=Paper=
{{Paper
|id=Vol-1980/UYMS17_paper_62
|storemode=property
|title=Anlamsal Web Tabanli bir Aktivite Oneri Sistemi Yaziliminin Gelistirilmesi(Development of a Semantic Web based Activity Recommender Software)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1980/UYMS17_paper_62.pdf
|volume=Vol-1980
|authors=Serdar Korhan Konaray,Gizem Aras,Huseyin Akcekoce,Omer Faruk Alaca,Moharram Challenger,Geylani Kardas
|dblpUrl=https://dblp.org/rec/conf/uyms/KonarayAAACK17
}}
==Anlamsal Web Tabanli bir Aktivite Oneri Sistemi Yaziliminin Gelistirilmesi(Development of a Semantic Web based Activity Recommender Software)==
https://ceur-ws.org/Vol-1980/UYMS17_paper_62.pdf
Anlamsal Web Tabanlı bir Aktivite Öneri Sistemi
Yazılımının Geliştirilmesi
Serdar Korhan Konaray 1, Gizem Aras2, Hüseyin Akçekoce 2, Ömer Faruk Alaca1,
Moharram Challenger 1, Geylani Kardaş1
1 Ege Üniversitesi, Uluslararası Bilgisayar Enstitüsü, 35100 Bornova, İzmir-Türkiye.
2 Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 35100 Bornova, İzmir-Türkiye.
{korhan.konaray, gizem.aras93, huseyinakcekoce, omerfarukalaca}
@gmail.com, {moharram.challenger, geylani.kardas}@ege.edu.tr
Özet. İnsanlar genellikle boş zamanlarını güzel vakit geçirebilecekleri
aktivitelere katılarak değerlendirmek isterler. Uygun olan aktiviteye karar
verme süreci için kişisel tercihler, hava durumu gibi çevresel koşullar ve bütçe
gibi bazı faktörler önemli rol oynamaktadır. Bu faktörlerin yanında kişinin
isteklerine uygun aktiviteleri bulması için bunların tamamını özel bir çaba ile
tespit etmesi ve ayıklaması gerekmektedir. Ayrıca, web üzerinde yaptığı
aramalarda başarılı sonuçlar elde etmesi için sözdizimsel açıdan tam bir
eşleşme olması beklenmektedir. Bu koşul, farklı kategorilendirmelere sahip
birçok aktivitenin gözden kaçırılmasına sebep olabilir. Aktivite aramak için
ortaya konan bu gereklilikler kullanıcı için zorlayıcı bir ortam oluşturmaktadır.
Bu zorluklarla başa çıkmak için, aktivitelerin sağlandığı web servislerini
anlamsal olarak tanımlama, uygulamalar aracılığı ile otomatik olarak dinamik
bir şekilde keşfedebilme ve kullanıcı tercihlerine göre en yakın aktiviteleri
bulma yaklaşımı izlenebilir. Bu amaçla, bu bildiride, anlamsal web servisleri ve
anlamsal eşleştirici kullanan bir aktivite öneri sistemi tanıtılmaktadır. Bu
doğrultuda, bir mühendislik çözümü olarak, istenen aktiviteyi keşfetmek için
web servislerinin iletişim kurabileceği tam teşekküllü bir anlamsal web altyapısı
ortaya konmuştur. Önerilen yaklaşımın ve geliştirilen sistemin bir
değerlendirmesi de bildiride sunulmuş; yeni yaklaşımın avantaj ve
dezavantajları tartışılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Anlamsal Web, Web Servis, Ontoloji, Öneri Sistemi,
Anlamsal Eşleştirme, Sosyal Aktivite.
Development of a Semantic Web based Activity
Recommender Software
Abstract. People are usually willing to spend their free time in entertaining
activities. In the process of finding appropriate activity, circumstances such as
personal preferences and weather conditions, as well as some factors like the
budget play an important role. In addition, one should find and filter these
activities with an extensive effort in order to determine the proper activity based
on personal requirements. In addition, to succeed in the web-based search for
65
the activities, exact syntactical mapping is needed. This situation may lead to
miss those activities which place in several categories. These requirements for
the activity finding make the process difficult for the users. To deal with these
challenges, the web services providing the activities can be defined
semantically, discovered automatically and dynamically, and hence the
activities closest to the user’s preferences can be found. To this end, in this
paper, an activity recommender system is proposed which utilizes semantic web
services and semantic matchmaking. For this purpose, as part of an engineering
approach, a semantic web infrastructure is proposed with which web services
can communicate to discover the desired activity. The evaluation of both the
proposed approach and the implemented system with taking into account the
advantages and the disadvatages brought the approach is also given in the
paper.
