İÇERİK TABANLI ERİŞİM – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
XML Belgeleri için Yapı ve İçerik Tabanlı Alma
XML, 1996 yılında Web belgeleri yapmak için standart bir biçimlendirme dili olarak önerildi. SGML kadar iyi bir ifade gücüne sahiptir ve HTML gibi kullanımı kolaydır. Son zamanlarda, kullanıcıların Web aracılığıyla XML ile yazılmış çeşitli multimedya belgeleri edinmesi yaygın hale geldi.
Bu arada, XML belgelerinin sayısı önemli ölçüde arttığından, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu belirli bir XML belgesine ulaşmak zordur. Ayrıca, bir XML belgesinin ortak bir mantıksal ve hiyerarşik yapısı olduğu gibi, görüntü ve video gibi multimedya verilerini de içerir.
Bu nedenle, hem belge yapısına hem de görüntü içeriğine dayalı olarak XML belgelerini almak gerekir. Yapı tabanlı erişimi desteklemek için, XML belgelerini temel bir öğe birimi kullanarak dizinleyerek anahtar sözcük, yapı, öğe ve öznitelik dizini olmak üzere dört verimli dizin yapısı tasarlamak gerekir.
İçerik tabanlı erişimi desteklemek için, hem renk hem de şekil özellik vektörlerini verimli bir şekilde depolamak ve almak için yüksek boyutlu bir indeks yapısı tasarlamak gerekir.
Bir öğe, yapılandırılmış (yani, SGML veya XML) bir belge oluşturan temel bir birim olduğundan, yalnızca öğe birimlerine dayalı olarak almayı değil, aynı zamanda öğeler arasındaki mantıksal dahil etme ilişkilerine dayalı olarak almayı da desteklemek önemlidir.
İlk olarak, Avustralya’daki RMIT, bir belgedeki tüm öğeleri indeksleyen ve SGML belgelerinde yapı tabanlı erişim için beş sorgu türünü destekleyecek şekilde öğelerde görünen tüm terimleri depolayan bir alt ağaç modeli önerdi. İkinci olarak, Güney Kore’deki SERI, bir SGML belgesini bir K-ary tam ağacı olarak temsil eden bir K-ary Tam Ağaç Yapısı önerdi.
Bu yöntemde, iki eleman arasındaki ilişki hesaplama yoluyla elde edilebilir, çünkü her eleman bir K-ary ağacındaki bir düğüme karşılık gelir. Üçüncüsü, Madison’daki Wisconsin Üniversitesi, XML öğelerinin her oluşumunu dizinlemek için bir ağaç düğümünün konumunu ve derinliğini kullanmak için yeni bir teknik önerdi.
Bunun için ata sorgularının sabit zamanda yanıtlanabilmesi için ters indeks kullanıldı. Dördüncüsü, IBM araştırma merkezi, XML belgelerini aramak için yeni bir dizin yapısı olan ViST’yi önerdi.
ViST, pahalı birleştirme işlemlerinden kaçınmak için sorgulamanın temel birimi olarak ağaç yapılarını kullandı ve hem metin içeriği hem de XML belgelerinin yapısı üzerinde birleşik bir dizin sağladı. Ancak, bu dört indeksleme tekniğinin ağaç verilerini işlemesi gerekiyordu.
Son olarak, Singapur Üniversitesi, genel grafik yapılı belgeler için yapısal bir özet olan D(k)-Index’i önerdi. D(k) indeksi, yapısını mevcut sorgu yüküne göre ayarlamak için uyarlanabilir yeteneğe sahiptir, böylece verimli güncelleme algoritmalarını kolaylaştırır.
Multimedya veya XML belgeleri için içerik tabanlı alma teknikleri üzerine birçok çalışma yapılmıştır. İlk olarak, IBM Almaden araştırma merkezinin QBIC (Görüntü İçeriğine Göre Sorgulama) projesi, büyük bir çevrimiçi multimedya veritabanında içerik tabanlı görüntü alımını inceledi.
Çalışma, renk, doku ve şekil gibi görsel görüntü özelliklerine dayalı çeşitli sorgu türlerini desteklemiştir. İkinci olarak, ABD’deki Colombia Üniversitesi’nin VisualSEEk projesi, içerik tabanlı erişim ve tarama için bir sistem geliştirdi.
Amacı, görüntü nesnelerinin uzamsal konumlarını ve renklerini birleştiren bir CBVQ (İçerik Tabanlı Görsel Sorgu) uygulamasıydı. Üçüncü olarak, Pensilvanya Eyalet Üniversitesi, görüntü ve video bilgilerine içerik tabanlı erişim için örüntü tanıma yöntemlerinin kullanımına ilişkin kapsamlı bir araştırma sundu.
Dördüncüsü, Güney Kore’deki Chonbuk Ulusal Üniversitesi, hem görüntü içeriğine hem de belge yapısına dayalı birleşik bir erişimi destekleyebilen bir XML belge alma sistemi geliştirdi.
Son olarak, Hong Kong Çin Üniversitesi, İngilizce ve Çince video içeriklerine akıllı arama ve erişim için iVIEW adlı çok dilli bir dijital video içerik yönetim sistemi sundu. VIEW sistemi, XML belgelerindeki çok dilli metin, ses ve video materyallerinin tam içerik indekslenmesine ve alınmasına izin verir.
