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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李懿真
研究生(外文):Yijen-Lee
論文名稱:以語意網為基礎之線上POS客服-以某POS軟體公司為例
論文名稱(外文):A POS Service Based on Semantic Web Scheme As an Example of a POS Software Company
指導教授:陳志達陳志達引用關係
指導教授(外文):Jyi-Ta Chen
學位類別:碩士
校院名稱:南台科技大學
系所名稱:資訊管理系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:103
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:50
中文關鍵詞:語意網本體論OntologyPOSRDF
外文關鍵詞:Semantic WebSemantic TagRDFOntologyPOS
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隨著資訊應用在企業經營上的重要性逐漸提高,各行各業也將資訊導入系統之中,
為的是能將顧客、商品、廠商作為統計分析的因子,提升管理與經營策略的指標。因此
在屬於服務業的最前線 POS 系統( point of sale,銷售時點情報系統)便開始廣泛應用在
零售業、餐飲業、旅館等行業,業者透過此系統來收集客源與販售資訊,更搭配後台的
ERP 系統( Enterprise Resource Planning,企業資源規劃系統 )將有效管理營運與提升經
營效率,可以說是現代零售業界經營上不可或缺的必要工具。
由於 POS 系統的導入,需要廠商與受導入端的配合,往往從幾次的教育訓練,
到客服溝通與處理皆需要一段時間的磨合,也造成客服需求的工作量相對增加;因此如
果能以智慧搜尋的方式提供受導入 POS 端的問題解決,可以在第一時間內或是無客服
時段,協助業者解決問題,也讓 POS 廠商先過濾掉一些基本問題處理。
語意網(Semantic Web)是 Web 3.0 時代的應用,它除了保留了 Web 2.0 的標籤、
微格式(micro formats)等特性,也提供了更多的功能架構。希望能藉由語意網的智慧
搜尋功能,輔助 POS 導入過程中,讓使用者獲得到他所想要的相關知識,讓廠商和使
用者達到雙贏的方式。因此本研究是透過語意網的方式,建立一套 POS 學習模組,建
立查詢、推理機制,提升使用者搜尋精準度,以縮小搜尋範圍。透過本體建立模組建立
本體關係架構,儲存於 RDF 資料庫中,以利 POS 問題處理之查詢使用。
With the importance of information use in the business management, all enterprises will
also apply some kind of information system for business trading. It can let customers,
products and vendors be able to make statistics and analyze and to promote management and
business strategy. For this reason, the POS systems (point of sale, point of sale system)begin
to be widely used in the retail , catering , hotels and other industries. The industry through this
system to collect sales information and go with ERP system to manage the operations
effectively and enhance operational efficiency, It is an indispensable tool in the modern retail
industry.
Since the introduction of the POS system into the industry, it need the contractor and
customers to work in coordination, usually through a few times to get acquaintance with
system operation and to understand each other, it made the service hard and spend a lot of
time. Therefore,we design this system to provide way of smart search to help customer to
solve problems of POS operation without service personnel in the first time, and help the
contractor to filter the basic POS questions.
The Semantic Web, can call it Web 3.0, reserving the properties of label and
micro-format for Web 2.0, and also provides a more functional structure. We hope to use the
smart search function of semantic web to assist the POS into the retail trade, allowing users to
gain knowledge of what he wants to know about POS system. It gives the users and contractor
to achieve a win-win approach. This study is the application of adopting Semantic Web
scheme, to establish a POS module for problems retrieval, establishing a way of query and
inference mechanism to improve the accuracy of user search results and to narrow the scope
of search. Through the establishment of POS ontology, we establish the relationship between
the body structure of the module, and stored POS knowledge in RDF database to facilitate the
processing of queries for people who want to facilitate a POS system
摘要 ............................................................................................................................... i
Abstract ....................................................................................................................... ii
誌 謝 ......................................................................................................................... iii
目 次 ..................................................................................................................... iv
表目錄 ......................................................................................................................... vi
圖目錄 ........................................................................................................................ vii
第一章 緒論.................................................................................................................1
1.1 研究背景 ....................................................................................................1
1.2 研究動機 ....................................................................................................2
1.3 研究目的 ....................................................................................................2
1.4 研究架構 ....................................................................................................3
第二章 文獻探討 .........................................................................................................5
2.1 語意網(Semantic Web) ...............................................................................5
2.2 本體論(Web Ontology Language) ..............................................................9
2.3 OWL ..........................................................................................................9
2.4 RDF .......................................................................................................... 11
第三章 研究方法 ...................................................................................................... 13
3.1 系統架構 .................................................................................................. 13