Keywords: Semantic Web, Web Service, Ontology, Recommender System,
Semantic Mapping, Social Activity
1 Giriş
İnsanlar genelde boş zamanlarını kendilerine en uygun aktivitelere katılarak
değerlendirmek isterler. Aktivite seçimi yaparken ilgi alanlarını, hava durumu ve
aktivitelerin konum olarak uzaklığı gibi çeşitli çevresel faktörleri ve bütçelerini de
göz önünde bulundururlar. İlgi alanı, kullanıcıların karar verme süreçlerinde büyük
rol oynamaktadır, çünkü insanlar eğlenecekleri aktiviteleri seçmek isterler. Diğer
taraftan çevresel faktörler de seçimlerini büyük ölçüde etkilemektedir. Örneğin tekne
turları hava yağmurluyken yapılamamaktadır ya da kullanıcı hava yağmurlu olduğu
için açık hava aktivitelerini tercih etmeme eğilimindedir. Bir diğer önemli özellik ise
bütçedir. İnsanlar aktivite seçiminde bulunurken kendi bütçelerine en uygun aktiviteyi
seçmek istemektedir. Örneğin ilgi alanı müzik dinlemek olan bir kişi, bütçesine en
uygun konserlerin listesine ulaşmak isteyecektir ve eğer hava yağmurluysa açık hava
konserlerini tercih etmeyecektir. Fakat bu isteğini gerçekleştirebilmesi için farklı ara
yüzlerdeki farklı web servislerine istekte bulunulmalı ve çıkan farklı sonuçlar
arasında değerlendirme yapılmalıdır. Bunların yanında web üzerinde arama yapılırken
sözdizimsel olarak tam eşleşmenin sağlanması gerekmektedir. Örneğin kullanıcı,
konser etkinlikleri ile ilgili bir arama yapıyorsa web servisleri ona tam eşleşme
yaklaşımından dolayı konserlerin listesini döndürecektir. Bu da farklı isimlendirmeye
sahip benzer aktivitelerin göz ardı edilmesine sebebiyet verebilir. Oysaki o tarihlerde
sinemada bir müzikal film oynuyor olabilir ve bu da kullanıcının tercih etmek
isteyebileceği bir seçenek olabilir. Tüm bunları göz önüne alırsak web üzerinde en
uygun aktivitelerin bulunması ve tahmin edilmesi zorlu bir süreç olmaktadır.
Bu çalışmada Anlamsal Web teknolojileri [1][2] kullanılarak kullanıcı tarafından
aktivite bulunması için uygulanan karmaşık süreci daha basitleştirmek ve
kullanıcıların karar verme süreçlerini kolaylaştırmak için bir aktivite öneri sistemi
gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, bir ontoloji geliştirilmiş, bu ontolojiden
yararlanılarak web servislerin anlamlandırılması sağlanmıştır. Anlamsal eşleşme
mekanizması, oluşturulan ontolojiden yararlanarak kullanıcının girdiği kriterlere
uygun veya kriterlere yakın sonuçlar elde edebileceği web servislerini otomatik ve
dinamik olarak bulmaktadır. Örneğin kullanıcı, JAZZ konserine gitmek istiyorsa ve
66
JAZZ konserine ait bir sonuç mevcut web servisleri ile sağlanamıyorsa sistem,
kullanıcının ilgisini çekebileceğine karar vererek kullanıcıya POP müzik konseri
önerebilir. Buna ek olarak sistem, ontolojideki verilerden yararlanarak, kullanıcı
kriterlerini ve hava durumu gibi çevresel faktörleri de göz önünde bulundurarak
aktiviteleri bir puanlama sistemi ile sıraya sokmaktadır. Böylece kullanıcı, zaman
kaybetmeden ona en uygun olduğu düşünülen aktiviteyi en üst sırada görebilmektedir.
