SEMANTİK WEB – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

bestessayhomework@gmail.com * 0 (312) 276 75 93 *Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, Ücretli Ödev Yaptırma, Parayla Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Proje YAPTIRMA siteleri, Mühendislik proje yaptırma, Bitirme projesi YAPTIRMA, Ödev YAPTIRMA programı, En iyi ödev siteleri, Parayla ödev yapma siteleri, Ücretli ödev YAPTIRMA, Ücretli Proje Yaptırma, Tez Yaptırma

SEMANTİK WEB – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

7 Haziran 2022 Semantik veri Nedir Semantik Web Katmanları Web 3.0 nedir 0
Yönlendirme Algoritması

SEMANTİK WEB’DE ENTEGRASYON KONULARI

Tim Berners-Lee Semantik Web vizyonunu özetledi: “Semantik Web bağlamında, semantik kelimesi makine tarafından işlenebilir anlamına gelir. Veri için anlambilim, bir makinenin bu verilerle neler yapabileceğini ifade eder”. Ayrıca Semantik Web’in, bazı verilerle ne demek istediğinizi ve onunla ne yapmak istediğinizi değil, ne demek istediğinizi söylediğiniz, bildirimsel bir ortam olduğunun altını çizdi.

Semantik Web’in gelişimi, XML belgelerinin yapısına anlam eklenmesine ve makineler tarafından işlenmek için gerekli semantik bilgilerin tanımlanmasına izin veren farklı teknolojilerin benimsenmesini içerir.

Uzun süredir bu sorun, “terimler arasındaki ilişkileri kesin olarak tanımlayan” belge veya dosyalar olarak tanımlanan “ontolojiler” aracılığıyla ele alınmaktadır. Bilgi kaynaklarına göre, ontolojiler, sözdizimsel temsillerinden bağımsız olarak veri havuzlarının içeriğini tanımlayarak anlamsal entegrasyonlarını sağlar.

Bir kavramsallaştırmayı veya ontolojiyi somutlaştırmanın bir yolu olarak, bu bilgiyi temsil edecek bir dil gereklidir. Geleneksel olarak, bu diller yapay zeka alanında geliştirilmiştir ve biçimsel temellerini 1. ve 2. dereceden yüklem hesabı, açıklama mantığı veya nesne yönelimli olanlar gibi paradigmalar üzerinde yoğunlaştırır. Günümüzde, XML tabanlı diller Semantik Web için ideal adaylardır.

Bu nedenle, ilk öneriler, XML’in etiketlerini devralan ve ilk veri modelinin ifade edilebilirliğini geliştiren yeni özellikleri içeren SHOE, XOL, OML ve RDFS idi. Daha sonra, OIL, DAML+OIL ve OWL gibi RDF ve RDFS’yi genişleten diğer diller önerildi. Bu sonuncusu, W3C Semantic Web Group’un çabaları nedeniyle ontolojileri temsil etmek için standart olacak.

Semantik Web için en naif ayar, tüm veri kaynaklarının çok sınırlı bir dizi evrensel olarak kabul görmüş, iyi bilinen ontoloji ile taahhütte bulunduğu ayar olacaktır. Bu senaryonun pek gerçekçi olmadığı açıktır çünkü herkesten sınırlı bir ontolojiler grubu ile taahhütte bulunması beklenmemektedir.

Spesifik ontolojileri değerlendirmekten sorumlu birçok ontoloji ve birçok sistem olacağını hayal etmek daha kolaydır. Değerlendirme, sistemlerin birlikte çalışabilirliğine ve özerkliğine saygı göstermek için gerekli olan aracıların veya sistemlerin etkileşimi sayesinde işbirlikçi bir şekilde yapılmalıdır.

BİR VERİTABANI PERSPEKTİFİ

Codd, 1970’lerin başında ilişkisel modeli resmi olarak tanımladığından, bu model, anlamlılığını ve etkinliğini kanıtlamış, ancak aynı zamanda sınırlamalar da sunmuştur. Bu, birçok uzantının tanımını motive etti.

Bunlardan ikisi alışılmadık derecede yüksek bir başarı derecesi göstermiştir. Tümdengelimli ve nesne yönelimli veritabanı paradigmaları, veritabanlarında özyineleme ve nesne yönelimini tanıtma girişimleridir. XML, yapısal özyinelemeye izin veren yarı yapılandırılmış bir modele dayalı bir standarttır. Cebiri, hem statik hem de dinamik tür çıkarımını destekleyen işlevsel dil özelliklerine sahiptir.

