के लिए धन्यवाद, उनकी संख्या में बाधा नहीं है।
साथ ही, उपयोगकर्ता के सूचना स्थान में एक नया दस्तावेज़ जोड़ना प्रक्रिया को आसान बनाता है यदि आप कुछ सार्वभौमिक एल्गोरिथम के आधार पर उससे एक अलग ऑन्कोलॉजी बनाते हैं। इसे बाद में मूल वनविज्ञान के संरक्षण को ध्यान में रखते हुए सर्वर एक के साथ तुलना की जाएगी।
विचाराधीन विषय क्षेत्र "अर्थशास्त्र" के उदाहरण का उपयोग करते हुए, हम कुछ धारणा के साथ कह सकते हैं कि उपयोगकर्ता फ़ाइलों से विषय क्षेत्र के ऑन्कोलॉजी-नोड्स के गठन के लिए एक सार्वभौमिक पद्धति है। सामान्य तौर पर, किसी भी ऑन्कोलॉजी का गठन कई चरणों में किया जाता है:
- ऑन्कोलॉजी का दायरा और दायरा निर्धारित करना
ऑन्कोलॉजी बनाने से पहले, इसके दायरे और पैमाने को निर्धारित करना आवश्यक है, इसके लिए कई प्रश्नों का उत्तर देना आवश्यक है:
- ऑन्कोलॉजी क्या क्षेत्र को कवर करेगा?
- ऑन्कोलॉजी का उपयोग किसके लिए किया जाएगा?
- ऑन्कोलॉजी उत्तर में किस प्रकार के प्रश्नों की जानकारी होनी चाहिए?
ऑन्कोलॉजी डिजाइन प्रक्रिया के दौरान इन सवालों के जवाब बदल सकते हैं, लेकिन समय पर किसी भी बिंदु पर, वे मॉडल के पैमाने को सीमित करने में मदद करते हैं।
- मौजूदा ऑन्कोलॉजी के पुन: उपयोग पर विचार करें
यह जांचना आवश्यक है कि क्या ऑन्कोलॉजी स्रोत-सर्वर के उपयोग या सुधार और विस्तार की संभावना है या नहीं
- ओन्टोलॉजी में महत्वपूर्ण शर्तें
यह ऑन्कोलॉजी और उनके गुणों की मुख्य शर्तों की एक सूची बनाने के लिए उपयोगी है।
- वर्गों और वर्ग पदानुक्रम को परिभाषित करना
एक वर्ग पदानुक्रम के विकास के लिए कई संभावित दृष्टिकोण हैं:
- टॉप-डाउन विकास की प्रक्रिया अवधारणाओं के बाद के विनिर्देश के साथ विषय क्षेत्र की सबसे सामान्य अवधारणाओं की परिभाषा के साथ शुरू होती है।
- नीचे-ऊपर के विकास की प्रक्रिया सबसे विशिष्ट वर्गों की परिभाषा के साथ शुरू होती है, पदानुक्रम के पत्ते, इन वर्गों के बाद के समूहन के साथ और अधिक सामान्य अवधारणाओं में।
- संयुक्त विकास प्रक्रिया शीर्ष-डाउन और बॉटम-अप दृष्टिकोणों का एक संयोजन है: पहले, हम अधिक दृश्यमान अवधारणाओं को परिभाषित करते हैं, और फिर हम उनके अनुसार सामान्यीकरण करते हैं और उन्हें सीमित करते हैं।
- लेकिन जो भी दृष्टिकोण चुना जाता है, आपको ऑन्कोलॉजी कक्षाओं को परिभाषित करके शुरू करना होगा
- वर्ग गुण (स्लॉट्स) को परिभाषित करना
कक्षाएं स्वयं विषय क्षेत्र के बारे में पर्याप्त जानकारी प्रदान नहीं करती हैं - कक्षाओं को परिभाषित करने के बाद, अवधारणाओं की आंतरिक संरचना का वर्णन करना आवश्यक है,।
ऑन्कोलॉजी में, कई प्रकार के ऑब्जेक्ट गुण स्लॉट बन सकते हैं:
- किसी वस्तु के आंतरिक गुण
- किसी वस्तु का बाहरी गुण
- भागों, अगर वस्तु में एक संरचना है (भौतिक और सार दोनों भाग हो सकते हैं)
- अन्य व्यक्तिगत अवधारणाओं के साथ संबंध
स्लॉट को पदानुक्रम में सबसे सामान्य वर्ग से जोड़ा जाना चाहिए, जिसमें यह संपत्ति हो सकती है।
स्लॉट में विभिन्न पहलू हो सकते हैं जो मूल्य के प्रकार, अनुमत मानों, मानों की संख्या (शक्ति) और मानों के अन्य गुणों का वर्णन करते हैं जो स्लॉट स्वीकार कर सकते हैं।
यहाँ कुछ सामान्य पहलू दिए गए हैं:
एक स्लॉट की शक्ति निर्धारित करती है कि एक स्लॉट में कितने मूल्य हो सकते हैं। कुछ प्रणालियों में, केवल इकाई शक्ति (केवल एक मूल्य संभव है) और कई शक्ति (किसी भी मूल्य संभव हैं) प्रतिष्ठित हैं।
मान प्रकार पहलू यह बताता है कि स्लॉट में कौन से प्रकार दर्ज किए जा सकते हैं। यहां सबसे सामान्य प्रकार के मूल्यों की एक सूची दी गई है: स्ट्रिंग, संख्या, बुलियन स्लॉट, गिने स्लॉट, इंस्टेंस स्लॉट (उदाहरणों के बीच संबंध का वर्णन करें)
- स्लॉट डोमेन और उसके मान की सीमा
जिन वर्गों से स्लॉट जुड़ा हुआ है, या वे वर्ग जिनकी संपत्ति का वर्णन करता है, उन्हें स्लॉट का डोमेन कहा जाता है। उन प्रणालियों पर जहां हम वर्गों के लिए स्लॉट्स बांधते हैं, स्लॉट डोमेन आमतौर पर उन वर्गों से बना होता है, जिनसे स्लॉट बाध्य होता है। स्लॉट डोमेन और स्लॉट मान की सीमा निर्धारित करने के लिए बुनियादी नियम एक दूसरे के समान हैं:
किसी स्लॉट के लिए डोमेन या मानों को परिभाषित करते समय, सबसे सामान्य कक्षाएं या एक वर्ग खोजें जो क्रमशः डोमेन या स्लॉट्स के लिए मानों की श्रेणी हो सकती है।
दूसरी ओर, आपको बहुत सामान्य डोमेन और मानों की श्रेणी को परिभाषित नहीं करना चाहिए: स्लॉट डोमेन में सभी वर्गों को एक स्लॉट द्वारा वर्णित किया जाना चाहिए, और स्लॉट मानों की श्रेणी में सभी वर्गों के उदाहरण संभावित स्लॉट प्लेसहोल्डर होने चाहिए। आपको मूल्यों की श्रेणी के लिए सामान्य वर्ग को भी नहीं चुनना चाहिए।
अंतिम चरण पदानुक्रम में कक्षाओं के अलग-अलग उदाहरण बनाना है। एक वर्ग के एक व्यक्तिगत उदाहरण को निर्धारित करने के लिए, एक वर्ग का चयन करना आवश्यक है (1), (2) इस वर्ग का एक अलग उदाहरण बनाते हैं, और (3) स्लॉट के मूल्यों को दर्ज करते हैं।
ऑन्कोलॉजी के गठन के बाद, डुप्लिकेट, आपसी संवर्धन और एक दूसरे की पुनःपूर्ति, आदि को हटाने के लिए सर्वर भाग के साथ उनकी तुलना करना आवश्यक है। इसके अलावा, ऑन्कोलॉजी मानचित्रण आपको उपयोगकर्ता के सूचना स्थान में पूर्ण-पाठ खोज से दूर जाने की अनुमति देता है।
