Recruitment service domain is one of the most relevant domains, where more advanced and effective semantic search methods and complex matching techniques must be applied. Recruitment system is a specific portal, designated for job seekers and employers. The main goal of this work is to create online recruitment system based on semantic search for preselecting candidates and to investigate the principles for creating such systems. We analyze semantic matching algorithm witch would improve query results, the realization chances of such a scenario from the technological viewpoint and describe a prototypical implementation of the required technological infrastructure. Using current standards and classifications it is possible to create human resource ontology allowing semantic annotation of job postings and applications. This work is devoted for requirements specification, design and implementation of recruitment system, allowing to deploy and examine various semantic matching techniques. Using Semantic Web technologies in the domain of online recruitment, could substantially increase market transparency, lower the transaction costs for employers, and change the business models of the intermediaries involved.

Informacijos internete sparčiai daugėja, o esanti informacija greitai kinta. Susisteminti reikalingą informaciją ir ją panaudoti tokiomis sąlygomis yra sudėtinga. Daugėja ir web servisų teikiančių duomenis ar atliekančių veiksmus. Norint šiuos servisus efektyviai panaudoti jau reikia ne vien web servisų naudojamos sintaksės aprašo bet ir semantikos (prasmės) aprašo. Darbe nagrinėjamos galimybės kurti web servisų sistemas pasitelkiant veiklos srities formalius aprašymus – ontologijas. Nagrinėjamas ontologijos ir web serviso aprašo suderinimas – anotavimas. Taip pat pasiūlytos kelios skirtingos architektūros sistemų realizavimui, aprašomi šių architektūrų privalumai ir trūkumai, siūlomi patobulinimai. Pagrindinis dėmesys skiriamas web servisų paieškai ir jų iškvietimui naudojantis semantiniais aprašais. / Information on the Internet is growing fast, but the information is changing rapidly. Arrange the necessary information and its use in such conditions is difficult. A number of web services that provides data or perform actions is increasing rapidly. In order to effectively use these services it is needed to use not only syntactic description of web services but also a semantic description. The paper explores the possibilities to create Web services systems through the scope of using formal activities description - ontology. Examined ontology and web service mappings - annotation. In the paper it is also proposed a number of different systems realization architectures, describes the architectures advantages and disadvantages and proposed improvements. Main focus is on web services search and invocation.

The idea of this work is to propose a method of Web data aggregation employing ontology. This method is required as a part of major method proposed by Vytautas Taujanskas and Rimantas Butleris in paper “Categories extraction for reuse in semantic applications and profile based recommendation service” [1]. The main task of the method aims to semantic portal users who request to get information according their profile settings based and described with meaningful semantics. The requirements of method are created based on requirements of Semantic Web implementation and Semantic Web Services concepts. The vision of Semantic Web, Web Ontology Language, Resource Description Framework, Semantic Query Language for RDF, Ontology tools and frameworks issues are discussed. Also the main techniques of current Web for data syndication, aggregation and publishing in various feeds formats (Atom, RSS) among users are introduced. The proposed method integrates available techniques and creates possibility of aggregated data storing in ontology based databases. The data represented by ontology can be re-used by another system without loosing semantics and more flexible. The project model of method implementation was created and implemented by using JAVA programming language combining available techniques described in analysis phase. The experiment with test data and use case tests shows that method can be implemented successfully with available tools as a part of Semantic Web application.

Šiuolaikiniame pasaulyje informacijos kiekiai auga milžiniškais tempais, todėl atsiranda poreikis ją apdoroti ir sisteminti kompiuterio pagalba pagal jos prasmę. Ontologijos, dar besivystantis ir evoliucionuojantis produktas, yra vis plačiau naudojamos įvairių rūšių informacinėms sistemoms intelektualizuoti. Vienas iš tokių pavyzdžių galėtų būti automatinis elektroninių laiškų analizatorius, veikiantis ontologijų principu – sistema, atpažįstanti atėjusį laišką pagal jo prasmę ir galinti sugeneruoti jam atsakymą. Šiame darbe aprašyta pagal išnagrinėtą konkrečią internetinių loterijų informacijos sritį suprojektuotos ontologijos ir jų interpretavimo taisyklės, veikiančios sukurtu žodžių dažnių bei klasės koeficientų palyginimo algoritmo principu. Taip pat suprogramuotas mechanizmas veikiantis ontologijų ir minėto algoritmo pagrindu, klasifikuojantis elektroninio laiško tekstą pagal jo prasmę, pritaikytas konkrečiai internetinių loterijų informacijos sričiai. Atlikta algoritmo klasifikavimo efektyvumo ir paklaidos analizė. / Nowadays amounts of information are growing drastically. Now we have the new needs to manage this information according to its meaning with help of computer. Ontologies are still in evolution and progress phase, but this product is increasingly used to create intelligent information systems. One of samples can be an automatic analyzer for e-mails recognition working on the basis of ontologies. This is a system, which can recognize the new e-mail according to its meaning and send the corresponding reply. In this research work are described an ontology, which was designed according to particular internet lotteries information domain, and the rules to ontology interpretation. These rules are working on the algorithm basis. The principles of computing are the comparison of word rates and the class coefficients. The algorithm was created to classify e-mails from above mentioned particular information domain. Furthermore, the ontology and the reading rules were realized in mechanism, which can classify the text according to its meaning. The efficiency and the classification error of this mechanism was analyzed and evaluated.