Bu, XML’in dağıtım, özyineleme ve nesne yönelimli ilişkisel modellerin sorunlarını içerdiği ve genişlettiği anlamına gelir.
Diğerlerinin yanı sıra DTD’leri veya XML Şemasını kullanarak XML’de bütünlük kısıtlamalarını belirlemenin birkaç yolu olduğu gösterilmiştir. Veri yönetimi sırasında farklı formatlarda ifade edilen kısıtlamaların birden fazla getirilmesini önlemek için, benzersiz bir kısıtlama belirtimi formatının seçilmesi arzu edilir.

XML Şeması, son çalışmalarda gösterildiği gibi, anlamlılığı nedeniyle en iyi aday gibi görünmektedir. Bununla birlikte, RDF ve RDF Şemaları gibi diğer standartlar tamamlayıcıdır ve Semantik Web’de önerildiği gibi daha yüksek bir soyutlama seviyesinde birlikte kullanılabilir. Bütünlük kısıtlamaları aracılığıyla bakım ve sorgu optimizasyonu ile ilgili neredeyse tüm yönler XML’de açıktır.


Web 3.0 nedir
Semantik Web Nedir
Semantik Web Ders Notları
Semantik Web Katmanları
Semantik Web bilgi teknolojileri
Semantik veri Nedir
Semantik Web örnekleri
Anlamsal Web Nedir


Birçok sınır araştırma ve geliştirmeye açıktır. Ayrıca, W3C XML sorgu dili ve cebir önerilerinin mevcut durumunda veri yoğun işleme için pratik bir sorgu dili olarak geçerli olmasını hala sağlayamıyoruz. Alternatif öneriler mevcuttur, Bonifati ve Ceri’nin karşılaştırmalı analizine bakınız, ancak bunların çoğu W3C’ninkiyle uyumludur.

İyi bir örnek, üç önemli W3C üyesi tarafından geliştirilen tekliftir: Oracle, IBM ve Microsoft. Birlikte, SQL ve ilişkisel cebire çok yakın bir sorgu dili ve cebir geliştirdiler, bunların sonuçları özellikle veri yoğun işlemeye yönelik olmasına rağmen XQuery’ler ile uyumlu.

Bir güncelleme anlamsal modeli, henüz yapılacak iş miktarını ortaya çıkaran hala tanımsızdır. Veri işleme dilinin tam bir tanımı için, verilen güncelleme komutlarını içeren yeni önerilerin tanımlanması gerekecektir. Dilin tamamen resmileştirilmesi sürecini bitirdikten sonra, XML için bir işlemsel sistemin geliştirilmesi gerekli olacaktır. Birden çok eşzamanlı erişim altında veri bütünlüğünü koruyacaktır. Bu çalışma esas olarak mantıksal veri şeması ile ilgilidir. Fiziksel modeldeki iyileştirmeler daha sonra başlayacak.

Sonuç olarak, bütünlük kısıtlamaları yönetimi dahil olmak üzere XML sorgu işlemenin kaç yönünün veritabanı topluluğundan ciddi bir ilgi görmesi gerektiğini not edebiliriz. Yeni araştırma alanları, Web’deki bu yeni veri modeliyle ilgili tüm yönleriyle açık ve derinlemesine araştırmalar, endüstriye uygulanması açısından hayati önem taşımaktadır.

Semantik Web, Web’e benzer bir büyüme modeli olmaya devam edecek ve başarısı, bu geliştirme modelini uygulanabilir kılan gerçekçi teknikleri geliştirebilmemize bağlı.

Farklı çıkarım mekanizmalarının her biri için ifade gücü, doğruluk, tamlık ve verimlilik kavramları arasında benimsenen değiş tokuş, dağıtılmış mantıksal programlar için ontolojilere dayalı yeni değerlendirme teknikleri hakkında geniş bir çalışma yelpazesi açacaktır. 

Öte yandan, büyük dağıtılmış bilgi tabanlarının sorgulanması ve verimli yönetimi, diğer şeylerin yanı sıra, bilginin verimli entegrasyonu ve dağıtılmış çıkarım mekanizmalarının gelişimi ile ilgili olarak hala çözülmemiş birçok yönü vardır.

1960’ların sonlarından bu yana araştırmacılar, yönetim karar vericilerini desteklemek için bilgisayarlı sistemler geliştirmekte ve uygulamaktadır. 1980’lerin başında bir dizi karar destek sistemi (DSS) tipolojisi önerildi, ancak teknoloji gelişmeleri ve yeni uygulamalar genişletilmiş bir KDS çerçevesine yol açtı.

Power’da ayrıntılı olarak geliştirilen genişletilmiş DSS çerçevesi, karar vericilerin ve DSS geliştiricilerinin mevcut DSS’nin yanı sıra potansiyel karar destek projelerini açıklamalarına ve sınıflandırmalarına yardımcı olur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir