fbpx

Sistemụ Njikwa nchekwa data & DBMS

Sistemụ Ontological

Site na sistemụ na-eji nwayọọ nwayọọ na-esiwanye ike, kedu ka anyị ga-esi rụọ ọrụ? Ọ ga-ekwe omume ime nke a ma ọ bụrụ na anyị na-eme nhọrọ nke mgbakwunye ọkụ.

Ịza ajụjụ na-achọ ime nyocha n'etiti ebe ozi niile dị. Enwere ike ịrụ ọrụ a n'ịntanetị (n'echiche na oge nzaghachi na-enye ya ohere) ma ọ bụ n'ịntanetị (site na imeju database nke azịza).

Ọ bụrụ na azaghị ajụjụ anyị na dati anakọtara site data-Ngwuputa, anyị chọrọ ịma ma ọ bụrụ na e nwere ụzọ ndị ọzọ na-agbakọta na dati iji nweta azịza ya.

Ka anyị chee ihu, dịka ọmụmaatụ, ikpe nke ụlọ ọrụ nwere mmasị ikewapụ ụlọ ọrụ ma ọ bụ ndị mmadụ abụọ ahụ ahịa ihe suppliers. Ha nwere koodu ụtụ ma ọ bụ nọmba VAT dị ka ihe nchọpụta, yabụ otu koodu na-achọpụta otu ihe. Site na ijikọ i dati data ma na-erigbu redundancy, ọ ga-ekwe omume ịhazi ozi ahụ n'ụzọ ọhụrụ na, n'ụzọ dị mfe, iji chọpụta ụlọ ọrụ nke bụ ma ndị ahịa na ndị na-ebubata ya.

A na-enweta uru agbakwunyere mgbe, kama ikewa ahịa na suppliers, anyị na-ekwu banyere a n'ozuzu Atiya, interlocutors, nke na-agụnye ndị ọzọ isiokwu (dịka ọmụmaatụ PA, dị ka obodo nke a na-akwụ ụtụ isi). Echiche, na nke a, bụ ịtụle echiche ahụ, ọ bụghịkwa syntax, dị ka ogwe nchịkọta. Nke a na-enye anyị ohere ịzere inwe njikọ ntọala dati ya mere, rụọ ọrụ ntinye ọkụ.

Onye ahịa na onye na-ebubata bụ mkpụrụokwu na-enye m ohere ịchọpụta ụfọdụ ụlọ ọrụ m nwere mmekọrịta.

N'oge a, ọ ga-ekwe omume ịmepụta usoro maka ndị na-emekọrịta ihe, ndị bụ ndị mmadụ n'otu n'otu ma ọ bụ ụlọ ọrụ iwu kwadoro, ndị nwere ike ịbụ ụlọ ọrụ ọhụrụ iji nwee mmekọrịta, ma ndị na-abụghị ahịa ma ọ bụ ndị na-ebubata ihe (dịka obodo, ndị agbata obi). Ya mere, anyị na-achọpụta na anyị na ndị mmadụ nwere mmekọrịta yana otu ụlọ ọrụ iwu kwadoro.

Enwere ụzọ iji nweta database site na njikọ nke a na-atụghị anya ya: anyị na-achọta i ahịa ndị bụkwa suppliers n'ihi na anyị na-ezo aka Ọdịdị nke dati, ma, isonyere m dati ma chọta njikọ, anyị na-adabere ọ bụghị naanị na ụkpụrụ anyị na-ahụ, kamakwa na redundancy na nhazi (dịka ọmụmaatụ, olee otu m ga-esi mara ma Mac Donalds na McDonald's bụ otu ụlọ ọrụ?).

Iji zere iji isi okwu, ya bụ, iji zere ịkọwa ụlọ ọrụ nwere njirimara lexical, anyị ga-eji usoro ontological: anyị enweghị mmasị na synonyms maka otu ihe, mana anyị nwere mmasị ịghọta usoro nke ụwa, ntụgharị ontology.

