Ứng dụng semantic web để phát triển hệ thống tư vấn việc làm

Header Page of 126 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Công trình hoàn thành ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Lê Văn Sơn PHẠM THANH HÙNG Phản biện 1: TS Huỳnh Công Pháp ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB ĐỂ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG TƯ VẤN VIỆC LÀM Phản biện 2: PGS.TS Đoàn Văn Ban Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01 Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 15 tháng 10 năm 2011 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng Đà Nẵng - Năm 2011 Footer Page of 126 - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Header Page of 126 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài có hàng trăm ngàn sinh viên trường số kiếm việc làm phù hợp lại thất nghiệp làm công Web 2.0 đạt thành tựu đáng kể việc việc không phù hợp với trình độ lực thân Với nâng cao tính tương tác đẩy nhanh tốc độ xử lý đáp ứng vấn đề nêu đề xuất xây dựng đề tài “Ứng dụng công nghệ yêu cầu người dùng Tuy nhiên xã hội thông tin đương đại semantic web để phát triển hệ thống tư vấn việc làm” nhu cầu người dùng không dừng lại việc cải thiện tốc độ mà Mục tiêu nhiệm vụ nguyên cứu phải cải thiện chất lượng xử lý trang web theo yêu cầu ngày Nghiên cứu công nghệ Semantic web, tìm hiểu hướng phát nâng cao Web 3.0 (Web Semantic) đời nhằm đáp ứng triển ứng dụng sử dụng công nghệ Semantic web Từ đó, phát yêu cầu chất lượng triển ứng dụng tư vấn việc làm Với đặc điểm nâng cao khả chia sẻ tài nguyên tăng “sự hiểu biết” trình xử lý liệu máy tính Web Phạm vi đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Semantic sâu vào phân tích định hướng liệu, đồng thời hỗ Đối tượng nghiên cứu gồm: Web ngữ nghĩa, phương pháp xây trợ phát triển ứng dụng Web Semantic nhiều lĩnh vực khác dựng lưu trữ liệu Web ngữ nghĩa, công cụ dùng để Một lĩnh vực mạnh Web Semantic xử lý xây dựng Web ngữ nghĩa, công cụ dùng để thực triển khai tìm kiếm thông tin Việc phân tích định hướng nội dung lưu trữ hệ thống thành chương trình Visual Studio, ngôn ngữ lập cho phép xây dựng sở liệu phục vụ tìm kiếm trình, gói thư viện mở rộng hình thức tư vấn việc làm xác hơn, tinh gọn Phạm vi nghiên cứu Nước ta đà phát triển hội nhập với giới, kinh • Xây dựng tập từ vựng Ontology tư vấn việc làm tế thị trường nhiều thành phần mở nhiều hội việc làm cho tất • Xây dựng ứng dụng để tư vấn việc làm sở tập từ người Hàng ngàn hội việc làm chờ đón ngày vựng tạo Nhưng thông tin đến với người lao động Phương pháp nghiên cứu cách nhanh xác nhất, người tìm việc Phương pháp nghiên cứu lý thuyết công với đống bùi nhùi công việc phải lựa chọn Đó • Nghiên cứu tài liệu, công cụ công nghệ liên quan điều trăn trở người tìm việc làm công ty • Tổng hợp tài liệu, liệu tuyển dụng Phương pháp khảo sát Bên cạnh đó, vấn đề việc làm vấn đề nhứt nhối với nhiều nước giới Nạn thất nghiệp làm ảnh hưởng không nhỏ đến trình phát triển quốc gia Ở nước ta hàng năm Footer Page of 126 • Tìm hiểu hình thức tư vấn việc làm từ trung tâm từ hệ thống tư vấn qua mạng có Header Page of 126 • Tìm hiểu vấn đề liên quan thông tin cần thiết Chương TỔNG QUAN VỀ SEMANTIC WEB Trong chương này, dành để giới thiệu kết nghiên trình tư vấn Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm cứu tổng quan web ngữ nghĩa, vấn đề liên quan đến web ngữ • nghĩa Phân tích hệ thống, xây dựng ứng dụng Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Tiếp cận công nghệ mới, phát triển ứng dụng mẫu làm bước 1.1 Web ngữ nghĩa (Semantic Web – SW) 1.1.1 đệm để thâm nhập xâu vào công nghệ Giới thiệu Web ngữ nghĩa mở rộng Web mà Về mặt thực tiễn: Tạo ứng dụng mẫu để dựa vào thông tin định nghĩa rõ ràng cho người máy tính có phát triển ứng dụng hoàn thiện góp phần cải thiện vấn đề thể làm việc với cách hiệu Mục tiêu việc làm nước ta Web có ngữ nghĩa để phát triển chuẩn chung công nghệ Bố cục luận văn Luận văn chia làm chương Chương trình bày nội dung nghiên cứu tổng quan web ngữ nghĩa, thực nghiên cứu lý thuyết liên quan đến công nghệ cho phép máy tính hiểu nhiều thông tin Web, cho chúng hỗ trợ tốt việc khám phá thông tin, tích hợp liệu (dữ liệu liên kết động), tự động hóa công việc 1.1.2 Web ngữ nghĩa gì? xây dựng web ngữ nghĩa, đặc biệt khái niệm RDF, Ontology Web ngữ nghĩa phát triển Tim- Berners Lee, cha đẻ Ontology đóng vai trò quan trọng phương tiện giúp WWW, URIs, HTTP HTML Theo Ông, ‘‘ Web ngữ nghĩa cung cấp ngữ nghĩa cho trang web mở rộng Web tại, cho phép người dùng truy tìm, Chương giới thiệu số công cụ hỗ trợ xây dựng phối hợp, sử dụng lại trích lọc thông tin cách dễ dàng web ngữ nghĩa giới thiệu môi trường, ngôn ngữ để phát triển xác ’’ (Tim- Berners Lee, XML-2000) ứng dụng 1.1.2.1 Nội dung xây dựng Web ngữ nghĩa Chương Đề xuất giải pháp, giới thiệu trình phát triển, cài Để xây dựng hệ thống Web ngữ nghĩa thay cho World đặt ứng dụng đưa số kết thực ứng dụng Wide Web tại, nhà nghiên cứu nỗ lực tập trung nghiên cứu với ba hướng sau: Chuẩn hoá ngôn ngữ biểu diễn liệu (XML) siêu liệu (RDF) Web Chuẩn hoá ngôn ngữ biểu diễn Ontology cho Web có ngữ nghĩa Footer Page of 126 Header Page of 126 Phát triển nâng cao Web có ngữ nghĩa (Semantic Web Tầng Ontology Ontology Vocabulary Bộ từ vựng ontology xây dựng Advanced Development - SWAD) 1.1.2.2 Kiến trúc phân tầng Semantic Web sở tầng RDF RDFS, cung cấp biểu diễn ngữ nghĩa mềm dẻo cho tài nguyên web có khả hỗ trợ lập luận Tầng Logic Việc biểu diễn tài nguyên dạng từ vựng ontology có mục đích để máy lập luận Mà sở lập luận chủ yếu dựa vào logic Tầng Proof Tầng đưa