सिस्टम में ऑन्कोलॉजी न केवल विषय क्षेत्र और उपयोगकर्ता दस्तावेजों को प्रस्तुत करेगी, बल्कि उपयोगकर्ता की खोज क्वेरी भी। प्रत्येक खोज क्वेरी को एक ऑन्थोलॉजी के रूप में देखते हुए, ऑन्कोलॉजी की तुलना करने के लिए कार्यप्रणाली का उपयोग करने में मदद मिलेगी, प्राप्त करना, जब क्वेरी फॉर्मूलेशन का विस्तार किया जाता है, तो वास्तविक खोज परिणामों और आवश्यक जानकारी के बीच पत्राचार का एक उच्च स्तर। यह खोज के साथ काम करने के लिए दृष्टिकोण है, "उत्तर" (डेटा सिस्टम में उपलब्ध) से शुरू नहीं, बल्कि "प्रश्न" (समझने का प्रयास: क्या वास्तव में उपयोगकर्ता को खोजने की आवश्यकता है?) से। इस दृष्टिकोण का उपयोग करते समय, समवर्ती संबंध के बीच एक प्रत्यक्ष आनुपातिक संबंध स्थापित किया जाएगा, खोज परिणामों की सटीकता और विस्तारित खोज क्वेरी: अधिक पूरी तरह से उपयोगकर्ता का वर्णन करता है कि उसे क्या चाहिए, जितना अधिक ऑन्कोलॉजी संकलित किया जाएगा, उतनी ही सटीक रूप से ऑन्कोलॉजी तुलना तंत्र बाहर काम करेगा, उतना ही अधिक गुणात्मक आउटपुट उसके लिए होगा। प्रदान की है।
संक्षेप में, ऑन्कोलॉजी की तुलना करने की विधि निम्नानुसार बताई जा सकती है:
- डोमेन ऑन्कोलॉजी और क्वेरी T (O) = T (O_s) qT (O_q) की शर्तों के प्रतिच्छेदन का निर्माण किया जाता है
- यदि यह चौराहा खाली नहीं है, तो T (O) से प्रत्येक पद के लिए दो सेट T_s और T_q का निर्माण किया जाता है - ऐसे शब्द जो किसी भी संबंधों द्वारा प्रत्येक ऑन्कोलॉजी में इसके साथ जुड़े होते हैं
- T (O) से प्रत्येक पद के लिए, सेट T_s और T_q के चौराहे का निर्माण किया जाता है।
- T (O) से शब्दों के बीच के प्रकारों का विश्लेषण और सेटों का प्रतिच्छेदन T_s और T_q। (सभी ऑन्कोलॉजी संबंधों को तीन प्रकारों में विभाजित किया जाता है - पदानुक्रमित, पर्यायवाची और अन्य)।
- ऑन्कोलॉजी का एक समानता गुणांक का निर्माण किया जाता है, जो दो ऑर्टोलॉजी के शब्दार्थों की समानता का एक मात्रात्मक प्रतिबिंब है। निम्नलिखित कारकों को ध्यान में रखा जाता है: दोनों ऑन्थोलॉजी में एक ही शब्द की घटना; एक ही सम्मान में दो शब्द अलग-अलग विज्ञान में हैं; तथ्य यह है कि दो शब्द एक ही प्रकार या अलग के संबंधों में विभिन्न ऑन्थोलॉजी में हैं (उदाहरण के लिए, एक पदानुक्रमित संबंध में और समानार्थी के संबंध में); समान शर्तों के बीच सभी (प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष) संबंध हैं।
उपयोगकर्ता के सूचना स्थान के विस्तार के निम्नतम (ओंटोलॉजी) और उच्च (टैग मानचित्र) स्तर एक दूसरे के साथ जुड़े होने चाहिए। यह विषय क्षेत्र के सिमेंटिक नेटवर्क को बनाने और लगातार विस्तार करके किया जा सकता है।
