Tìm hiểu và xây dựng ứng dụng với Sematic web (Nguyên Thúc Anh Duy vs Nguyễn Thị Khánh Hòa) - 2 docx

Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với ex:index.html exterms:creation-date "August 16, 1999" Một cú pháp RDF/XML để biểu diễn cho phát biểu sau: August 16, 1999 Ta có cách giải thích cụ thể cho cách biểu diễn sau: • Dịng 1: khai báo XML, cho biết nội dung theo sau dựa cú pháp XML phiên XML dùng • Dịng 3: bắt đầu với thẻ theo (bắt đầu từ rdf:RDF , cho biết nội dung XML tiếp dòng 7) mơ tả RDF Từ khóa xác định tài liệu biểu diễn dạng RDF Tiếp theo phần khai báo XML namespace sử dụng tài liệu, tùy vào nhu cầu mục đích sử dụng mà ta dùng namespace khác cho tài liệu • Dịng 4,5,6: mơ tả phát biểu RDF Để mô tả phát biểu dạng RDF/XML dùng rdf:description, rdf:about , subject phát biểu (about http://www.example.org/index.html) Thẻ bắt đầu rdf:Description dòng cho biết bắt đầu mô tả resource, tiếp tục định danh resource dùng thuộc tính rdf:about để URI subject resource Dòng cung cấp phần tử thuộc tính, với Qname exterms:creation-date thẻ nó( phần QName giải thích rõ 48 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với trên) Nội dung phần tử thuộc tính object statement, có giá trị kiểu plain literal “ August 19, 1999 “ • Dòng 7: cho biết kết thúc thẻ rdf:RDF bắt đầu dòng thẻ kết thúc tài liệu RDF Như ta biết làm để khai báo tài liệu RDF Trong tài liệu RDF, tất phần tử có tiếp đầu ngữ rdf dùng để mơ tả tài nguyên Chúng sử dụng không gian tên tổ chức W3C qui định: http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# Ở ví dụ ta mô tả tài liệu cho phát biểu đơn giản, với tài liệu gồm nhiều phát biểu , việc mơ tả thật đơn giản: Ví dụ ta với phát biểu : ex:index.html exterms:creation-date “August 16,1999" ex:index.html dc:language "en" ex:index.html dc:creator exstaff:85740 Cú pháp RDF mô tả sau: August 16, 1999 en 49 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Như với phát biểu ta dùng từ khóa rdf:Description để mơ tả cho Tuy nhiên ta thấy phát biểu có subject (http://www.example.org/index.html) nên ta gộp phát biểu lại với dùng thẻ rdf:Description chung sau: August 16, 1999 en 10 3.3.2 RDF Container Chúng ta thường có nhu cầu mơ tả nhóm (groups) nhiều đồ vật Ví dụ như:1 sách viết nhiều tác giả, danh sách sinh viên khố học, modules phần mềm tróng gói phần mềm v.v RDF cung cấp nhiều loại (types) nhiều thuộc tính (properties) tích hợp sẵn giúp mơ tả nhóm Tuy nhiên RDF cung cấp kiểu khai báo container, dùng để lưu danh sách tài nguyên kiểu giá trị (chuỗi ký tự, kí số, …).Những members container resources (gồm blank nodes) literals 3.3.2.1 Mơ hình Container RDF định nghĩa loại đối tượng container: Bag, Sequence, Alternative 50 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với • Bag danh sách khơng có thứ tự tài nguyên giá trị Nó dùng để khai báo thuộc tính có nhiều giá trị thứ tự giá trị không cần quan tâm đến Bag cho phép giá trị trùng lặp • Sequence danh sách có thứ tự tài nguyên giá trị Nó dùng để khai báo thuộc tính có nhiều giá trị thứ tự giá trị cần quan tâm đến Chẳng hạn dùng Sequence để lưu trữ giá trị theo thứ tự bảng chữ Sequence cho phép giá trị trùng lặp • Alternative danh sách tài nguyên giá trị, dùng để biểu diễn giá trị lựa chọn thuộc tính Để biểu diễn tập hợp tài nguyên, RDF dùng tài nguyên để xác định tập tài nguyên cần biểu diễn Tài nguyên phải khai báo thể loại đối tượng container đề cập Thuộc tính type dùng để khai báo loại đối tượng container sử dụng Mối quan hệ thành viên container tài nguyên tập hợp xác định tên đơn giản : “_1”, “_2”, “_3” … Ví dụ 1: Xét phát biểu sau: “Course 6.001 has the students Amy, Mohamed, Johann, Maria, and Phuong" Có mơ hình RDF là: 51 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Hình 3-9 Mơ tả bag container đơn giản Ví dụ 2: Xét phát biểu sau: “The source code for X11 may ftp1.example.org, or ftp2.example.org" Ta dùng rdf:Alt để mơ tả hình sau : 52 be found at ftp.example.org, Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Hình 3-10 Mơ tả Alt container đơn giản 3.3.2.2 Cú pháp Container Cú pháp RDF container có dạng sau: [16] container [17] sequence [18] bag [19] alternative [20] member ::= sequence | bag | alternative ::= '' member* '' ::= '' member* '' ::= '' member+ '' ::= referencedItem | inlineItem [21] referencedItem ::= '' [22] inlineItem ::= '' value '' Container dùng nơi mà description dùng: [1a] RDF ::= '' obj* '' [8a] value ::= obj | string [23] obj ::= description | container 53 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với tài liệu RDF theo [1a] dùng để mô tả nhiều obj, mà obj description container Ta biểu diễn ví dụ dạng cú pháp RDF/XML sau: Ví dụ cho thấy RDF/XML cung cấp thuộc tính rdf:li để tránh việc phải đánh số cho thuộc tính thành viên Những thuộc tính đánh số rdf:_1, rdf:_2, … phát sinh từ yếu tố rdf:li hình thành lược đồ tương ứng Chú ý việc sử dụng đặt bên Vì khơng có URI ghi rõ nên Bag blank node Việc đặt thuộc tính cách viết tắt biết blank node giá trị thuộc tính 54 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với 3.4 RDF Collection Cũng dùng mục đích định nghĩa tập hợp Nhưng RDF container định nghĩa tập hợp mở, khơng báo khơng cịn có thêm thành viên Trong đó, RDF collection cho phép khai báo tập hợp đóng Cấu trúc RDF Collection tương tự danh sách, có phần tử đầu (rdf:first), phần tử kế (rdf:rest)và phần tử cuối(rdf:nil) Xét phát biểu sau: "The students in course 6.001 are Amy, Mohamed, and Johann" Được biểu diễn đồ thị sau: 55 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Hình 3-11 Mô tả RDF : Collection Ở đồ thị ta thấy với thành viên danh sách, ví dụ s:Amy , subject thuộc tính rdf:first mà subject resource( blank node ví dụ này) mà biểu diễn danh sách Danh sách liên kết với phần cịn lại thuộc tính rdf:rest Phần tử cuối danh sách thuộc tính rdf:rest có resource rdf:nil( danh sách trống) Ví dụ biểu diễn cú pháp RDF/XML sau: 56 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Tuy nhiên RDF / XML cung cấp cách định nghĩa để mô tả tập hợp, cách sử dụng thuộc tính có attribute rdf:parseType=”Collection” Ta viết lại ví dụ cách ngắn gọn sau: 57 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với 4.8.1 sop:RDFterm-equal Đây phép tốn so sánh có dạng ?u=?v Xét ví dụ: Dữ liệu: @prefix foaf: @prefix rdf: @prefix rdfs: _:a foaf:name _:a foaf:mbox "Alice" _:b foaf:name _:b foaf:mbox "Ms A." Truy vấn: PREFIX foaf: SELECT ?name1 ?name2 WHERE { ?x foaf:name ?name1 ; foaf:mbox ?mbox1 ?y foaf:name ?name2 ; foaf:mbox ?mbox2 FILTER ?mbox1 = ?mbox2 && ?name1 != ?name2 } Kết quả: name1 name2 "Alice" "Ms A." 4.8.2 sop:isURI Kiềm tra giá trị biến có URI hay không? Dữ liệu: @prefix foaf: @prefix rdf: @prefix rdfs: _:a foaf:name "Alice" 94 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với _:a foaf:mbox _:b foaf:name _:b foaf:mbox "Bob" "bob@work.example" Truy vấn: PREFIX foaf: SELECT ?name ?mbox WHERE { ?x foaf:name ?name ; foaf:mbox ?mbox FILTER isUri(?mbox) } Kết quả: name mbox "Alice" 4.8.3 sop:isBLANK Kiểm tra giá trị biến có phải blank node hay khơng? Dữ liệu @prefix a: @prefix dc: @prefix foaf: _:a a:annotates _:a dc:creator "Alice B Toeclips" _:b _:b _:c _:c a:annotates dc:creator _:c foaf:given "Bob" foaf:family "Smith" Truy vấn PREFIX a: PREFIX dc: PREFIX foaf: SELECT ?given ?family WHERE { ?annot a:annotates ?annot dc:creator ?c 95 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với OPTIONAL { ?c foaf:given ?given ; foaf:family ?family } FILTER isBlank(?c) } Kết quả: given family "Bob" "Smith" 4.8.4 sop:isLiteral Kiềm tra giá trị biến có phải literal hay khơng? 4.8.5 sop:logical-or Là phép tốn so sánh có kiểu ?u|?v 4.8.6 sop:logical-and Là phép tốn so sánh có kiểu ?u&?v 4.8.7 sop:str Trả kiểu xs:string cho biến có kiều URI 4.8.8 so:lang Trả ngơn ngữ hợp lệ cho biến 4.8.9 sop:datatype Trả kiểu liệu cho biến 96 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Chương CÁC ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB 5.1 Các lĩnh vực ứng dụng 5.1.1 Search Engine Vấn đề đa số Search Engines có thuộc loại Keyword Search Engine Cơ chế chúng định kì duyệt Web để phát thay đổi, lập mục thay đổi Người sử dụng tạo câu truy vấn gồm từ khóa mục để nhận kết mong muốn Tuy nhiên, phương pháp gặp hai vấn đề sau đây: • Một từ khóa có hay nhiều ý nghĩa tùy theo ngữ cảnh Search Engine mối quan hệ từ khóa với • Các trang Web có ý nghĩa với câu truy vấn người sử dụng không tồn kết trả Ví dụ: ta cần tìm thơng tin người trưởng mơn CNTT MIT, ta gõ: “MIT computer science chair” vào Google, kết thu khơng xác 97 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Hinh 5-1 Kết tìm kiếm Google Nguyên nhân việc tìm kiếm thất bại do: keyword “MIT” có nhiều ý nghĩa Ngồi ra, Search Engine hiểu mối liên hệ keyword: MIT, computer science chair Nếu Search Engine tích hợp tri thức để hiểu ý nghĩa từ, cho ta kết xác hơn, lúc việc tìm kiếm dựa khái niệm (concept) khơng phải theo từ khóa (keyword) 5.1.2 Khung làm việc để quản lý tri thức - Framework for Knowledge Management Semantic Web hệ nhiều hứa hẹn cho việc phát triển hệ thống quản lý tri thức Tuy nhiên, vấn đề làm biểu diễn tri thức dạng thức máy hiểu được, để tri thức cần thiết tìm thấy machine agent 98 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Chúng ta sử dụng giải pháp quản lý tri thức dựa định dạng tương thích RDF để biểu diễn luật dựa kỹ thuật để giải nguồn tri thức cách sử dụng câu điều kiện Giải pháp dựa công cụ Semantic Web tồn Điểm thuận lợi thúc đẩy khả tìm kiếm tri thức với độ xác cao, khả truy cập cấu tạo nguồn tri thức cần thiết cho việc giải vấn đề Dạng thức biểu diễn cách dùng statement If-Then, thiết lập theo cách suy diễn (inference) ủy quyền (trust) Semantic Web Các statement điều kiện dùng để lập mục nội dung tài nguyên Web cách nhiều ý nghĩa so với liên kết từ khóa / khái niệm hay metadata chung (các mối liên hệ) Điều hình thành truy vấn dựa ngữ cảnh hơn, tăng cường độ xác tìm kiếm tri thức Ví dụ, vấn đề mục tài liệu, dù có hay khơng có tài liệu mục từ khóa “aspirin” “headache (đau đầu)”, cách aspirin trị headache hay aspirin gây headache giải dễ dàng cách sử dụng câu điều kiện định nghĩa trước Hinh 5-2 Khung làm việc quản lý tri thức đề nghị 99 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Hình phác họa khung làm việc cho quản lý tri thức Semantic Web, phản ánh chuyển đổi đa dạng môi trường phân tán này: tri thức tập hợp từ nguồn khác định dạng khác nhau; sau đó, chúng lưu trữ hình thức biểu diễn thơng thường, xử lý để tính tốn phụ thuộc lẫn thành phần tri thức, hay để giải xung đột, chia sẻ / tìm kiếm, cuối cùng, sử dụng để giải vấn đề 5.1.3 Internet Agent Tiềm Semantic Web kể đến ứng dụng vào Internet agents Hiện nay, để hồn thành cơng việc, internet agents phải yêu cầu trang Web, thu thập xử lý chúng Thông thường công việc agents so sánh giá cả, tham gia đấu thầu, xếp, đăng kí cơng việc Ví dụ: để hồn tất việc đăng kí tour du lịch, ta phải có agent đặt chỗ tour, agent đăng kí vé máy bay, đặt phịng dựa giá rẻ Tuy nhiên, công việc phải làm sẵn trước trang Web cố định, nguy hiểm trang Web có thay đổi cấu trúc Vì thế, agent cần phải hiểu ngữ nghĩa trang Web thể trang Web để hoạt động cách tự động 5.1.4 Push System Các hệ thống push system phát sinh thông tin từ Web cách thường xuyên đến user dựa vào profile họ Tuy nhiên, thông tin mà user nhận thường không phù hợp với yêu cầu họ Do đó, cần phải tích hợp semantic để đánh giá xác 5.1.5 Relationship Semantic Web dùng để tổ chức lại trang Web có nội dung liên quan nhau, phục vụ cơng việc chọn lọc index 100 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với 5.2 Các ứng dụng & dự án có Xem phần phụ lục A trang 211 5.3 Các công cụ phát triển Xem phần phụ lục B trang 215 5.4 Giới thiệu Semantic Search Engine 5.4.1 Giới thiệu: Search Engine ứng dụng quan trọng Thực tế cho thấy có nhiều Search Engines & xây dựng chúng đóng vai trị quan trọng Internet Search Engines Google, AOL, Yahoo, Altavista, MSN, … vô số Intranet Search Engines trường học, cơng ty, tổ chức, … Ngồi ra, cịn có Search Engines khác tích hợp phần mềm Vấn đề đa số Search Engines có thuộc loại Keyword Search Engine Cơ chế chúng định kì duyệt Web để phát thay đổi, lập mục thay đổi Người sử dụng tạo câu truy vấn gồm từ khóa mục để nhận kết mong muốn Tuy nhiên, phương pháp gặp hai vấn đề sau đây: • Một từ khóa có hay nhiều ý nghĩa tùy theo ngữ cảnh Search Engine mối quan hệ từ khóa với • Các trang Web có ý nghĩa với câu truy vấn người sử dụng không tồn kết trả Ví dụ: ta cần tìm thơng tin người trưởng môn CNTT MIT, ta gõ: “MIT computer science chair” vào Google, kết thu không xác Ngun nhân việc tìm kiếm thất bại do: keyword “MIT” có nhiều ý nghĩa Ngồi ra, Search Engine hiểu mối liên hệ keyword: MIT, computer science, chair Nếu Search Engine tích hợp tri thức để hiểu ý nghĩa 101 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với từ, cho ta kết xác hơn, lúc việc tìm kiếm dựa khái niệm (concept) khơng phải theo từ khóa (keyword) Ví dụ nhiều trường hợp người dùng thực việc tìm kiếm khơng phải để tìm thơng tin chi tiết mà để tìm thơng tin liên quan hay phạm trù, lĩnh vực liên quan Mục đích chương đưa nhìn tổng thể Semantic Search Engine (Máy tìm kiếm dựa vào ngữ nghĩa quan điểm Semantic Web), mô tả ưu điểm Semantic Search Engine Semantic Search Engine khắc phục khuyết điểm Search Engine truyền thống (Keyword Search Engine) 5.4.2 So sánh Search Engine truyền thống( Keyword/Free-Text Search Engine) Semantic Search Engine: 5.4.2.1 Search Engine truyền thống Không thể tìm tài ngun thích hợp cách hiệu vì: • Những tài liệu người dùng muốn tìm sử dụng thuật ngữ khác (hay từ đồng nghĩa khác) Ví dụ, ‘Myocardial infarction’ ‘coronary thrombosis’ tương đương • Những lỗi tả biến thể từ ngữ xem thuật ngữ khác môi trường máy tính Ví dụ, ‘psoriasis’ (đúng tả) ‘psoriaisis’ (lỗi in ấn) cho khác nhau; tương tự, ‘anaemia’ (đúng tả T.Anh) ‘anemia’ (đúng tả T.Mỹ) xem khác • Search Engine xử lý trang HTML cách thơng minh Ví dụ, việc tìm kiếm tài nguyên ‘psoriasis’ (bệnh vảy nến) lấy tất tài liệu có chứa từ Tuy nhiên, đa số tài liệu khơng thích hợp/liên quan; nghĩa là, ‘psoriasis’ tài liệu đề cập theo cách khác với chủ đề chúng Ví dụ, vài tài liệu đề cập đến ‘psoriasis’ 102 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với câu ‘See also: psoriasis’; nghĩa là, đáy trang (hay phần trang) có đề cập đến bệnh có triệu chứng tương tự Vì thế, người dùng phải: • Học cách sử dụng Search Engine (SE) cách hiểu nhất: tìm liên quan (related searches): vd: tìm ‘mar’, SE hiển thị liên kết liên quan khác ‘mission to mars’, ‘life on mars’, …tìm theo gốc từ (stemming): vd: tìm ‘swimming’, SE trả kết có chứa ‘swim’, ‘swims’, … tìm kết (search wthin): vd: kết trả nhiều, người dùng chọn chức search within để SE tìm kết trả trước Ngồi cịn có đặc tính khác như: tìm theo phiên bản, tìm theo ngơn ngữ, tìm theo ngày (phạm vi ngày), … Các kĩ tìm kiếm khác như: dùng dấu ‘+’ (tìm tài liệu chứa tất từ), dấu ‘-’ (tìm tài liệu khơng chứa từ), dấu “” (tìm cụm từ), tốn tử AND, OR, NOT, tìm theo site, tìm URL, tìm link, tìm title, dùng wildcard (kí tự thay thế), tìm gần kề (vd: NEAR/5: từ phải nằm cách tối đa từ), dùng NEST (dấu đóng/mở ngoặc), … • Dùng nhiều Search Engine để mong có kết theo ý muốn • Dùng Search Engine chuyên biệt (theo lĩnh vực muốn tìm) 5.4.2.2 Semantic Search Engine (SSE) SSE đáp ứng hầu hết mong đợi người dùng, mang lại: • Một viễn cảnh lĩnh vực tri thức (knowledge domain) tốt • Cho phép tìm kiếm thơng tin dựa nội dung tài liệu • Thơng tin tìm kiếm trả xác phù hợp (tìm tài liệu mà ta khơng thể tìm thấy dùng Search Eninge truyền thống) SSE có ưu điểm kế thừa ưu điểm cơng nghệ Semantic Web: 103 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với • Cách tổ chức liệu theo hướng đối tượng (các Knowledge Base: gồm Ontology tập Instance tương ứng Trong