Bildirinin 2. bölümünde literatürdeki diğer çalışmalar verilmiştir ve bu çalışma
kapsamında önerilen çözüm ile ilgili çalışmaların bir karşılaştırması yapılmıştır. 3.
bölümde sistem mimarisi açıklanmış; 4. bölümde sistem tasarımı ve önerilen çözüm
anlatılmıştır. 5. bölümde uygulama detayları açıklanmıştır. 6. bölümde uygulamanın
artı ve eksi yönleri tartışılmış; ve son olarak 7. bölümde elde edilen sonuçlardan ve
gelecek çalışmalardan bahsedilmiştir.
2 İlgili Çalışmalar
Literatüre bakıldığında anlamsal web servisler ile gerçekleştirilen ve ontolojilerden
yararlanılan birçok çalışma yapıldığı görülmektedir. Örneğin The Golf Advisor Agent
[3] başlıklı çalışmada OWL standardı kullanılarak oluşturulan anlamsallaştırma ile
hava durumu da baz alınarak etmen tabanlı karar verme mekanizması gerçekleştiren
bir sistem tasarlanmıştır. Benzer şekilde OWL (Web Ontology Language) [4]
modeline dayanan anlamsal web servisler ile farklı girdi ve çıktılar sağlayan servisler
üzerinden acil durumlarda karar verme desteği sunan bir çalışma [5] daha
gerçekleştirilmiştir. [6]’daki çalışmada yer alan mimari ise konum bazlı emlak arama
işleminin önerilen bir emlak ontolojisi üzerinden anlamsal olarak gerçekleştirilmesini
amaçlamaktadır. Bu çalışmalar anlamsal web alt yapısı ve OWL standardı kullanımı
bakımından bizim çalışmamız ile benzerlik göstermekte, ancak aktivite alanını göz
önüne almamaktadır.
Benzer bir çalışma [7] SAWSDL standardı ile tasarlanan bir mimariden
yararlanılarak web servislerin dinamik keşfi ve çağırımını sağlamaktadır. Sisteme
kayıtlı web servisler, kullanılan ortak bir ontoloji ile makineler tarafından otomatik
keşfedilmeyi sağlayan anlamsal web servislerine dönüştürülmüş; bu sayede
geliştiricilerin statik servis çağrımları için ek çalışma yapmalarına gerek kalmamıştır.
Oluşturulan yapı, bir CRM sistemi uygulaması ile denenmiştir. Bu bildiride
tanıttığımız sistem yapısı [7] ‘deki ile benzerlik gösterse de bu çalışmadan uygulanan
yöntem ve uygulama alanı olarak farklıdır.
Aktivite öneri sistemlerine örnek bir çalışma olan [8]’de turistik yerlerin önerilmesi
gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada işbirlikçi filtreleme ile toplanan benzer ve farklı
verilerin karşılaştırılması sonucu öneri listesi oluşturulmaktadır. Öneri sistemleri
çalışmalarına bir başka örnek [9]’da yer almaktadır. Bu çalışmada içeriğe dayalı
yaklaşım ile kullanıcının isteklerine ve zamanına bağlı olarak en alakalı aktiviteleri
öneren bir sistem geliştirilmiştir. Bizim çalışmamızda, öneri listesi başka
kullanıcılardan toplanan bilgilere bakarak veya direk verilen bilgilere bağlı olarak
oluşturulmamaktadır. Bunun yerine kullanıcının bilgileri doğrultusunda OWL-s [10]
kullanılarak oluşturulan anlamlaştırmadan yararlanılarak en yakın verilerin elde
edilmesi ile bir öneri listesi oluşturulmaktadır.
Hava durumu bazlı aktivite önerme kapsamındaki çalışmalar göz önüne
67
alındığında [11]’deki çalışmada lokasyon, zaman ve hava durumuna bağlı aktivite
önerisi sunan bir yapının tasarlandığı görülmektedir. Çalışmada kullanıcıdan belli
parametreler alınmakta; bu parametrelere uyan sonuçlara göre uygun olan aktiviteler
listelenmektedir. Her ne kadar bu çalışmanın amacı, bizim önerdiğimiz sistemin
amacı ile örtüşse de bu çalışmada herhangi bir anlamsal servis ve ontolojiden
yararlanılmamıştır ve sistem sadece geleneksel web servisler ile çalışmaktadır.