luật để suy luận Cụ thể từ thông tin có ta suy thông tin Tầng Trust Hình 1.1 Kiến trúc phân tầng web ngữ nghĩa năm 2006 Trong cấu trúc tầng có vai trò định: Tầng URI, UNICODE Unicode: bảng mã chuẩn chung có đủ ký tự để thống giao tiếp tất quốc gia URI (Uniform Resource Identifier):là kí hiệu nhận dạng Web đơn giản Tầng XML XML – (eXtensible Markup Language) ngôn ngữ đánh dấu mở rộng, cho phép người dùng tùy ý thêm vào thẻ theo yêu cầu Tầng RDF RDF (Resource Description Framework): Khung mô tả tài nguyên - RDF W3C giới thiệu để cung cấp cú pháp chuẩn để tạo, thay đổi sử dụng thích Web ngữ nghĩa Footer Page of 126 Đảm bảo tính tin cậy ứng dụng Web ngữ nghĩa 1.2 1.2.1 RDF Nền tảng Semantic Web Giới thiệu RDF RDF thành phần quan trọng Semantic Web, đặt XML, RDF sử dụng cú pháp XML để biểu diễn thông tin Ngôn ngữ XML dùng để biểu diễn thông tin RDF gọi RDF/XML Thông qua định dạng này, thông tin RDF trao đổi dễ dàng hệ thống máy tính hệ điều hành hay ngôn ngữ lập trình ứng dụng khác 1.2.2 RDF gì? RDF (Resource Description Framework) “bộ khung” sử dụng để mô tả nguồn tài nguyên Internet 1.2.3 Mô hình RDF Mô hình RDF gồm ba đối tượng sau: Tài nguyên (Resources): tất mô tả biểu thức RDF Header Page of 126 10 Thuộc tính (Properties): thuộc tính, đặc tính, quan hệ dùng để mô tả tính chất tài nguyên Vi dụ 1: Mô hình hóa cho phát biểu Phát biểu (Statements): phát biểu gồm ba thành phần http://localhost:8080/owls.owl#Sơn sau: Subject (Tài nguyên): địa hay vị trí tài nguyên http://localhost:8080/owls.owl# hasBrother muốn mô tả Predicate (Vị ngữ): xác định tính chất tài http://localhost:8080/owls.owl#Minh nguyên Object (Bổ ngữ): giá trị nguyên thủy tài nguyên Hình 1.3 Mô hình ba Triple Mỗi phát biểu (subject, predicate, object) gọi 1.2.5 Namespace tập tên (name), định danh ba ( triple) Ví dụ: Xét phát biểu sau URI, sử dụng tài liệu XML element type “Sơn có anh Minh” attribute name Phát biểu phân thành phần sau: 1.2.6 Subject 1.2.4 Namespace Literal Literal sử dụng để biểu diễn giá trị số, ngày sơn Predicate hasBrother (có anh) tháng, chuỗi Bất biểu diễn giá tri Literal Object biểu diễn dạng URI Minh Đồ thị RDF 1.2.7 Một tập hợp RDF Triple gọi đồ thị RDF 1.2.7.1 Kiểu liệu có cấu trúc RDF Container RDF sử dụng số phần tử đặc biệt để xây dựng danh (RDF Graph) sách, gọi “bộ chứa” (RDF Container) Ba phần tử Subject predicate Object dùng để mô tả nhóm rdf:Bag, rdf:Seq rdf:Alt 1.2.7.2 RDF Collection RDF collection cho phép khai báo tập hợp đóng Cấu trúc RDF Collection tương tự danh sách, có phần tử đầu Hình 1.2 Mối quan hệ thành phần triple Footer Page of 126 (rdf:first), phần tử kế (rdf:rest)và phần tử cuối(rdf:nil) Header Page of 126 1.2.8 11 12 Chia sẻ hiểu biết chung ứng dụng người RDFS (RDF Schema) RDFS sử dụng để định nghĩa nguồn tài nguyên Cho