Ontology bụ ihe dị iche na semantics: nke ikpeazụ jikọtara ya na asụsụ, ebe ontologies jikọtara ya na ụwa. Ontology bụ ọmụmụ nke ịbụ, ma ọ bụ "ụzọ anyị si dị n'ụwa", ebe semantics jikọtara ya na asụsụ: iji nwee ihe ọ pụtara, asụsụ ga-adịrịrị. Ụwa na-eme site na asụsụ, nke mere na-enye anyị ohere mgbe niile na-aga karịa ihe anyị na-ahụ, na ontology parla nke otu ụwa.

Dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na anyị kọwaa okwu ahụ bụ "skyscraper" dị ka "ụlọ toro ogologo karịa mita X", ahịrịokwu nke

ụdị "Eji m skyscraper n'akpa m laa" abaghị uru na ontology nke anyị kọwapụtara, ebe ọ bụrụ na ontology na-ahụ maka okwu ahụ bụ "skyscraper" nakwa ihe pụtara "ihe ncheta-ihe ncheta nke na-emepụta ụlọ", na ahịrịokwu ga-ewere ezi ihe pụtara.

Ịmepụta mmekọrịta n'etiti database, anyị na-akọwa ụwa: ọ bụ ụwa na-ekwu na ọ na-ekpebi okwu anyị na-eji. Ụwa dị otú ahụ na-enwekarị njedebe: ọnụ ọgụgụ nke eziokwu na ndụ nke nzukọ ahụ bụ njedebe. Ụwa nke asụsụ na-akpali akpali bụ nke enweghị njedebe na asụsụ anyị nwere ike ịnọchite anya ụwa ọ bụla enwere ike, ebe ọ bụ na asụsụ na-emetụta ike, ọ bụghị naanị nke dị. N'ọnọdụ ọ bụla, ọ bụ ezi uche na-eme ka anyị gaa n'isi nke semantics: na mgbagha nke na-ekwu na ọ bụrụ na mmadụ na-enye ọrụ, mgbe ahụ ọ bụ onye na-ebubata, ebe anyị maara na ọrụ bụ ụdị ọkọnọ.

Ontology na-enye anyị ohere ikewa akụkụ abụọ: mkpokọta na n'ikpeazụ mwekota. Nchịkọta bụ ihe niile gbasara ịchịkọta ihe na-amasị anyị, ọ bụkwa akụkụ dị ịrịba ama nke njikọta: ọ bụrụ na enwere m akwụkwọ abụọ nwere otu ihe ahụ. dati ma chịkọta ihe ha pụtara, e mewo mgbalị kacha ukwuu. Ngwakọta nke faịlụ (jikota ma ọ bụ dezie) bụ obere akụkụ.

Ọ ga-ekwe omume ịmekọrịta ozi dị na ya database, kamakwa akwụkwọ na vidiyo, na-eji semantics. Uru nke inwekwu ihe database, kama naanị otu, bụ na anyị nwere ike idobe nei database ozi nyocha na ọkwa atọm.

Anyị ga-enwe ike ịmekọrịta ozi ahụ ka anyị wee nweta nzaghachi ahaziri ahazi nke na-enye anyị ohere ịkwalite ụgwọ ọrụ ma kwe nkwa mmekọrịta ziri ezi na mmadụ niile. ahịa (enwe ike ịza n'otu ụzọ ahụ).

Per capire cosa è correlato con cosa, consideriamo un esempio che nasce da un’idea del Web: possiamo applicare dei tag alle risorse, in modo da riconoscere tutte le informazioni correlate. Il problema di questo approccio è che potremmo usare tag in forma diversa per rappresentare la stessa cosa (i tag sono legati alla sintassi). Una seconda soluzione è quella di riferirsi alla dimensione semantica, passando da un lessico (cioè uso delle parole per ricavare i tag) ad una semantica (ricavare i concetti e le entità).

Agbanyeghị, semantics anyị nwere mmasị na ya nwere ọdịdị dị iche karịa nke asụsụ okike, nke n'ozuzu ya nwere ebumnuche sara mbara karịa nke a tụrụ aro. N'ihi semantics anyị nwere ike iji mara asụsụ nke anyị nwere ike isi kọwaa ụwa nke mmasị anyị, ya bụ ontology.