Bir diğer çalışmada ise finansal planlama için eşleştirmeye dayalı bir karar destek
web hizmeti önerilmiştir [12]. Bu çalışma web servis teknolojileri tabanlı bir model
sunmaktadır. Mevcut sorun, bankalar, diğer finans kurumları ve sigorta şirketleri
tarafından sunulan çok çeşitli finansal ürünlerin olmasıdır. Belirli bir amaçla ve uygun
bir para ile portföy oluşturmak için özelleştirilmiş incelemeler gereklidir ve bu süreçte
veri toplama ve ayıklama için çok fazla zamana ihtiyaç vardır. Bu çalışma ile web
servis teknolojileri kullanılarak karar verme uygulaması gerçekleştirilmiştir.
Kullanıcıdan bazı tercihleri alan uygulama kullanıcıya bu tercihlerden hareketle
finansal planlama ile ilgili tavsiyeler vermektedir. Bizim çalışmamızda da benzer
şekilde kullanıcılardan tercihler alınmakta ve aktivitelerle ilgili tavsiyeler
verilmektedir. Ancak çalışmamızda bu süreç anlamsal web servisleri kullanılarak
iyileştirilmiştir.
[13]’teki çalışma ontoloji mühendisliğinin ilkelerini bir işe alım süreci
ontolojisinin geliştirilmesi durum çalışması üzerinden aktarmaktadır. Sunulan
yaklaşım bu bildiride tanıtılan aktivite ontolojisinin geliştirilmesi sırasında
uygulanmıştır.
Mevcut çalışmalara genel olarak baktığımızda karar verme mekanizması olarak
anlamsal web servis yaklaşımını kullanan birçok çalışmaya rastlanmış, ancak
kullanıcı tercihleri ve hava durumuna göre bir karar verme mekanizması sunan
aktivite öneri sistemine rastlanmamıştır. Bu bildiride önerilen çalışma ile literatürdeki
bu eksikliğin giderilmesi hedeflenmiştir.
3 Önerilen Sistem Mimarisi
Aktivite öneri sistemlerinin bir önceki bölümde bahsedilen sorunlarından hareketle
anlamsal bir çerçeveye yerleşebilecek altyapı tasarımı Şekil 1’de görülmektedir. Bu
tasarımdaki en önemli bileşen Semantic Matchmaker Service bileşenidir. Çünkü bu
bileşen çalışmanın önceki bölümlerinde bahsedilen aktivite servislerinin tek tek
incelenmesi ve anlamsal olmayan servis altyapılarından dolayı daha az sonuç elde
edilmesi sorunlarına çözüm üretmektedir. Ayrıca mimaride dikkat çeken bir diğer
nokta ise Intermediate Restful Service bileşenidir. Bu bileşen kullanıcılarla etkileşimi
sağlayan istemci uygulamaları ile Semantic Matchmaker Service bileşeni arasında bir
köprü işlevi görmektedir.
Semantic Matchmaker Service bileşeni aktivite arama işleminde tüm süreçte aktif
rol oynamakta ve diğer bileşenlerle birebir etkileşim halinde bulunmaktadır. Öncelikli
olarak aktivite bilgilerinin sağlandığı servisleri sisteme kaydeden bu bileşen, ayrıca
aktivite aramalarında aktif olarak kullanacağı bir Activity Ontolojisine de sahiptir. Bu
bileşenlerin yanı sıra aktivitelerin seçiminde kullanılabilecek hava durumu gibi diğer
bilgiler başka web servislerden alınabilmektedir. Buna örnek olarak bu çalışmada
kullanılan Weather Web Service verilebilir. Bu servisten alınan hava durumu bilgisi
68
sayesinde kullanıcının isteklerinin yanında çevresel koşulların da seçim anında etkili
olması sağlanmaktadır. Kullanıcıların etkileşim halinde bulunduğu istemci
uygulamaları ile iletişimini ise aracı bir restful servis olan Intermediate Restful
Service sağlamaktadır. Arama isteği geldiğinde sistemine kaydettiği servisleri
tarayarak uygun servisi tespit eden Semantic Matchmaker Service, dış servislerden ve
kullanıcıdan gelen diğer bilgiler doğrultusunda tespit ettiği servisle iletişim kurmakta
ve uygun olan aktiviteleri belirlemektedir.
Şekil 1. Aktivite Öneri Sistemi Mimarisi
Mimarinin bir diğer önemli bileşeni ise Semantic Matchmaker Service ile istemci
uygulamaları arasında köprü vazifesi gören Intermediate Restful Service’tir. Bu
restful servis istemci uygulamaları ile Semantic Matchmaker Service arasında
bağımlılığı ortadan kaldırarak tek bir formatta haberleşmelerini sağlamaktadır.