phép sử dụng lại tri thức lớp Trong RDF, tất thứ coi nguồn tài nguyên, Đưa giả thiết rõ ràng miền thân lớp nguồn tài nguyên, bên Phân tách tri thức lĩnh vực với tri thức thao tác tập hợp nguồn tài nguyên khác Phân tích tri thức lĩnh vực Phân tích hình thức khái RDF/RDFS trước coi thành phần cốt yếu để biểu diễn nội dung Semantic Web Tuy nhiên, chúng không đủ niệm, cần thiết cho việc tái sử dụng mở rộng Ontology 1.3.4 Các thành phần Ontology mạnh để mô tả thông tin cách chi tiết Cụ thể hơn, chúng không Các cá thể (Individuals): Các cá thể thành phần có ràng buộc cục domain range, ràng buộc tồn tại, bản, tảng Ontology tập hợp, thuộc tính bắc cầu nghịch đảo, đối xứng… (các thuộc Các lớp (Classes): lớp nhóm, tập hợp đối tính liên quan đến logic), đặc biệt chúng chuẩn ngữ tượng trừu tượng Chúng chứa cá thể, lớp nghĩa nên khó hỗ trợ cho suy diễn, lập luận khác, phối hợp hai 1.3 Các thuộc tính (Properties): đối tượng Ontology 1.3.1 Ontology ngôn ngữ Web OWL mô tả thông qua việc khai báo thuộc tính Khái niệm Ontology Ontology cung cấp từ vựng chung dùng để mô tả chúng Mỗi thuộc tính có tên giá trị thuộc lĩnh vực nghĩa loại đối tượng hay khái niệm tính Các thuộc tính sử dụng để lưu trữ thông tin hữu, với thuộc tính quan hệ chúng lời đặc tả mà đối tượng có cho nghĩa từ từ vựng Các mối quan hệ (Relation): Một mối quan hệ thuộc 1.3.2 tính có giá trị đối tượng Ontology Các kiểu kiến trúc Ontology Trong môi trường mở Web, ontology phát triển 1.3.5 Ngôn ngữ OWL bảo trì cách độc lập môi trường phân tán Do hai hệ OWL (The Web Ontology Language) ngôn ngữ gần thống sử dụng hai ontology khác để mô tả cho hai XML dùng để mô tả hệ sở tri thức OWL ngôn ngữ domain tương tự nhau, vấn đề gọi không thống đánh dấu dùng để xuất chia sẻ liệu Internet thông qua ontology Có ba kiến trúc nhằm giải vấn đề này, là: mô hình liệu gọi “Ontology” OWL biểu diễn ý nghĩa ontology đơn, đa ontology, ontology phức hợp: thuật ngữ từ vựng mối liên hệ thuật ngữ 1.3.3 để đảm bảo phù hợp với trình xử lý phần mềm Vai trò Ontology Danh sách phân tích vai trò Ontology ngữ cảnh ứng dụng Web có ngữ nghĩa Footer Page of 126 Header Page of 126 13 Chương CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ CÔNG CỤ XÂY 14 2.1.3 Công cụ Jena Jena Java Framework dùng để xây dựng ứng dụng DỰNG WEB SEMANTIC Hiện có nhiều công cụ có khả hỗ trợ người thiết kế Web ngữ nghĩa Jena cung cấp môi trường lập trình cho RDF, RDFS, giải toán liên quan Có thể kể số như: OWL SPARQL - ngôn ngữ truy vấn cho RDF Jena bao gồm Sesame, Protégé, Ontolingua, Chimaera, OntoEdit, OidEd… Ngoài thành phần tính sau: nội dung chương giới thiệu sơ lược số ứng dụng 2.1.4 xây dựng Semantic web 2.1 2.1.1 Một số công cụ xây dựng ontology Phần mềm Chimaera Chimaera ứng dụng phát triển đại học Stanford, với mục đích ban đầu