Data storing semantic technologies separate it from applications code and gives availability for computers as well as people understand and share semantics in real time. These technologies also enable to add new data source or link between software applications as easy as to draw new link in the model. Unfortunately these technologies are yet not developed and popular as we could notice strong benefits of them in daily life. Introduction of semantic search system is an attempt to show the strong points of semantic technologies. Semantic search is more precise because of its opportunities to narrow handled domain down, it gives more exact result than usual, keyword based search. This advantage is clearly shown when database is very large and is filled with plenty of data. It also gives possibility to retrieve results from multiple distant data sources and form custom or predefined result sets as a central hub for some data domain. Automatic ontology generation based on database schema and metadata is suggested in this work. Such solution ensures that semantic search, which uses generated ontology, serves up-to-date search services even when structure of database is changed.

Ontologijos užklausų rašymas paprastiems vartotojams yra per daug sudėtingas. Vartotojai labiausiai mėgsta pateikti užklausas natūralia kalba. Tačiau dar nėra sukurtų programų, kurios suprastų tikrą natūralią kalbą. Šiuo metu galimas sprendimas yra naudoti ribotą (struktūrizuotą) natūralią kalbą, kuri sudaroma pagal tam tikrus šablonus. Sukūrus SBVR metamodeliu grindžiamą struktūrizuotos natūralios kalbos užklausų redaktorių, vartotojui nereikėtų specialistų pagalbos norint peržiūrėti ontologijų duomenis. Informaciją būtų galima peržiūrėti rašant klausimus struktūrizuota natūralia kalba. Šiame darbe nekeliamas tikslas iš struktūrizuotos kalbos klausimų gauti SPARQL užklausas, kadangi tai būtų per didelis uždavinys. Šio darbo tikslas yra atpažinti ir struktūrizuoti įvedamą tekstą, kad vėliau būtų galima generuoti XMI schemą ir transformuoti ją į SPARQL užklausas. / Ontology query writing for ordinary users too complicated. People mostly like to submit queries in natural language. However, software systems that could understand natural language do not exist yet. A possible solution is to use a limited (structured) natural language, which is formed according to certain patterns. Users having a structured natural language question editor based on SBVR metamodel would be able to analyse ontology data without help of professionals. They could write questions in structured natural language which is understandable for humans and computers. This work is not intended to transform structured questions into SPARQL queries, since it would be too big task. The aim of this work is to identify and formalize textual questions, typed by users, for subsequent generation of XMI schema and transforming them into a SPARQL queries.

Informacinės technologijos besivysto sparčiu tempu, paslaugos vis labiau keliasi į internetinę erdvę, kuriasi paslaugų internetas. Ilgą laiką Lietuvoje paslaugos internete nebuvo labai populiarios, tačiau jau įgavo pasitikėjimą. Populiarėjant paslaugoms turi pasitempti paslaugų kūrėjai ir tiekėjai. Jie stengiasi siūlyti kokybiškas ir patrauklias paslaugas. Antrosios kartos paslaugų žiniatinklį tuoj papildys semantikos įvedimas – trečios kartos, semantinis žiniatinklis. Semantinio žiniatinklio ir semantinių web servisų sąvokos labai svarbios interneto vystymosi raidoje. Semantinis žiniatinklis kardinaliai pakeis žiniatinklio bei paslaugų internete supratimą. Projektuojama sistema puikiai atitinką pokyčius ir numatomą ateitį paslaugų interneto verslo sektoriuje. Semantiniai web servisai gali būti pritaikomi tiek galutiniams vartotojams tiek verslo poreikiams. Sistema gali būti naudojama versle, panaudojant sistemos išvedimo rezultatus kitiems verslo procesams kaip įvedimo duomenis. Pagrindiniai darbo tikslai – remiantis ankstesniuose tiriamuosiuose darbuose įgyta patirtimi išanalizuoti Lietuvos elektroninio verslo rinką, išanalizuoti semantinių web servisų aplinką, kūrimo įrankius, suprojektuoti semantinio web serviso prototipą, bei pabrėžti jo naudą ir konkurencinio pranašumo įgijimo galimybes. / Information technologies are developing very fast, services are moving to the internet. For a long time online services in the Lithuania hasn’t been very popular but now are quite popular. The popularity of services makes developers and providers to strive. They are trying to offer high quality and great services. The second generation web will be soon complemented with the semantic – the third generation semantic web. In evolution of the internet, semantic web and semantic web service definitions are very important. Semantic web will dramatically change the understanding of web and the services on the Internet. This system is well suited to the expected future changes for services on the Internet in the business sector. The semantic web services can be applied to end users and business needs. The system output can be used for other business processes like data entry. Main goals of my job – to adapt the experience from previous jobs about semantic web technologies, analyze Lithuanian e-business market, the semantic web services environment, tools for services creation, design a semantic web service prototype and highlight competitive advantage opportunities.