Enwere ike ịkọwa ontologies site na iji asụsụ ezi uche dị na ya, otu n'ime ihe a na-ahụkarị bụ OWL (Asụsụ Weebụ Ontology).

Site na ya, anyị na-enwe ike ịgagharị n'ụwa na ịkọwa eziokwu. Ọ bụ nkọwa nkịtị, bara uru n'ihe gbasara omume anyị chọrọ ime.

Na ontology, mmekọrịta dị n'etiti ọnụ ọnụ na-akọwa ihe ga-ekwe omume na ihe dị mkpa na ontology a na-ajụ, ọ bụghị n'èzí ya, na ọ bụ zuru ezu n'ihe gbasara omume anyị nwere ike ime.

A na-ejikwa ya ọtụtụ ihe iji kọwaa ihe dị iche iche, dịka ọmụmaatụ mgbe otu ụlọ ọrụ chọrọ ịmata ihe gbasara ụlọ ọrụ ọzọ. N'okwu a, m ga-achọ ụzọ m ga-esi jikọta ozi dị iche iche. Iji abstraction bụ usoro a na-ejikarị eme ihe:

  • nchoputa nke nzukọ;
  • nchoputa nke nwoke;
  • nyocha igwe.

Ụdị abstraction na-adabere na azịza anyị chọrọ inye: nchọpụta atọ ahụ metụtara ibe ha, ọ bụrụgodị na o doro anya na echiche ndị a bụ nke dị iche iche.

Nke ọ bụla n'ime edemede ndị a na-ekpebi otu ikike na ọrụ dị na mmekọrịta onye ahụ na nzukọ.

0/5 (Nlebanya 0)
0/5 (Nlebanya 0)
0/5 (Nlebanya 0)

Chọpụta ihe ndị ọzọ sitere na Ụlọ Ọrụ Weebụ Ọnlaịnụ

Denye aha ka ị nweta akụkọ kachasị ọhụrụ site na email.

onye edemede avatar
admin CEO
Ụlọ ọrụ Weebụ n'ịntanetị | Ọkachamara Agencylọ Ọrụ Weebụ na Digital Marketing na SEO. Web Agency Online bụ ụlọ ọrụ Weebụ. N'ihi na Agenzia Web Online ịga nke ọma na dijitalụ mgbanwe dabeere na ntọala nke Iron SEO version 3. Ọpụrụiche: System Integration, Enterprise Application Integration, Service Oriented Architecture, Cloud Computing, Data nkwakọba, azụmahịa ọgụgụ isi, Big Data, portals, intranets, Web Ngwa. Nhazi na njikwa data data mmekọrịta yana multidimensional Ịmepụta oghere maka mgbasa ozi dijitalụ: ojiji na eserese. Ụlọ ọrụ Weebụ n'ịntanetị na-enye ụlọ ọrụ ọrụ ndị a: -SEO na Google, Amazon, Bing, Yandex; -Nchịkọta Weebụ: Nchịkọta Google, Google Tag Manager, Yandex Metrica; -Ngbanwe nke onye ọrụ: Google Analytics, Microsoft Clarity, Yandex Metrica; -SEM na Google, Bing, Amazon Mgbasa ozi; - Social Media Marketing (Facebook, Linkedin, Youtube, Instagram).
Nzuzo Agile m
Arọ
Saịtị a na-eji kuki teknụzụ na profaịlụ. Site na ịpị nabata ị na-enye ikike kuki profaịlụ niile. Site na ịpị jụrụ ma ọ bụ X, a na-ajụ kuki profaịlụ niile. Site na ịpị ahaziri, ọ ga-ekwe omume ịhọrọ kuki profaịlụ iji rụọ ọrụ.
Saịtị a na-akwado Iwu Nchedo Data (LPD), Iwu Federal Switzerland nke 25 Septemba 2020, yana GDPR, EU Regulation 2016/679, metụtara nchekwa nke data nkeonwe yana ngagharị nke data ahụ n'efu.