nhằm giải hai vấn đề là: trộn Phần mềm Protégé Protégé phần mềm mã nguồn mở Java tiếng Protégé nghiên cứu phát triển từ năm 1998 nhóm nghiên cứu Mark Musen, ĐH Stanford nhằm quản lý thông tin lĩnh vực sinh y học Mã nguồn Protégé tìm thấy website: http://smi-protege.stanford.edu/repos/protege/owl/trunk Ontology chuẩn đoán lỗi, phân tích tính quán Ontology phân tán 2.1.2 Phần mềm Sesame Sesame phần mềm mã nguồn mở dự án European IST On-To-Knowledge công ty Hà Lan Aduna giúp cho việc lưu trữ truy vấn liệu RDF RDFS Ngày nhiều ứng dụng lĩnh vực Web ngữ nghĩa sử dụng Sesame ứng dụng chủ cho phép lưu trữ truy vấn liệu RDF RDFS Lý Sesame trở nên phổ biến ưu điểm kiến trúc nó, không mặt thiết kế mà tính ứng dụng, sau: Sesame thiết kế phần mềm trung gian người dùng kho lưu trữ liệu Sesame cung cấp chế cho phép lưu trữ ổn định Hình 2.1 Giao diện phần mềm Protégé 2.1.4.1 Đặc điểm Protégé Chức bật phần mềm cho phép người truy vấn hiệu liệu RDF RDFS dùng sử dụng tạo ontology để phát triển Web Semantic theo Người phát triển phần mềm sử dụng Sesame chuẩn ngôn ngữ W3C OWL thư viện xây dựng ứng dụng thao tác với Sesame Footer Page of 126 Protégé có hai phiên OWL API Header Page of 126 15 16 Phiên Protégé-API có tảng từ OKBC (Open Knowledge Base Connectivity) OKBC ứng dụng lập trình giao tiếp thực truy xuất liệu thông minh Phiên Protégé-OWL phát triển dựa hai yêu cầu Đầu tiên yêu cầu định nghĩa đối tượng quan hệ tồn chúng Sau yêu cầu xây dựng đặc điểm kỹ thuật phục vụ ý tưởng chia sẻ thông tin Các đối tượng xây dựng Protégé là: Classes – tổ chức quan hệ tham chiếu kiểu thực thi Axioms – mô hình câu lệnh Hình 2.3 Protégé tích hợp công cụ OWL Viz Instances – thể hiện, thành phần đối tượng Domain – giới hạn ontology Vocabulary – lớp khai báo 2.1.4.2 Protégé sử dụng giao diện đồ họa Thư viện phát triển ứng dụng 2.2 2.2.1 Thư viện mã nguồn mở OWLDotNetAPI Nhiệm vụ OwlDotNetApi kết hợp C# OWL, thực đọc/ghi liệu XML dựa đồ thị với cạnh tương ứng với thuộc tính liên kết đỉnh tương ứng với nút hay gọi lớp Hình 2.2 Giao tiếp đồ họa Protégé 2.1.4.3 Protégé phát triển để tích hợp công cụ Các đỉnh tương ứng với lớp Các đỉnh tương ứng với thuộc tính Hình 2.4 Mô hình quan hệ nút cạnh Xuất phát từ việc đồ thị hoá nội dung liệu nên OwlDotNetApi đáp ứng hầu hết tất chuẩn mà W3C đưa Footer Page of 126 Header Page of 126 17 18 Tuy nhiên việc truy cập liệu không thông qua câu lệnh truy vấn Cải tiến mã hóa bên (extra-coding): hiệu chỉnh lỗi phát nên việc lập trình với thư viện có hiệu không cao trình kiểm thử, mở rộng ontology OwlDotNetApi có hai phần lớp chức lớp giao tiếp: theo phân hệ ứng dụng 2.3 Phương pháp xây dựng ontology Dựa bước xây dựng ontology Noy McGuinness ta có tinh gọn công việc bước sau: Bước Xác định mục đích phát triển ontology Bước 6: Kiểm thử Phát