Semantic advanced matchmaker (SAM)
Gelişmiş anlamsal web servis eşleyici (SAM)
- Tez No: 200095
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYŞE BAŞAR BENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Elektronik ortamda bulunan Web servislerinin sayısı arttıkça belirli bir isteğikarşılayacak uygun servisleri bulmak da önem kazanmaktadır. Bu probleme ilişkingünümüzdeki çözümler ve yaklaşımlar kısıtlı tanımlamalar kullandıkları için ve anlamsaltanımlamalardan tam anlamıyla faydalanmadıklarından yetersiz kalmaktadırlar. Servistanımlamaları arasındaki benzerlikleri bulmada kullanılan servis eşleme yöntemi etkin birWeb servis bulma işlemi için büyük önem taşımaktadır. Günümüze kadar olan çalışmalargöstermiştir ki anlamsal Web teknolojilerinin kullanımı servis eşleme yöntemininetkinliğini ve başarısını artırmaktadır.Bu araştırmada Web servisi bulma ve kompozisyonu konuları için çok önemli olanbir konuyu inceliyoruz: Web servis eşlemesi. Bu çalışmada OWL ve OWL-S gibi servislerive ontolojileri ifade etmede kullanılan güncel anlamsal Web teknolojilerini kullanıyoruz.Ayrıca, iki kümeli grafiklere dayanan etkin bir Web servis eşleme algoritmasınıtanıtıyoruz. Güncel çalışmaların çoğunda da görüldüğü üzere Web servislerindeparametrelerin anlamsal olarak eşlenmesi problemi olan parametre eşlemesi için iki kümeligrafiklere dayalı çözümler çok daha etkindir. Önerdiğimiz eşleme algoritması belirli biristeğe denk gelen aday Web servis kümesi içinden isteğe en benzer olan servislerisıralayarak çıktı olarak sunmaktadır. Ortaya koyduğumuz Web servis eşleyicisi anlamsalbenzerlik eşlemesi işlemi için şu teknikleri kullanmaktadır: Kapsama tabanlı benzerlik,özellik tabanlı benzerlik, benzerlik uzaklığı notları ve WordNet tabanlı benzerlik. Eldeettiğimiz sonuçlar gösteriyor ki ortaya koyduğumuz servis eşleyici anlamsal ilişkilerinortaya çıkarılmasında daha etkin olmakta ve detaylı bir eşleme yapılmasına imkanvermektedir.
Özet (Çeviri)
As the number of available Web services increase finding appropriate Web servicesto fulfill a given request becomes an important task. Most of the current solutions andapproaches in Web service discovery are limited in the sense that they are strictly defined,and they do not use the full power of semantic and ontological representation. Servicematchmaking, which deals with similarity between service definitions, is highly importantfor an effective discovery. Studies have shown that use of semantic Web technologiesimproves the efficiency and accuracy of matchmaking process.In this research we focus on one of the most challenging tasks in service discoveryand composition: Service matchmaking. We make use of current semantic Webtechnologies like OWL and OWL-S to describe services and define ontologies. Weintroduce an efficient matchmaking algorithm based on bipartite graphs. We have seen thatbipartite matchmaking has advantages over other approaches in the literature for parameterpairing problem, which deals with finding the semantically matching parameters in aservice pair. Our proposed algorithm ranks the services in a candidate set according to theirsemantic similarity to a certain request. Our matchmaker performs the semantic similarityassignment implementing the following approaches: Subsumption-based similarity,property-level similarity, similarity distance annotations and WordNet-based similarity.Our results show that the proposed matchmaker enhances the captured semantic similarity,providing a fine-grained approach in semantic matchmaking.
Benzer Tezler
- Precondition and effect matching using SWRL
SWRL tanımlı ön şart ve etki eşleyici
VOLKAN ÖZADALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. AYŞE BAŞAR BENER
- Mobil robotlarda engelden kaçınma için RGB+HHA verisiyle derin öğrenme tabanlı anlamsal bölütleme
Deep learning based semantic segmentation with RGB+HHA data for obstacle avoidance in mobile robots
HATİCE AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK KALECİ
- Enhancing content management systems with semantic capabilities
Doküman yönetim sistemlerini anlamsal yeteneklerle geliştirme
SUAT GÖNÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgi ve Belge YönetimiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
PROF. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ
- Evaluation of vector and graph-based search methods in a banking knowledge platform using advanced language models
Bankacılık bilgi platformu için vektör ve grafik temelli arama yöntemlerinin gelişmiş dil modelleriyle değerlendirilmesi
BÜNYAMİN BAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Bina nesnelerinin cıtygml standardına göre LoD2 ve LoD3 ayrıntı düzeylerinde üç boyutlu modellenmesi
Three-dimensional modelling of building objects at LoD2 and LoD3 in accordance with citygml standard
ŞÜHEDA ÖZDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ MELİH BAŞARANER