Десислава Иванова Панева-Маринова семантично-ориентирана архитектура и модели за персонализиран и адаптивен достъп до знания в мултимедийна дигитална библиотека


Модели на метаданните за хранилищата на архитектурата на функционален модул за персонализиран и адаптивен достъп до знанията в мултимедийна дигитална библиотека



страница8/9
Дата23.09.2016
Размер0.62 Mb.
#10513
1   2   3   4   5   6   7   8   9

Модели на метаданните за хранилищата на архитектурата на функционален модул за персонализиран и адаптивен достъп до знанията в мултимедийна дигитална библиотека


За ефективното управление на обектите в хранилищата от описвания функционален модул са избрани модели/стандарти на метаданните, осигуряващи стандартизирани интерфейси за модулите, имащи достъп до хранилищата (Таблица 7). Цели се осигуряване на операционна съвместимост от една страна между персонализиращите модули и останалите компоненти на МДБ, а от друга - комуникацията на тези модули с външни системи, доставящи информация/обекти на средата.


Типове хранилища

Модели/стандарти/езици на метаданни

Хранилище на дигитални обекти

METS

MPEG-7


OWL

Хранилище на профили на потребителите

IEEE PAPI

IMS LIP


OWL

Таблица 7: Модели на метаданните за хранилищата на архитектурата на функционален модул за персонализиран и адаптивен достъп до знанията в мултимедийна дигитална библиотека

Предложените модели са препоръчителни, а не задължителни. За управлението на хранилището на дигиталните обекти е възможно използването на технологии и стандарти, избрани при първоначалната разработка на мултимедийната дигитална библиотека, но Metadata Encoding and Transmission Standard (METS), MPEG-7 и OWL биха осигурили семантична основа за анотиране на дигиталните обекти и тяхното по-ефективно достъпване и управление [Paneva et al., ‘08] [Pavlova-Draganova et al., ‘07].

Фигура 13 изобразява структурата на файл на METS, описващ административни и семантични метаданни на дигитален обект от мултимедийната дигитална библиотека „Виртуална енциклопедия на българската иконография”.

Фигура 13: Структура на METS файл, описващ административни и описателни метаданни на дигитален обект от мултимедийна дигитална библиотека
В примера семантичното описание на обекта е изградено на базата на OWL онтология за предметната област на библиотеката. В секция (dmdSec) от METS файла са включени описателни (онтологични) метаданни, а в секцията за административни метаданни (admSec) - техническите метаданни, изразени чрез MPEG7. Секцията на файловете сочи към оригиналния медиен обект, разположен физически на медиен сървър.

4. Реализация на подмодули от архитектурата на функционалния модул за персонализиран и адаптивен достъп до знанията в мултимедийна дигитална библиотека

Проектиране и разработка


Проектирането и разработването на подмодулите от описания в Глава 3 функционален модул могат да се осъществят чрез прилагането на последователен или итеративен подход (стил) на разработка. В настоящия проект е използван итеративният метод за разработка. Подходът позволява динамично изменение на изискванията, което е предпоставка за многократното повторение на дадена итерация. Глава 5 на дисертационния труд описва пълния процес на разработка на три основни подмодула от описваната архитектура:

  • Функционален модул, предоставящ персонализирано информационни обекти според нивото на първоначални знания на потребителя в предметната област на дигиталната библиотека (Модул 1);

  • Функционален модул, показващ персонализирано информационни обекти според определения от потребителя стил на тяхното изследване (Модул 2);

  • Функционален модул за търсене, извличане и предоставяне на дигитални обекти в групи според няколко критерия, избрани от потребителя (Модул 3).

Съществени фази в разработката им са: фаза на дизайн и фаза реализация посредством програмен код.

През фазата на дизайн на Модул 1 според принципите на работа, характеристиките и базовата концепция, се определя основния алгоритъм, по който функционира модула, който е следния:

Основен алгоритъм - За функционирането на модула са необходими две основни процедури: процедура за въвеждане (задаване, избор) и/или промяна на нивото на първоначални знания в профила на потребителя на МДБ и процедура за получаване на данни за нивото на първоначални знания и персонализирано адаптиране на представянето на дигиталните обекти в библиотеката според тази характеристика. Фигура 14 изобразява схематично основния алгоритъм.

Фигура 14: Алгоритъм за получаване на данни за ниво на първоначални знания на потребителя и адаптиране на представянето на обектите от МДБ според тази характеристика

Процедура за въвеждане или промяна на нивото на първоначални знания в профила на потребителя на МДБ
Нека $level е новото зададено ниво от профила на потребителя $X. Процедурата работи, следвайки следния алгоритъм:

Стъпка 1: Зареждане на онтологията

$ontology = new ontology();



Стъпка 2: Зареждане на данните за потребителя $X

$ontology->setCurrentUser($ontology->getUserByNickname($X));



Стъпка 3: Задаване на новото ниво $level на първоначални знания на потребителя $X.