nhược điểm ontology Bước 7: Duy trì Thực việc hiệu chỉnh, thích ứng hoàn tất Bước Nắm bắt kỹ thuật xây dựng ontology: ontology Hiệu chỉnh xem xét vấn đề mắc phải truy vấn Bước gồm ba giai đoạn sau: ontology hiệu chỉnh ontology để khắc phục vấn đề này.Thích Xác định phạm vi ontology ứng bao gồm việc điều chỉnh ontology theo yêu cầu phát Chọn phương thức nắm bắt ontology sinh Hoàn tất ontology phát triển cải tiến ontology tương lai Định nghĩa khái niệm ontology Bước Xem xét sử dụng lại ontology tồn Bước Mã hoá ontology Lựa chọn trình biên tập ontology dựa yêu cầu lĩnh vực chức ontology Mã hóa ontology tiến trình lặp, gồm bước sau: Mã hóa ontology tổng quát Định nghĩa lớp Sắp xếp lớp theo phân cấp Định nghĩa thuộc tính mô tả giá trị thuộc tính Bước Cải tiến ontology Bao gồm hai giai đoạn: Cải tiến mã hóa bên (intra-coding): cải tiến trình mã hóa Trong mã hóa, phát lỗi yêu cầu mới, mã cần cải tiến để hiệu chỉnh thực yêu cầu Footer Page of 126 Header Page 10 of 126 19 Chương PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG 3.1 Mô tả toán Tìm kiếm việc làm ứng dụng quan trọng thực tế cho thấy có nhiều công cụ hỗ trợ tư vấn tìm kiếm việc làm sử dụng Nhưng hiệu mang lại chưa cao Dựa vào thực tế nghiên cứu công nghệ web ngữ nghĩa, xây dựng ứng dụng hỗ trợ tư vấn việc làm sử dụng 20 Dữ liệu tìm kiếm, mạng ngữ nghĩa Mô hình đề xuất luận văn cho ứng dụng tìm kiếm ngữ nghĩa lĩnh vực địa điểm sau: Gởi yêu cầu Nhận kết Web Browser công nghệ web ngữ nghĩa Ứng dụng xây dựng nhằm phục cho đối tượng tất người lao động xã hội có nhu cầu tìm Search Engine kiếm việc làm phù hợp Đối với người tìm việc làm, sau nhập vào thông tin Ontology cá nhân cần thiết hệ thống đưa danh sách việc làm phù hợp OWLDotNetA PI/SPARQL với lực họ đồng thời đưa số thông tin tư vấn liên quan đến công ty có tuyển dụng việc làm Ngoài ứng dụng Metadata cho phép tìm việc làm cách nhập vào từ khóa Điều cho phép tự tra cứu danh mục việc làm theo chủ đề 3.2 Hình 3.1 Mô hình ứng dụng tìm kiếm ngữ nghĩa thông tin Kiến trúc chung ứng dụng Semantic web Web Browser : đóng vai trò giao tiếp với người dung Cấu trúc máy tìm kiếm theo công nghệ web ngữ nghĩa, Search Engine: Đây chức chương trình có cấu trúc tương tự với máy tìm kiếm thông thường, bao gồm thành phần thực thao tác sau: Tổ chức lưu trữ Ontology theo quan hệ, thuộc Giao diện truy vấn: cho phép người dùng nhập yêu cầu tìm tính Ontology để hiển thị thông tin theo dạng kiếm phân cấp Hiển thị kết tìm kiếm Thực truy vấn yêu cầu người dùng Phần kiến trúc bên phần cốt lõi máy tìm kiếm bao gồm thành phần : Phân tích yêu cầu Tìm kiếm kết cho yêu cầu Footer Page 10 of 126 Ontology trả kết cho Web Browser địa điểm theo yêu cầu người dùng Header Page 11 of 126 3.3 21 22 Quy trình xây dựng ứng dụng Để thiết kế