Böylece iki taraf için de mümkün olabilecek değişiklikler birbirlerini
etkilemeyecektir.
4 Sistem Tasarımı
Bu çalışmada uygun web servislerin öneri sisteminde seçilmesi işlemini anlamsal hale
getirmek için web servislerdeki aktiviteleri kategorize eden bir ontoloji tasarlanmıştır.
Bu tasarım çalışmasında temel ontoloji mühendisliği ilkelerinden yararlanılmıştır
[13]. Tasarlanan ontolojinin bir kısmı Şekil 2’de görülmektedir. Bu ontoloji Activity
kök düğümünün uzantısı olacak şekilde düzenlenmiştir. Activity kök düğümünün
altında Concert, Sport, Restaurant gibi kategoriler ve her bir kategorinin altında da
kategorileri özelleştiren bir takım alt kategoriler yer almaktadır. Bu ontoloji
yardımıyla herhangi bir girdinin ana kategorisi belirlenebilecek, kardeş kategorileri
üzerinden benzerlik bazlı sonuçlar elde edilebilecektir.
69
Şekil 2. Aktivite Ontolojisinin bir parçası
Anlamsal çıkarımları yapan ve web servislerinin sistemle bağlantısını yöneten ana
bileşen Semantic Matchmaker Service web servisidir. Bu servis hem kullanıcılardan
aldığı verilerle servis iletişimini kurmakta ve uygun sonuçları kullanıcılara
döndürmekte, hem de servislerin anlamsal web servisleri rolü kazanması ve sisteme
kaydolmasında doğrudan etkili olmaktadır.
Öneri sisteminin sonuç vermesi adına Semantic Matchmaker Service’in ilk görevi
sistem için aktiviteleri sağlayan SOAP (Simple Object Access Protocol) web
servislerinin anlamsal web servisi hizmeti için uygun hale getirilmesi ve
kaydedilmesidir. Herhangi bir web servisin anlamsal web servisi işlevi kazanması için
OWL-s standardına uygun ServiceProfile, ServiceGrounding ve ServiceProcess
dökümanlarının hazırlanması gerekmektedir [10]. Bu dosyalar servisin işlevlerini
tanımlamakta ve sınırlarını belirlemektedir. Bunun için öncelikle servislerin WSDL
(Web Services Description Language) adresleri aracılığıyla hangi hizmetleri
sunabileceğini belirten ServiceProfile dosyaları oluşturulur. Çalışmada ontoloji dili
olarak bir W3C standardı olan OWL [4] kullanılmıştır. Oluşturulan ServiceProfile
dosyaları daha sonraki aşamada Semantic Matchmaker Service tarafından işlenerek
sistemin servisleri kayıt altına aldığı SemanticServiceRegistry.xml dökümanına
kaydedilir. Bu dökümanda servisin WSDL adresi ve ontolojiye uygun olarak sağladığı
çıktıların listesi yer alır.
Semantic Matchmaker Service’in ikinci önemli görevi ise girilen anahtar
kelimeden hareketle uygun web servisi tespit etme işlemidir. Şekil 3’te de görüldüğü
gibi bu işlem için 2 temel durum ile karşılaşılmaktadır. Birincisi girilen anahtar
kelime ile Semantic Matchmaker Service’ın diğer görevinde bahsedilen
SemanticServiceRegistry.xml dökümanında yer alan çıktı bilgisinin birebir
eşleşmesidir. Bu durumda servislerin WSDL adresleri döndürülerek işlem tamamlanır.
İkinci durum ise anahtar kelime ile çıktının eşleşmeme durumudur. Bunun neticesinde
Semantic Matchmaker Service anahtar kelimenin kategorisini tespit etmek için
ontoloji üzerinde arama gerçekleştirir, kategoriyi tespit eder ve işlemi başa döndürür.
70
Şekil 3. Semantic Matchmaker Service’e ait aktivite diyagramı
Servislerin tespit edilmesinden sonra ikinci aşama olarak bu servislerden gelen
cevapların analiz edilmesi ve puanlanması aşaması gerçekleştirilir. Bu analiz işlemi
hava durumu ve aktivitelerin gerçekleştirileceği lokasyonlar baz alınarak yapılır ve
Semantic Matchmaker Service tarafından uygunluk durumlarına göre aktiviteler
puanlanır. Lokasyona göre puanlama işlemi Şekil 4’te örneği gösterilen City
ontolojisinden yararlanılarak kullanıcı tarafından belirtilen lokasyona komşu olan
lokasyonların tespit edilmesiyle gerçekleştirilir. Böylece kullanıcı için yakın olan
aktivite sonuçlarının daha ön sıralarda kullanıcıya sunulması sağlanmış olur.