$ontology->setUserChar(‘има_ниво_на_първоначални_знания’, $level);



Стъпка 4: Запис на промяната в онтологията

$ontology->saveOntology();



Стъпка 5: Край.
Процедура за получаване на данни за ниво на първоначални знания и персонализирано адаптиране на представянето на дигиталните обекти от библиотеката според тази характеристика
Нека $level е новото зададено ниво от профила на потребителя $X. Процедурата работи, следвайки следния алгоритъм (фигура 15):

Стъпка 1: Зареждане на онтологията

$ontology = new ontology(‘depl’);



Стъпка 2: Зареждане на данни за потребител $X

$ontology->setCurrentUser($ontology->getUserByNickname($X));



Стъпка 3: Избиране на стойността на променливата $level - ниво на първоначални знания на потребителя $X

$level = $ontology-> getUserChar(‘има_ниво_на_първоначални_знания’, $datatype);



Стъпка 4: При зададено ниво на първоначални знания на потребителя, се преминава към Стъпка 5, иначе към Стъпка 6.

Стъпка 5: Определяне на стил на изследване на дигиталните обекти спрямо нивото $level:

Нека $level = pi, тогава стилът на изследване $style = Si, където Si e някакво подмножество от характеристики S, описващо дигитален обект от библиотеката.




Фигура 15: Алгоритъм за получаване на данни за стил на изследване на дигиталните обекти и персонализирано адаптиране на представянето им според тази характеристика

Стъпка 6: Извличане на данните за стил на изследване на дигиталните обекти в информацията за потребителя $X в онтологията:

$style = $ontology-> getUserChar(‘има_стил_на_изследване_на_дигиталните_обекти’, $datatype);

$style е подмножество на множеството, описващо дигитален обект S.

Стъпка 7: Ако $style e празно множество, се преминава към Стъпка 8, иначе към Стъпка 9.

Стъпка 8: Задаване на ниво на първоначални знания по подразбиране $level = pк $ontology-> setUserChar(‘има_ниво_на_първоначални_знания’, $level);

и съответна стойност на $style = Sк.

Запис на промяната в онтологията: $ontology->saveOntology();

Стъпка 9: Доставяне на новосъздадения поток, показващ избрани характеристики, описващи дигиталните обекти (персонализирано знание за дигиталните обекти), според нивото на първоначални знания на потребителя дигиталните обекти.

Стъпка 10: Край.
За фаза реализация посредством програмен код на Модул 1 основните класове, реализиращи разглеждания функционален модул, са: fs_opetation, parser, ontology и extendedUserFunctions, чиито характеристики и основни функции са включени в таблици 8, 9, 10 и 11 от дисертационния труд.

През фазата на дизайн на Модул 3 според разработената концепция се определят формално следните основни алгоритми:

Нека е множеството от всички дигитални обекти от МДБ, а - множеството от всички характеристики, описващи един обект от . Нека V = е множеството от всички стойности на характеристиките на обект от U, където е множеството от стойности за характеристиката ci .

Дефинираме функцията chr: U x C → V, така че chr(u,c) = v, където т.е. характеристиката c на обекта u има стойност v. Освен това, ако chr(u,c) = v1 и chr(u,c) = v2, където v1 = v2, т.е. характеристиката на един обект може да приема точно една стойност.


Стъпка 1: Избор на основна характеристика ci на дигитален обект и нейната стойност. Прилагане на филтър за търсене, както следва:

Нека за фиксирано i, т.е. X е множеството от всички обекти на U, които имат стойности за характеристиката .



Стъпка 2: Групиране на резултатите - Избираме , където Y е множеството от групиращи характеристики, описващи дигитален обект и (ci е от стъпка 1). За образуваме фамилии Fк = {G1, G2, …, Gp}, където , j = 1, 2…p.

Фигура 16: Контекстно-базирано търсене на дигитални обекти по основен критерий ci с групиране на резултатите по четири избрани критерия от множеството Y
В примера, показан на фигура 16, U е множеството на всички дигитални обекти, a е множеството на всички обекти от U, които имат стойност Трявна за основната характеристика за търсене - Регион т.е. . В случая като резултат от търсенето се откриват 3 дигитални обекта.

Фамилията Fp е образувана при групиране по автор:



F1 = {G1, G2}, където= Папа Витан Коюв} и

Броят на елементите в множествата са съответно |G1| = 2 и |G2| = 1. Обектите в F1 са точно толкова, колкото и обектите в множеството Х. На фигурата още е показано групиране на резултатите от търсене по заглавие, период, школа и сцени. Този алгоритъм е валиден за произволни групирания на резултатите от контекстно-базирано търсене според друга избрана основна характеристика. Пълният програмен код на описаните алгоритъми е включен в Приложение 4 на дисертационния труд.





Сподели с приятели:
1   2   3   4   5   6   7   8   9




©obuch.info 2024
отнасят до администрацията

    Начална страница