công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa ứng dụng SemLOC, luận văn đề xuất mô hình hỗ trợ việc tìm gồm công đoạn sau: Giai đoạn : Thiết kế Ontology Thiết kế Ontology nhằm cung cấp từ vựng chung bao gồm khái niệm, thuộc tính quan trọng định nghĩa khái niệm Các thuộc tính bao quanh chủ đề việc làm Ngoài từ vựng, Ontology cung cấp ràng buộc Giai đoạn 2: Xây dựng ứng dụng 3.4 Xây dựng ontology Ontology tảng để xây dựng liệu cho ứng dụng Dữ liệu ontology nội dung thông tin liên kết đến ontology khác có chung kết nối 3.4.1 Hình 3.3 Phân cấp lớp Ontology 3.4.2 Thực xây dựng HignOnt Mô hình phân cấp lớp Ontology Với mục đích chia nhỏ thông tin để quản lý tiến Vấn đề xây dựng ontology tương tự cách người dùng nhập liệu vào sở liệu Ở đây, tất liệu cấu trúc phân hành xây dựng đối tượng phân chia thành lớp, cá tách khai báo thông qua công cụ Các đối tượng thể mối quan hệ Trong ontology tất thông tin tư ontology class, properties, individuals xem xét vấn việc làm phân rã lưu trữ dạng khác Sau mô hình phân cấp lớp ứng dụng: điền đầy thông tin cách cụ thể khả khai thác sau thuận tiện 3.4.2.1 Các lớp ontology tư vấn việc làm Lớp Cty_TuyenDung Lớp Noi_Lam_Viec Lớp Viec_Lam Lớp Yeu_Cau_Cong_Viec 3.4.2.2 Thuộc tính Các thuộc tính thể mối quan hệ lớp, đối tượng liệu (individual) với quan hệ với liệu Ngôn ngữ Footer Page 11 of 126 Header Page 12 of 126 23 24 ontology chia thuộc tính thành hai loại khác thuộc tính - Đọc tất Thuộc tính liệu: Thuộc tính coTenGoi, coPhuCap, có khai báo chiếu coBaoHiem, coDiaChi, coMucLuong, coNgayTuyenDung - Ngoài số thuộc tính khác như: coMucDiem, Duyệt qua tất đỉnh ontology o Nếu đỉnh có chứa quan hệ cần điền đầy theo danh sách đối chiếu (B1) coSoNgayPhep, … Thuộc tính quan hệ: Thuộc tính coYeuCauBangCap, Điền thông tin quan hệ ngược lại coHeDaoTao, Quay lại xét cho đỉnh vừa điền coChuyenNganh, thuocCongTy, coNoiLamViec, coPhuongTienDiLai B1 Cá thể o Một ứng dụng semantic chứa nhiều cá thể Mỗi cá thể đối tượng chia nhỏ 3.5.2 Sau số cá thể tiêu biểu: Cá thể CTTD_CTy_CNSG, CVV_KSCK, YCC_BangDaiHoc, HDT_ChinhQuy, YCCN_CoKhi 3.5 Properties SymmetricProperty đưa vào danh sách đối quan hệ thuộc tính liệu 3.4.2.3 Ngược lại bỏ qua bước Đóng truy cập vào ontology Duyệt theo ngữ nghĩa Chức thực dựa tính phân cấp cha - lớp Các bước thực sau: Thiết kế chương trình B1: Thực đọc hiển thị nội dung lớp dựa Từ nguồn liệu tổng hợp trên, tiến hành xây Properties phân cấp lớp Noi_Lam_Viec để người dùng dựng ứng dụng để khai thác cách có hiệu Đầu tiên để lựa chọn công việc tiến hành thuận lợi khai thác thư viện mã B2: Liệt kê tất individual thuộc lớp Noi_Lam_Viec mà nguồn mở OwlDotNetApi Những phương thức thư viện người dùng lựa chọn hỗ trợ cho nhiều việc phân loại xử lý liệu B3: Truy cập thông tin chi tiết individual hiển thị Trong trình xây