Şekil 4. City.owl Ontolojisi
5 Uygulama
Önceki bölümlerde tasarlanan bu sistem mobil ve web teknolojileri kullanılarak
gerçekleştirilmiştir. Mobil istemci için Android işletim sistemine uyumlu bir sistem
gerçekleştirilirken, web uygulaması için MVC (Model-View-Controller) mimarisinde
[14] .NET teknolojileri kullanılmıştır. Ayrıca birbirinden farklı sağlayıcıların veri
sağlama sürecini simule eden Web servisleri de Java programlama dilinde yazılmıştır.
Çalışmanın gerçekleştirim açısından en önemli bileşenlerinden birisi Semantic
Matchmaker Service bileşenidir ve tasarım bölümünde de anlatıldığı gibi hem web
servislerle hem de istemcilerle etkileşim halindedir. Öncelikli olarak web servislerin
sisteme anlamsal açıdan kaydedilmesi gerekmektedir. Bunun için web servislerinin
WSDL dosyalarını kullanarak OWL-s standardında anlamsal web servisi
dokümanlarının elde edilmesi gerekmektedir. OWL-s dokümanlarından bu çalışma
kapsamında sadece ServiceProfile dosyaları değerlendirilmiştir. WSDL dosyasından
bu dönüşümün sağlanması için OWL-s Editor [15] uygulamasının kütüphaneleri
71
kullanılmıştır.
OWL-s standardında anlamsal web servisi dokümanlarının elde edilmesi için Şekil
5 ve Şekil 6’daki kod parçaları geliştirilmiştir. Şekil 5’te görülen kod parçası aracılığı
ile girdi olarak alınan WSDL dökümanı OWL-s formatına çevrilip çıkış noktası olarak
belirtilen yola kaydedilmektedir. Bu çalışma kapsamında sadece ServiceProfile
dökümanı kullanıldığı için satır 10’da da görüleceği gibi sadece profile dokümanı ile
ilgili işlem yapılmıştır.
Şekil 5. OWL-s üreten kod parçası
Şekil 5’te gerçekleştirilen işlem için daha önceki bölümlerde açıklandığı gibi
OWL-s Editor kütüphane dosyaları kullanılmıştır. WSDL dosyasından OWL-s dosyası
elde edebilmek için öncelikle kütüphanenin jar dosyası projeye eklenmiş; ardından
Şekil 6’daki kod parçası sayesinde argümanları belirlenip çalıştırılmıştır. Böylece
herhangi bir SOAP servisinin sisteme kaydedilmesi için WSDL dökümanını sağlaması
yeterli olmaktadır. Gerekli olan dökümanlar Semantic Matchmaker Service tarafından
otomatik üretilmektedir.
Servislerin sisteme kaydedilmesinden sonraki aşama Şekil 3’te gösterildiği gibi
Semantic Matchmaker Service bileşeninin kullanıcıdan gelen anahtar kelime
doğrultusunda uygun servisi tespit etmesidir. Otomatik servis seçimi için gereken
eşleştirmeyi sağlamak amacıyla [16]’daki algoritmadan da yararlanılmıştır. Bu
noktada istemcilerin talep ettikleri mekan özellikleri ile aktivite sağlayan servislerde
kayıtlı bulunan aktivite özelliklerinin anlamsal eşlenmesi sırasında uygulanan ve
[16]'da tanıtılan algoritmayı anlatmakta fayda vardır. İstenen aktivite tipi ve
servislerde kayıtlı aktivite tipleri aynı ontolojide bulunmaktadır ve bunlar bir ağaç
veri yapısı üzerine yerleştirilebilirler. İstemcinin servis (aktivite) isteğini içeren istek
profili R, sunucudaki eşleme motoru veritabanına kayıtlanan aktivitelerin
profillerinden her biri A ile temsil edilecek olursa A ve R profilleri arasındaki eşleme,
öncelikli olarak bir ağaç yapısına yerleştirilmiş aktivitelerin servis tiplerinin
