Geri Dön

Anlamsal Veb uyumlu etmenler için bir ontoloji yönetim sisteminin geliştirilmesi

Development of an ontology management system for semantic Web enabled agents

PDF İndir

  1. Tez No: 420520
  2. Yazar: OYLUM ALATLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Anlamsal Veb ve pratikteki uygulaması durumundaki Baglı Veri Agı sürekli genislemekte, içerdikleri ontolojiler ile veri kümeleri kontrolsüz olarak degismektedir. Dolayısıyla, Anlamsal Veb ve Baglı Veri Agı üzerinde çalısan etmenlerin kendilerini ilgilendiren verilerdeki ve ontolojilerdeki degisimleri izleyebilmeleri, degisimlerin gerektirdigi tepkileri zamanında verebilmeleri önem kazanmıstır. Literatürde ontoloji değisimlerini yöneten çalısmalar bulunmasına karsın, bu çalısmalarda gerçeklesen degisimleri yazılımlardan saklamak amaçlandıgından etmen sistemlerinin tepkisel olmalarından kaynaklanan degisimlerden haberdar olma gereksinimlerini karsılayamamaktadır. Baglı Veri kümelerindeki degisimleri izleyen çalısmalar da mevcuttur. Bu çalısmalar ise veriseti düzeyindeki degisimleri izlemeleri, federe sorguları desteklememeleri ya da itme-isteme tabanlı yaklasımları es zamanlı olarak desteklememeleri nedeniyle etmen sistemlerinin gereksinimlerini karsılayamamaktadırlar. Bu baglamda tez kapsamında etmenlerin anlamsal veb üzerindeki veri ve ontolojilerdeki degisimleri izlemek için kullanabilecekleri itme-isteme tabanlı federe sorguları destekleyen bir altyapı gelistirilmistir. Bu altyapı,“ortam”soyutlaması ile buna ilişkin A&A meta-modeline dayanmakta ve degisimlerin izlenmesi için gerekli artifaktları etmenin ortamı içerisinde çalısma alanlarında barındırmaktadır. Bu tez bilindiği kadarıyla etmen sistemlerinde ortamı Anlamsal Veb ve Bağlı Veri açısından ele alan ilk çalışmadır.

Özet (Çeviri)

Semantic Web and its practical application Linked Data Web are getting bigger gradually while the ontologies and datasets included change without any control. Therefore, it became important for the agents that work on the Semantic Web and Linked Data Web to monitor the changes in the ontologies and data they use, and react to these changes promptly. Although there are studies for managing ontology changes in the literature, since these studies aim to hide the changes from software, they do not meet the change awareness requirement of agent systems. There are studies for managing the changes in Linked Data datasets too. Since they monitor only dataset level changes, and do not support federated queries or push-pull based approaches, these studies can not meet the requirements of agent systems either. In this context, a pull-push based framework with support for federated queries that can be used by agents for monitoring data and ontology changes on the Linked Data Web and Semantic Web is developed within the scope of this thesis. This framework is built upon the environment abstraction and the related A&A metamodel, and hosts the artifacts necessary for monitoring changes in the agent environment workspaces. To our knowledge, this study is the first one that approaches agent environment from the Semantic Web and Linked Data perpectives.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    132950

    Multipl skleroz türlerinde açık ve örtük belleğin dikkat, üst-bellek süreçleri ve duyguduruma göre değişimi

    The Variation of explicit and implicit memory in multiple sclerosis according to attention, meta-memory functions and affect

    ÇİĞDEM ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİREL KARAKAŞ

    PROF. DR. AKSEL SİVA

  2. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Tez No

    921770

    Dîvânu Lugâti't-Türk ile Altay Türkçesindeki ortak sözcüklerin ses ve anlam bilgisi bakımından incelenmesi

    Analysis of common words in Dîvânu Lugâti't-Türk and Altaic Turkish in terms of phonetics and semantics

    ELİF ÖZDİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Türk Dili ve EdebiyatıAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜLYA GÖKÇE

  4. Tez No

    992230

    Unified local-global prompt learning for few-shot vision-language adaptation via optimal transport

    Optimal taşıma aracılığıyla az örnekli görme-dil uyarlaması için birleşik yerel-global istem öğrenme

    DENİZ KİZAROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPTEKİN TEMİZEL

  5. Tez No

    199445

    WEB service composition under resource allocation constraints

    Kaynak ayrım kısıtları altında WEB servis birleşimi

    ERMAN KARAKOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL

Geri Dön