dựng sử dụng số thuật toán sau kết để khai thác liệu 3.5.1 Điền liệu Thuật toán dùng để điền đầy quan hệ ứng dụng tạo cho ứng dụng có thông tin hai chiều Thuật toán tiến hành sau: - Mở tệp tin chứa ontology 3.5.3 Tìm kiếm Chức tìm kiếm dựa vào từ khóa tên thông tin việc làm Các bước thực B1: Duyệt tìm tất địa liên quan đến từ khóa địa điểm yêu cầu truy vấn B2: Nếu có địa điểm thỏa mãn B1 thực hiện: Footer Page 12 of 126 Header Page 13 of 126 - 25 26 Đọc Object Properties thỏa B1 B3: Xác định lớp có Properties nằm B2, Qua luận văn nghiên cứu trình bày - Duyệt qua individual lớp vừa xác định vấn đề then chốt lĩnh vực Web ngữ nghĩa, sâu vào - Kiểm tra tính quan hệ các thể để nghiên cứu thành phần quan trọng công nghệ RDF đưa giá trị liên quan Ontology, cung cấp hệ thống mã hóa đơn giản quán B4: Hiển thị kết 3.5.4 KẾT LUẬN hỗ trợ người sử dụng tìm kiếm truy hồi thông tin cách hiệu Nghiên cứu số phương pháp, công cụ để xây dựng ứng Tìm kiếm nâng cao Sau giao diện tìm kiếm nâng cao dụng web ngữ nghĩa đồng thời qua tiến hành xây dựng ứng dụng thử nghiệm để minh họa cho công việc nghiên cứu Cụ thể Khu vực TÌM KIẾM NÂNG CAO tiến hành xây dựng Ontology lĩnh vực việc làm Ontology mô tả tổng quát thực thể liệu Miền núi Bằng Đại học Hải đảo Ngành học Cơ khí Tỉnh Hệ đào tạo Chính quy chưa có kết nối liệu trích lọc từ web 2.0 Thành Phố Kinh năm liệu dùng ontology Bản thân trích lọc sử dụng liệu từ Thủ đô Hình thức Toàn thời gian Chuyên Ngành Khu vực Thành Phố Công ty Ngoại ngữ Bằng C tiếng Anh Hình thức làm Tim việc làm với mục đích đưa lựa chọn xác phù hợp với lực người lao động Bên cạnh thành công đạt nghiên cứu web 2.0 vấn đề lớn có nhiều điểm chưa thống nhiều nghiên cứu khác giới Về mặt ứng dụng đưa chức có tính chất chứng minh cho lý thuyết mà chưa có đầu tư nhiều Thêm chương trình chưa khai thác liệu liên quan xây dựng ontology mạng Trong thời gian đến, để hoàn thiện ứng dụng phát triển, Hình 3.9 Giao diện tìm kiếm nâng cao xây dựng Ontology hoàn thiện lĩnh vực việc làm, nhằm tư vấn giúp người lao động tìm việc làm phù hợp với thân Tiếp đến, tích hợp với Ontology lĩnh vực khác để mở rộng tận dụng hết ưu điểm công nghệ tìm kiếm web ngữ nghĩa Footer Page 13 of 126  ... trang web theo yêu cầu ngày Nghiên cứu công nghệ Semantic web, tìm hiểu hướng phát nâng cao Web 3.0 (Web Semantic) đời nhằm đáp ứng triển ứng dụng sử dụng công nghệ Semantic web Từ đó, phát yêu... xây dựng đề tài Ứng dụng công nghệ yêu cầu người dùng Tuy nhiên xã hội thông tin đương đại semantic web để phát triển hệ thống tư vấn việc làm nhu cầu người dùng không dừng lại việc cải thiện... nghệ mới, phát triển ứng dụng mẫu làm bước 1.1 Web ngữ nghĩa (Semantic Web – SW) 1.1.1 đệm để thâm nhập xâu vào công nghệ Giới thiệu Web ngữ nghĩa mở rộng Web mà Về mặt thực tiễn: Tạo ứng dụng