3.2 系統規劃 .................................................................................................. 14
3.2.1 語意搜尋元件(Semantic Search Component) ............................... 15
3.2.2 前端語意分析處理子系統(Front-End Semantic Analysis
Processing Subsystem) ................................................................................. 15
3.2.2.1 語意分析模組(Semantic Analysis Module) .................................. 15
3.2.2.2 查詢元件 Query Component (SPARQL) ...................................... 17
3.2.3 推理引擎 Inference Engine (Jena) ................................................ 18
3.2.4 本體資料維護元件 Ontology Data Maintenance Component ....... 18
3.2.5 本體資料庫 Ontology Database ................................................... 18
3.3 系統運作流程 .......................................................................................... 19
第四章 系統實作 ...................................................................................................... 21
4.1 系統開發環境 .......................................................................................... 21
4.2 知識本體建置 .......................................................................................... 22
4.3 語句分析與關鍵字提取 ........................................................................... 32
4.4 SPARQL 語法查詢 .................................................................................. 36v
4.5 Jena 推理模組 .......................................................................................... 42
4.6 使用者查詢介面 ...................................................................................... 43
第五章 系統分析與比較 .......................................................................................... 49
第六章 結論.............................................................................................................. 52
參考文獻 ................................................................................................................... 54
附錄 A POS 操作說明本體 ..................................................................................... 57
1. 周伯彥,整合語意網技術於JSPWiki平台,國立虎尾科技大學光電與材料科技
研究所碩士論文,民98年。
2. 李嘉振,運用雲端運算與語意網建置新聞查詢系統,國立虎尾科技大學資訊
管理系研究所碩士論文,民99年。
3. 吳泰廷、楊文新、崔文,語意網、鏈結資料與開放資料之實務技術與應用,
華藝圖書館 145期 電腦與通訊(P102-109) ,民101年。
4. 吳育賢,開發語意查詢系統協助教案之編寫,南華大學資訊管理系碩士論文,
民97年。
5. 中 央 研 究 院 , 中 文 詞 知 識 庫 小 組 , 擷 取 自 中 文 詞 知 識 庫 小 組 :
http://godel.iis.sinica.edu.tw/CKIP/onlinesystem.htm。
6. 陳培梅,採用本體論與自動化語意註釋提高資料檢索之準確性,南台科技大
學資訊管理系研究所碩士論文,民100年。
7. 陳英祥,異質語意網資源建構與整合之研究,元智大學資訊工程研究所博士
論文,民98年。
8. 蔡宜玲,建置遊戲知識本體支援國小綜合活動學習領域教學,南華大學資訊
管理學系碩士論文,民98年。
9. 劉俊宏,關聯式資料庫至知識本體之對映:一套結合豐富語意與對映一致性的55
方法,臺灣大學資訊管理學研究所碩士論文,民97年。
10. 羅元輔,語意關聯式的新圖文整合-以陽明山國家公園研究報告為例,國立台
灣大學地理環境資源研究所碩士論文,民98年。
11. 邱英華,以知識本體為基礎建構藥物指標語意查詢系統,南華大學資訊管理
研究所碩士論文,民101年。
12. Apache Jena,https://jena.apache.org/,2011.
13. Yang Te-Wei, “Web Services Search and Composition by Combining Web 2.0 and
Semantic Web Technology”,Department of Information Management National
Taiwan University Master Thesis,2008.
14. “Resource Description Framework (RDF)”, Available at:
http://www.w3.org/RDF/,2004.
15. Web Services Description Language, http://www.w3.org/TR/wsdl.
16. Protégé , http://protege.stanford.edu/,2014.
17. "SPARQL Query Language for RDF. W3C Recommendation",
http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/,2008.
18. S. Elbassuoni, M. Ramanath, R. Schenkel,and G. Weikum, “Searching RDF graphs
with SPARQL and keywords,” Bulletin of the IEEE Computer Society Technical
Committee on Data Engineering, Vol. 33, No. 1,2010, pp.16-24.
19. Bollegala D.,Honma, T.,Matsuo, Y.,Ishizuka, M.”Mining for personal name aliases
on the web aliases”Proceeding of the 17th International Conference on World
Wide Web ,2008.
20. Brüggemann, S.”Rule mining for automatic ontology based data cleaning”Lecture
Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial
Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics),4976, 2008,pp. 522-527. 56
21. “Web Ontology Language (OWL)”,Available
at:http://www.w3.org/2004/OWL/,2004.
22. Erick Antezana, Martin Kuiper and Vladimir Mironov,”Biological knowledge
management:the emerging role of the Semantic Web technologies”,BRIEFINGS IN
BIOINFORMATICS, VOL 10. NO 4. 2009,pp. 392-407.
23. L. Sauermann, R. Cyganiak, and M. Volkel,“Cool URIs for the semantic web,”
W3C Interest GroupNote, 2009.
24. Catia M. Machado, Dietrich Rebholz-Schuhmann, AnaT. Freitas and Francisco M.
Couto “The semantic web in translational medicine: current applications and future
directions. “,BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS. VOL 11, 2013, pp.1-15.
25. Prud , E. ,” SPARQL Query Language for RDF ”, W3C Recommandation ,
http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/, 2008.
26. S Bechhofer “OWL Web Ontology Language Reference”, Encyclopedia of
Database Systems ,2009.
27. “RDF a Primer: Bridging the Human and Data Webs”,Available
at:http://www.w3.org/TR/xhtml-rdfa-primer/,2008.
28. Hao Jingmin and Liao Lejian, “Linguistic Web Bridging between Text Information
Sources and Semantic Web”, World Congress on Intelligent Control and
Automation,2008.
29. Reformat, M. and Golmohammadi, S.K,“Updating User Profile using
Ontology-based Semantic Similarity”, FUZZ-IEEE, 2009.
30. “Semantic Web,” 2010, Available at: http://www.w3.org/standards/semanticweb/.
31. Cardoso, J. (Ed.) "Semantic Web Services: Theory, Tools and Applications", Idea
Group. Hard cover 978-1-59904-045-5, e-Book:978-1-59904-047-9, 2007
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