Erişim sağlayıcı nedir
İnternet içerik sağlayıcı Nedir
Yer sağlayıcı Nedir
5651 sayılı Kanun
Erişim sağlayıcı nedir örnek
Yer sağlayıcı ve içerik sağlayıcı
İnternet yer sağlayıcı Nedir
Erişim Sağlayıcıları Birliği
YAPI VE İÇERİK TABANLI ERİŞİM
Yapı ve içerik tabanlı bir XML belge alma sistemi beş ana bölümden oluşur: XML belgelerini ayrıştırmak ve görüntü bölümleme yapmak için bir ön işleme bölümü, XML belgelerinin dizin anahtarlarını oluşturmak için bir dizin oluşturma bölümü, dizin bilgilerini depolamak için bir depolama yöneticisi bölümü belirli bir veritabanına, sonuçları bulmak ve bunları birleştirilmiş bir veritabanına entegre etmek için birleştirilmiş bir geri alma bölümü ve bir Web tarayıcısı kullanarak kullanıcı sorgularını yanıtlamak için bir kullanıcı arabirimi bölümüdür.
XML dökümanları verildiğinde ayrıştırılır ve ön işleme kısmından görüntü bölütleme yapılır. Ayrıştırılan belge bilgisi, öğe birimlerinden oluşan belge yapısını dizine eklemek için yapı tabanlı dizin oluşturucuya taşınır.
Dizin oluşturarak, bir belge yapısına dayalı sorguları ve öğeler arasında mantıksal bir içermeyi desteklemek mümkündür. Ek olarak, renginin ve şeklinin indeks bilgisini elde etmek için ayrıştırılmış görüntü bilgisi içerik tabanlı indeksleyiciye taşınır.
Şekil için bir görüntü özellik vektörü elde etmek için, ön işleme parçası tarafından üretilen görüntü nesnesini kullanmak ve merkez nokta ile bir dizi kenar noktası arasındaki mesafelere dayalı yüksek boyutlu bir özellik vektörü oluşturmak mümkündür. Bir renk özellik vektörü oluşturmak için, bir renk histogramı oluşturmak ve renk histogramını piksel sayısına bölerek normalleştirmek gerekir.
Yapı tabanlı ve içerik tabanlı dizin bilgileri, sırasıyla dizin yapılarında ayrı ayrı depolanır. Yapı tabanlı erişim için dizin yapıları, bir öğe birimine dayalı olarak XML belgelerinin dizinlenmesiyle oluşturulur ve anahtar kelime, yapı, öğe ve öznitelik dizin yapılarından oluşur.
İçerik tabanlı erişim için indeks yapısı, hem renk hem de şekil özellik vektörlerini verimli bir şekilde depolamak ve almak için X-tree veya CBF gibi yüksek boyutlu bir indeks yapısıdır.
Bir dizi XML belgesinden çıkarılan depolanmış dizin bilgileri kullanılarak, kullanıcı sorgularını yanıtlamak üzere birleşik bir sonuç elde etmek için bazı belgeler alma bölümü tarafından alınır. Yapı ve içerik tabanlı bilgi erişimini entegre etmek için erişim modelleri hakkında çok az araştırma vardır.
Bir belge yapısı sorgusunu yanıtlamak için, bir q öğesi ile bir t öğesi arasındaki benzerlik, bir kosinüs ölçüsü kullanılarak q düğümünün terim vektörü ile t düğümünün terim vektörü arasındaki benzerlik olarak hesaplanır.
Bir görüntü içeriği sorgusunu yanıtlamak için, sorgu özellik vektörü ile görüntü özellik vektörü arasındaki benzerliği 1 (Öklid mesafesi / maksimum mesafe) olarak hesaplamak ve benzerliğin azalan sırasına göre yüksek benzerliğe sahip ilgili belgeleri almak mümkündür. Hem renk hem de şekil özellik vektörlerine dayalı içeriğe dayalı erişim durumunda, bir benzerlik ölçüsü gereklidir.
Veritabanındaki bir sorgu görüntüsü q ile bir hedef görüntü t arasındaki benzerlik şu şekilde hesaplanır (1-Distc(q,t)/Nc)*(1-Dists(q,t)/Ns) burada Distc (Dists) bir anlama gelir sorgu görüntüsü ile hedef görüntü arasındaki renk (şekil) vektör mesafesi ve Nc (Ns), normalleştirme için maksimum renk (şekil) mesafeleri anlamına gelir.
Son olarak, hem yapı hem de içerik tabanlı erişimden elde edilen ön sonuçların entegre edilmesiyle elde edilen nihai bir belge seti, kullanıcılara Web tarayıcısı gibi kullanışlı bir kullanıcı arabirimi aracılığıyla verilir.
Verimli bir yapı ve içerik tabanlı sorgu arabirimi tasarlamak için, XML sorgularını iki türe ayırmak gerekir: basit ve bileşik. Basit sorgu, anahtar kelime, yapı, nitelik ve resim sorgusuna bölünebilir.
Bileşik sorgu, yapı artı anahtar kelime, yapı artı özellik, resim artı anahtar kelime ve resim artı yapı gibi basit sorguların bileşimidir. Yapı sorgusunu yanıtlamanın diğer basit sorgu türlerine kıyasla çok daha fazla zaman aldığı bazı deneylerden gösterilmiştir.
5651 sayılı Kanun Erişim sağlayıcı nedir Erişim sağlayıcı nedir örnek Erişim Sağlayıcıları Birliği İnternet içerik sağlayıcı Nedir İnternet yer sağlayıcı Nedir Yer sağlayıcı Nedir Yer sağlayıcı ve içerik sağlayıcı