karşılaştırılması ile olmaktadır. Eşleştirme başarılarına göre sıralanmış olarak, başlıca
dört eşleme düzeyi bulunmaktadır:
Tam ("Exact"): Eğer A bildiriminin ontolojik sınıf tipi ile R isteğinin ontolojik
sınıf tipi birbirine denkse (A ≡ R)
Uyumlu ("Plug-in"): Eğer R isteğinin ontolojik sınıf tipi A bildiriminin ontolojik
sınıf tipinin alt kümesi ise (R ⊆ A)
72
Kapsayan (Subsume): Eğer R isteğinin ontolojik sınıf tipi A bildiriminin ontolojik
sınıf tipini kapsıyorsa (A ⊆ R)
Başarısız (Fail): Eğer A bildiriminin ontolojik sınıf tipi ile R isteğinin ontolojik
sınıf tipi yukarıdaki durumların dışında kalıyorlarsa (A ∩ R = ∅)
Şekil 6. OwlProcess Kod Parçası
Bu algoritmayı aktivite öneri sisteminde örnekleyecek olursak; JAZZ isteğinde
bulunan bir istemci için servislerle EXACT bir eşleşme gerçekleşemeyecektir. Ancak
PLUG-IN seviyesinde JAZZ’in CONCERT aktivitesi ile ilişkisi olduğu tespit
edilecektir. Böylece CONCERT servisi üzerinden aktivite önerisi getirilebilecetir.
Uygulama aşamasında bu algoritmayı gerçekleştirmek için Şekil 7’de gösterilen kod
parçası geliştirilmiştir.
Öncelikle Şekil 7’de yer alan kod parçasında satır 2 ve 3’te serviceList ve
keywordList isimlerinde listeler tanımlanmış ve anahtar kelime listesine kullanıcıdan
gelen keyword bilgisi eklenmiştir. Ardından getServicesByKeywordList metodu ile
keyword bilgisiyle eşleşen uygun servislerin getirilmesi istenmektedir. Bu metot daha
önceki bölümlerde bahsettiğimiz ve Şekil 3’te de gösterilen
SemanticServiceRegistry.xml dökümanını ayrıştırmaktadır. Bu işlem doğrudan
doğruya kullanıcı tarafından girilen kelimenin servislerde karşılığını arama işlemidir.
Bu işlemin sonucunda getServicesByKeywordList metodunun döndüreceği servisler
serviceList’i doldurmaktadır. 7. satırda serviceList listesinin dolu olup olmadığı
incelenmektedir. Eğer bu liste boş ise bunun anlamı herhangi uygun bir servisin
bulunamadığıdır. Bu durumda 8. satırda gördüğümüz gibi semanticSearchByKeyword
metodu çağırılmaktadır. Bu metot ActivityOntology.owl ontolojisini kullanarak
kullanıcıdan alınan keyword’un kategorisini tespit etmekte ve döndürmektedir. Bu
işlem sonucunda birden fazla kategori dönebilme ihtimali vardır. Sonuç olarak artık
yeni kelimelerin de olduğu bir keywordList bulunmaktadır. 9. satırda da görüldüğü
gibi tekrar getServicesByKeywordList metodu çağırılarak uygun servisler elde edilir.
Böylece kullanıcı başlangıçta belirtmemiş olsa bile ontoloji üzerinde yapılan
aramalarla kullanıcıya ilişkili sonuçlar döndürülebilmektedir.
73
Şekil 7. Semantic Matchmaking Kod Parçası
Çalışmamızda irdelediğimiz bu yakınlık ilişkisiyle ilgili basit bir örneği Şekil 8’de
görmekteyiz. Burada kullanıcı JAZZ kategorisinde bir aktivite aradığını
bildirmektedir. Ayrıca çocuğu olduğunu, 20 TL’den daha fazla bir ücreti aktivite için
ayırmak istemediğini, 21 Mayıs – 31 Mayıs 2017 tarihleri arasında bu aktiviteye
katılmak istediğini ve son olarak İzmir Balçova lokasyonunda olmasının kendisi için
cazip olduğunu belirtmiştir. Bu doğrultuda öncelikle SemanticServiceRegistry.xml
dökümanında JAZZ kelimesiyle uyumlu bir servis aranmış ancak bulunamamıştır.