एक अर्थ नेटवर्क को एक सूचना मॉडल के रूप में समझा जाएगा जो एक निर्देशित ग्राफ की तरह दिखता है, जिसका सिरा सिस्टम ऑब्जेक्ट्स (टैग और ऑन्थॉलजी) से मेल खाता है, और आर्क उनके बीच संबंधों को परिभाषित करते हैं।सिमेंटिक नेटवर्क ऑन्कोलॉजी के बीच एक कनेक्टिंग भूमिका निभाएगा - हाइपरलिंक्स की तरह उन्हें इंगित करने वाली फाइलें और टैग, लेकिन अधिक जटिल संरचना के साथ, सिस्टम का "परिवहन" होगा। यह क्लाइंट साइड पर संग्रहीत किया जाएगा, क्योंकि सर्वर साइड को उपयोगकर्ता दस्तावेजों के स्थान और संरचना के बारे में जानकारी की आवश्यकता नहीं है। यह इस तकनीक के माध्यम से है कि एक उपयोगकर्ता, जो टैग मानचित्र पर किसी भी क्षेत्र से एक टैग का चयन करता है, उसे इस टैग, ऑन्टॉलजी डेटा और इस ऑन्कोलॉजी से जुड़े स्रोत दस्तावेज़ फ़ाइल के बारे में जानकारी प्राप्त होगी। और एक जटिल संरचना बनाने की क्षमता के लिए धन्यवाद, उपयोगकर्ता, दस्तावेज़ फ़ाइल के अलावा, परिधीय (योग्यता) जानकारी की एक कस्टम राशि प्राप्त करने में सक्षम होगा, जैसे कि इस दस्तावेज़ से जुड़े ऑन्थॉलजी, टैग मानचित्र पर टैग और क्षेत्र, परिणाम के लिए प्रासंगिक दस्तावेज़।उपरोक्त सिद्धांतों और एल्गोरिदम के अनुसार काम करने वाली प्रणाली में पर्याप्त बड़ीप्रसंस्करण क्षमता, विस्तारित स्केलेबिलिटी, सुरक्षा और विस्तार और विकास की क्षमता होनी चाहिए , इसके मुख्य घटकों के क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर के लिए धन्यवाद। यह उपयोगकर्ता सूचना स्थान के वर्गीकरण, निजीकरण, सारांश और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अनुमति देगा, जो अंततः इसकी सूचना गतिविधि की गुणवत्ता पर समग्र रूप से लाभकारी प्रभाव होना चाहिए, साथ ही उपयोगकर्ता के अंतरिक्ष क्षेत्र के विषय क्षेत्र का एक विस्तृत ऑन्थोलॉजी विकसित करना चाहिए।संदर्भ :1. ग्लेडुन ए.वाई।, नेसेन एम.वी., श्टोंडा वी.एन. इंटेलिजेंट एजेंट-आधारित सेवाएँ जो बुद्धिमान नेटवर्क प्लेटफ़ॉर्म पर आधारित हैं। कंप्यूटर सुविधाएं, नेटवर्क और सिस्टम, 2004, नंबर 6, पी। 112-122।2. Gladun A.Ya, Rogushina Yu.V., Shtonda V.N. बुद्धिमान नेटवर्क में वेब सेवाओं का ओटोलॉजिकल विश्लेषण // अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन "ज्ञान-संवाद-समाधान" 2007।3. एल। डेबोरा, नतालिया एफ.एन. ओन्टोलॉजी डेवलपमेंट 101: आपका पहला ओन्टोलॉजी बनाने का एक गाइड // स्टैनफोर्ड नॉलेज सिस्टम लेबोरेटरी टेक्निकल रिपोर्ट KSL-01-05 और स्टैनफोर्ड मेडिकल इंफॉर्मेटिक्स टेक्निकल रिपोर्ट SMI-2001-0880, मार्च 2001।4. Kleschev AS, Artemyeva I.L. । डोमेन ऑन्कोलॉजी के बीच संबंध। भाग 1. // सूचना विश्लेषण, अंक 1, C.2, 2002. - C.4-9।