tương lai, Knowledge Base tổ chức tốt liên kết với nhiều hơn, SSE có khả hỗ trợ tìm kiếm nhiều lĩnh vực, nhiều file format, đa ngôn ngữ, với độ xác cao) • Được hỗ trợ to lớn từ Agent tự động Các Agent hỗ trợ SSE việc thi hành dịch vụ tự động duyệt thông tin, đánh giá thông tin, tổng hợp thông tin, lập bảng liệu (thống kê, đánh giá, báo cáo), ghi nhận sở thích cá nhân, crawling, nhiều dịch vụ thông minh khác nhằm hỗ trợ tối đa tốt nhu cầu người dùng • Hiểu ngữ nghĩa từ mà người dùng muốn tìm (ngữ nghĩa từ mô tả Ontology tương ứng lĩnh vực) 5.4.2.3 Các Semantic Search Engine có Xem phụ lục C trang 222 104 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với Chương ỨNG DỤNG MINH HỌA : TÌM KIẾM THƠNG TIN CỦA MỘT NGƯỜI, MỘT NHÓM NGƯỜI VÀ KHẢ NĂNG CỦA HỌ TRONG MỘT TỔ CHỨC 6.1 Giới thiệu ứng dụng Hiện nay, máy tính thay đổi từ thiết bị đơn lẻ, độc lập thành điểm truy cập đến mạng trao đổi thông tin giao dịch thương mại (gọi World Wide Web) Tuy nhiên, thành công mạng WWW làm cho việc tìm kiếm, truy cập, trình bày trì thông tin cho người sử dụng trở nên ngày khó khăn số lượng liệu người dùng khổng lồ Để đối phó với vấn đề này, nhiều nghiên cứu tổ chức kinh doanh thương mại thành lập để làm phong phú nguồn thơng tin có sẵn ngữ nghĩa mà máy tính xử lý Cơng nghệ Semantic Web đời cung cấp khả truy cập thông minh đến thông tin phân tán hỗn tạp, cho phép sản phẩm phần mềm làm cầu nối nhu cầu người dùng với nguồn thông tin có sẵn Cũng dựa quan điểm với kiến thức tìm hiểu phần lý thuyết Semantic Web, nhóm chúng em định xây dựng ứng dụng minh họa để hiểu rõ lĩnh vực Semantic Web Ứng dụng xây dựng nhằm phục vụ cho việc lưu trữ tìm kiếm thơng tin cho tổ chức (ví dụ trường đại học, bệnh viện, viện nghiên cứu hay mở rộng mạng toàn cầu ) Cụ thể hệ thống hỗ trợ người dùng tìm kiếm thơng tin người, nhóm người hay khả họ tổ chức cụ thể Q trình tìm kiếm thơng tin người dùng mô tả cách đơn giản sau: Người dùng vào hệ thống, cung cấp thơng tin cần tìm theo ba lựa chọn (hoặc 105 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với thơng tin cá nhân, thơng tin nhóm nghiên cứu, khả năng) Hệ thống hỗ trợ hai tiêu chí tìm kiếm tìm xác tìm gần Với cách tìm xác hệ thống yêu cầu nhập đầy đủ xác họ tên, kết trả thông tin người có tồn hệ thống Với cách tìm gần đúng, người dùng cần nhập phần chuỗi tên cần tìm, kết trả tập tên có phần giống với chuỗi gõ vào( hệ thống hỗ trợ cách tìm có dấu khơng dấu).Sau người dùng chọn chức hiển thị thông tin chi tiết hay hiển thị thông tin dạng lược đồ để xem chi tiết thơng tin cần tìm Ngồi hệ thống cịn cung cấp chức cập nhật thơng tin người, nhóm nghiên cứu hay khả họ tổ chức, chức cập nhật bao gồm: thêm, xóa, sửa thơng tin Q trình cập nhật mơ tả chi tiết sau: Người dùng ( người quản trị hệ thống) tự động cập nhật thông tin cá nhân, nhóm người hay khả có yêu cầu thay đổi, thay đổi lưu lại hệ thống Hơn hệ thống hỗ trợ chức cập nhật thông tin cá nhân thông qua URL hệ thống mạng tồn cầu Q trình cập nhật hệ thống thông qua URL thực sau: người quản trị hệ thống nhập đường dẫn URL mức độ tìm kiếm( độ sâu liên kết trang web) Sau hệ thống kiểm tra có thơng tin theo địa URL nhập vào có liên quan