Ontologijų aprašymai yra dažniausiai naudojami semantiniame žiniatinklyje (Semantic Web/Web 2.0), tačiau pastaruoju metu jie randa vis daugiau ir daugiau pritaikymo kasdienėms informacijos sistemoms. Puikiai suformuota ontologija privalo turėti teisingą sintaksę ir nedviprasmišką mašinai suprantamą interpretaciją, tokiu būdu ji gali aiškiai apibrėžti fundamentalias sąvokas ir ryšius probleminėje srityje. Ontologijos vis plačiau naudojamos įvairiuose taikymuose: verslo procesų ir informacijos integravime, paieškoje ir žvalgyme. Tokie taikymai reikalauja geros greitaveikos, efektyvaus saugojimo ir didelio mąsto ontologinių duomenų manipuliavimo. Kai ontologijomis paremtos sistemos auga tiek akiračiu, tiek apimtimi, specialistų sistemose naudojami samprotavimo varikliai tampa nebetinkami. Tokiomis aplinkybėmis, ontologijų saugojimas reliacinėse duomenų bazėse tampa būtinas semantiniame žiniatinklyje ir įmonėse. Šiame darbe atsakoma į klausimą kokiu būdu OWL ontologijas galima efektyviai transformuoti į reliacinių duomenų bazių schemas. / Ontology descriptions are typically used in Semantic Web/Web2.0, but nowadays they find more and more adaptability in everyday Information Systems. Well-formed ontology must have correct syntax and unambiguous machine-understandable interpretation, so it is capable to clearly defining fundamental concepts and relationships of the problem domain. Ontologies are increasingly used in many applications: business process and information integration, search and navigation. Such applications require scalability and performance, efficient storage and manipulation of large scale ontological data. In such circumstances, storing ontologies in relational databases are becoming the relevant needs for Semantic Web and enterprises. For ontology development, Semantic Web languages are dedicated: Resource Description Framework (RDF) and schema RDFS, and Web Ontology Language (OWL) that consists of three sublanguages – OWL Lite, OWL Description Logic (DL) and OWL Full. When ontology based systems are growing in scope and volume, reasoners of expert systems are becoming unsuitable. In this work an algorithm which fully automatically transforms ontologies, represented in OWL, to RDB schemas is proposed. Some concepts, e.g. ontology classes and properties are mapped to relational tables, relations and attributes, other (constraints) are stored like metadata in special tables. Using both direct mapping and metadata, it is possible to obtain appropriate relational structures and not to lose the... [to full text]

Šio baigiamojo magistro darbo tikslas yra veiksmų ontologijos formavimo panaudojant automatiniu būdu sukauptą internetinį tekstyną problematikos tyrimas. Tyrimo metu buvo analizuojami tekstynų žymėjimo standartai, sukauptas internetinis tekstynas, pasitelkiant priemones sukurtas darbo metu. Tyrimo metu buvo kuriamos ir tobulinamos jau esamos priemonės atlikti įvairius eksperimentus su tekstynais, duomenų sisteminimu, vaizdavimu ir ontologijos formavimu. Buvo sukurta procesų valdymo sistema, kuri buvo realizuota nuo front-end iki back-end sistemos kūrimo lygiu. Darbe yra pateikiamos detalios sistemos ir jos komponentų schemos atspindinčios visą sistemos veikimą. Tyrimo metu buvo atlikti eksperimentai susiję su veiksmų ontologijos formavimu. Darbe yra aprašyti ontologijos kūrimo žingsniai, pateikiamos problemos ir jų sprendimai bei pasiūlymai, ką galima būtų padaryti, kad eksperimentų rezultatai būtų dar tikslesni. Taip pat yra įvardinamos taisyklės, kurios buvo naudojamos reikalingų duomenų gavimui iš sukaupto tekstyno, taip pat taisyklės buvo apibendrintos ir pateiktos sukurtoms priemonėms suprantamu pavidalu. / The goal of the master thesis is to investigate the problem of the automated action ontology design using a corpus harvested from internet. A software package including tools for internet corpus harvesting, network service access, markup, ontology design and representation was developed and tested in the carried out experiment. A process management system was realized covering both front-end and the back-end system design levels. Detailed system and component models are presented, reflecting all the operations of the system. The thesis presents the results of experiments on building ontologies for several selected action verbs. Ontology building process is described, problems in recognizing separate elements of the action environment are analysed, suggestions on additional rules leading to more accurate results, are presented. Rules have been summarized and integrated into the designed software package.