A NETWORK OF HETEROGENEOUS AND DISTRIBUTED ONTOLOGIES FOR HEALTH AND NUTRITION INFORMATION SYSTEM. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (A NETWORK OF HETEROGENEOUS AND DISTRIBUTED ONTOLOGIES FOR HEALTH AND NUTRITION INFORMATION SYSTEM)
200301850_CSE_MS_Ali_Iqbal.pdf Download (4MB) | Preview |
Arabic Abstract
عادة مايتم النشر على شبكة الإنترنت بشكل مستقل دون وجود ترابط بين محتويات الويب الموزعة. لهذا فإن الوب الدلالي يهدف الى تطوير الويب الحالى وزيادة الترابط الشبكي لمحتويات الوب الموزعة بناءا على الأنتولوجى مما يجعل محتوياته قابلة للفهم آليا بواسطة الحاسوب ومن ثم يمكن للتطبيقات المختلفة الإستفادة من هذه المعلومات المترابطة. من المعلوم أن الأنتولوجى الذى يساعد على الربط بين محتويات الوب وفهمها عادة مايتم تعريفه وتصميمه بشكل مستقل فى كل مجال. هناك العديد من البحوث التي تتناول كيفية الربط بين الأنتولوجى لعدة مجالات غير متجانسة والتي يمكن أن تساعد في ربط المعارف من مختلف المجالات مما يجعلها مفيدة وغنية بالمزيد من المعرفة المتكاملة. من المعلوم ايضا أن الحواجز اللغوية تحد من وصول المعلومات إلى المستخدمين في المجالات المختلفة. ولذا فان هذه الأطروحة تهدف الى دراسة التكامل الدلالي بين شبكات الأنتولوجى غير المتجانسة والموزعة وتقدم إطارا لدمجها والتغلب على حواجز اللغة. تدرس الأطروحة آليات لتطوير الأنتولوجى الموجود لتعزيز التكامل بينها فى المجالات المختلفة وبلغات متعددة. تقدم الأطروحة أيضا إطارا لإدارة البيانات الدلالية لإستخراج المعرفة من موارد الشبكة الموزعة مما يساعد في الاجابة على الإستفسارات المختلفة. علاوة على ذلك، فإن الأطروحة تساهم في ازالة حواجز اللغة لجعل المعلومات من مختلف المجالات واللغات في متناول الجميع ودمجها في قاعدة معرفية عامة واحدة لخدمة استعلامات المستخدم. تم تطوير جميع واجهات برمجة التطبيقات اللازمة للإطار وإختبارها وتقييمها مع مكونات أخرى من الإطار الرئيسي للرد على الإستفسارات الذكية وتحديدا فى المجالات الحرجة مثل الغذاء والصحة. النتائج التجريبية لللإطار المقترح مشجعة و تظهر أن الخدمات التي تقدمها إدارة الإطار المقترح لمصادر الويب تساهم في الرد على الاستفسارات الذكية بشكل مقنع فى مجالات الغذاء والصحة.
English Abstract
Web publishing is commonly done by the content writers independently to generate Web contents and linking them together. The main goal of the semantic Web is to extend the current human-readable Web by annotating the Web resources (i.e., attaching semantic metadata to a Web resource) to encode some semantics and to make them in a machine-readable form that can be accessed by the applications based on the predefined ontologies. The ontologies which actually help building this meaningful information are normally designed specific to domains and independent of each other e.g. Food, Health, and Nutrition. The landscape of ontology research is getting increasingly keen on the questions dealing with multiple heterogeneous ontologies which can help correlate the knowledge from different domains making it further useful as an integrated knowledge. Language barriers also limit the access of information to the users for various domains or services. This thesis investigates the work in the semantic integration between networks of heterogeneous ontologies and presents a framework for integrating of cross-domain multilingual ontologies. The thesis also studies the mechanisms to further enhance existing ontologies to support the integration process. The thesis presents a framework for the management of the enhanced ontologies and explains how it utilizes these ontologies to extract the knowledge from different Web resources and to make the extracted knowledge searchable by other systems inquire about food, health and nutrition assistance as a case study. Moreover, the thesis investigates the language barriers and proposed approaches to remove these barriers to make the information from various domains and languages integrated into one common knowledgebase to serve user’s queries. All necessary APIs of the framework have been developed, tested and evaluated with the other components of the main framework to answer more specific queries about food, health and nutrition domains. Experimental results are encouraging and show that the management services provided by the proposed framework enable better semantic annotation of Web sources and queries to precisely answer inquiries about food, health and health issues.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Computer Engineering |
| Department: | College of Computing and Mathematics > Computer Engineering |
| Committee Advisor: | El-Basuny, Tarek Helmy |
| Committee Members: | El-Attar, Mohamed |
| Depositing User: | IQBAL MAZH ALI (g200301850) |
| Date Deposited: | 17 Jun 2014 08:29 |
| Last Modified: | 01 Nov 2019 15:42 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139276 |