đến thành viên có hệ thống hay khơng? Nếu có người quản trị chọn thành viên cần cập nhật lại thơng tin, lúc hệ thống cập nhật thêm địa URL cho thành viên lựa chọn Bên cạnh hệ thống hỗ trợ cập nhật địa URL tìm thấy thơng qua việc tìm kiếm tên người cụ thể cơng cụ tìm kiếm - Google Q trình mô tả chi tiết sau: người quản trị hệ thống nhập tên có hệ thống thực tìm kiếm tất URL có liên quan đến người hệ thống mạng toàn cầu(giống cách tìm Google) Sau người quản trị chọn URL cần cập nhật yêu cầu hệ thống cập nhật thêm URL cho cá nhân 106 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với 6.2 Các yêu cầu ứng dụng 6.2.1 Các yêu cầu lưu trữ Với mục tiêu mang tính ngữ nghĩa vào liệu, toàn liệu ứng dụng lưu trữ dạng RDF , file RDF liên kết với thông qua URIs Hệ thống kế thừa từ vựng định nghĩa sẵn FOAF ( giới thiệu mục 3.6) để mơ tả thơng tin người, nhóm người mối quan hệ chúng Ngoài hệ thống tự định nghĩa ontology riêng nhằm mô tả thông tin cho khả hệ thống mối quan hệ chúng với người với nhóm người • Thông tin mô tả tài nguyên người bao gồm : Các thông tin cá nhân : danh hiệu (Mr, Mrs, Ms, …), họ, tên, họ tên, địa email, trang chủ, website nơi làm việc, website trường học Các thông tin mô tả khả làm việc Các thơng tin mơ tả nhóm mà người thành viên Các thơng tin mơ tả người mà người biết Các địa URI website liên quan đến người • Thơng tin mơ tả tài ngun nhóm người bao gồm: Tên nhóm, mơ tả nhóm (nhóm nghiên cứu lĩnh vực gì, dự án thực hiện, thực hiện, kết nghiên cứu đạt …) Các thông tin mô tả nhóm nhóm Các thơng tin mơ tả khả cần thiết nhóm Các thơng tin mơ tả thành viên nhóm • Thơng tin mô tả khả bao gồm: Tên khả Các thơng tin mơ tả khả thuộc nhóm người Các thơng tin mơ tả người có khả 107 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với 6.2.2 Các yêu cầu giao diện Giao diện đồ họa ứng dụng mô tả trực quan mối quan hệ người (hay nhóm người, hay khả năng) với người khác, với nhóm người khác với khả khác Nhiệm vụ giao diện chuyển file RDF mô tả tài nguyên (một người, nhóm người hay khả năng) thành lược đồ (graph) giúp người dùng hình dung định hướng mối quan hệ tài nguyên với tài nguyên khác tổ chức 6.2.3 Các yêu cầu chức 6.2.3.1 Nhóm chức tìm kiếm Cho phép người dùng tìm kiếm theo tiêu chí : • Tên người • Tên nhóm người • Tên khả Kết tìm tất thơng tin liên quan đến người (hay nhóm người hay khả năng) thể giao diện đồ hoạ 6.2.3.2 Nhóm chức xem chi tiết Cho phép người dùng xem thơng tin chi tiết (tồn nội dung tài nguyên) người, nhóm người hay khả năng, tồn nội dung file RDF mô tả tài nguyên người, nhóm người hay khả 6.2.3.3 Nhóm chức cập nhật tài nguyên Ngoài chức tra cứu thơng tin hệ thống cịn có chức để cập nhật tài ngun : • Nhóm chức cập nhật tài nguyên người : Thêm người vào hệ thống, xoá người khỏi hệ thống, chỉnh sửa thông tin người hệ thống, cập nhật địa (URI) trang web liên quan đến 108 ... nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với ... "Alice" 94 Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với _:a foaf:mbox ... cứu, tìm hiểu xây dựng ứng dụng với RDF Collections RDF collection viết triple pattern sử dụng dấu “()” Dạng “()” dạng viết tắt resource rdf:nil hay