Çünkü Şekil 2’deki ontolojiden de görülebileceği gibi JAZZ bir ana kategoriyi ifade
etmemektedir. Ardından anlamsal yakınlık ile ActivityOntology.owl ontolojisi
ayrıştırılınca Concert kategorisi aramaya değer bir bilgi olarak elde edilmiştir. Bu
bilgi SemanticServiceRegistry.xml’de arandığında ise Concert Web Service aktivite
aramak için uygun servis olarak belirlenmekte ve varsa JAZZ kategorisinde konser
önde olacak şekilde konser aktiviteleri listelenmektedir.
Kullanıcı, sağlanan web arayüzü (Şekil 8) ve mobil arayüz (Şekil 9) ile
kendisinden beklenen verileri sisteme girdiğinde Semantic Matchmaker Service,
kullanıcıdan gelen kategori verisine göre SemanticServiceRegistry.xml ve ontoloji
verilerini kullanarak servis seçimlerini gerçekleştirir. Servis seçimleri
gerçekleştirildikten sonra dönen sonuçlar puanlama algoritmasından geçirilir. Bu
algoritmaya göre eğer girilen kategori verisinde tam eşleşme sağlanırsa, eşleşmenin
sağlandığı servislere 5 puan eklenir. Tam eşleşme yerine yakın eşleşmenin sağlanması
durumunda eşleşmenin sağlandığı servislere 3 puan eklenir. Eğer hava yağmurlu ise
kapalı alan aktivitelerine 2, açık ise açık alan aktivitelerine 2 puan eklenir.
Kullanıcının seçmiş olduğu ilçe verisinin eşleşmesi durumunda eşleşmenin sağlandığı
servise 2 puan daha eklenir. Eğer eşleşme gerçekleşmezse ontolojiden kullanıcının
seçmiş olduğu ilçenin komşu ilçelerine bakılır. Eğer komşu ilçe eşleşmesi
gerçekleşirse ilgili servislere 1 puan daha eklenir. Tüm aktiviteler, döndürdükleri
sonuçlara göre puanlandıktan sonra puana göre azalan sıra ile kullanıcı ara yüzünde
listelenir (Şekil 8 ve Şekil 9).
74
Şekil 8. Web Uygulaması
Şekil 9. Mobil Uygulama
6 Tartışma
Geleneksel web servisler, temel olarak 3 standart üzerine kuruludur. Bunlardan ilki
belirli bir web servis için üst veri tanımı sağlayan WSDL, ikincisi sunucular ve
istemciler arasında veri iletişimini sağlayan SOAP üçüncüsü servislerin tanımlanması,
keşfi ve entegrasyonunu sağlayan UDDI (Universal Description, Discovery and
Integration) standartıdır. Geleneksel web servisleri, dağıtık sistemler için teknik alt
yapı sağlamalarına rağmen anlamsal olarak herhangi bir bilgi içermezler. Bir başka
deyişle yukarıda açıklanan standartlardan hiçbiri web servislerin herhangi bir alan
açısından ne yaptığına ve web servis metotlarının nasıl bir sonuç ürettiğine dair bir
bilgi sunmazlar [17][18]. Dolayısıyla geliştiricilerin, kullanmak istedikleri servisleri
bulmaları ve uygulamalarına statik bir şekilde entegre etmeleri gerekmektedir.
75
Çalışmamızda tasarladığımız Semantic Matchmaker Service yapısı sayesinde web
servisler otomatik olarak sisteme kayıt olmakta, her web servis de tasarlanan ontoloji
yapısına göre anlamlandırılmaktadır. Bu sayede geliştiriciler, web servisleri için vekil
sınıfları oluşturmadan ve sisteme yeni servisler kayıt olduğunda herhangi bir ek
çalışma yapmadan servislerin kullanımlarını otomatik olarak gerçekleştirmektedir.
Ayrıca tasarlanan Semantic Matchmaker Service sistemi sayesinde istemciler
aradıkları bir aktivite için tam eşleşme bulunmasa dahi aradıkları veriye ait yakın
sonuçları da görüntüleyebilmektedir. Bu şekilde bir sistem gerçekleştirimi yapabilmek
için geleneksel servis kullanımına ilave olarak OWL ve RDF gibi ontoloji dilleri
kullanılarak sisteme uygun bir ontolojinin tasarlanması ve bu tasarıma göre web
servislerin anlamsallaştırılıp bu anlamsallaştırma üzerinden hangi web servislerinin
çağrılması gerektiğini yöneten karar verici algoritmaların uygulanması gerekmektedir.
Bu da rutin tekniklerden daha karmaşık bir sistem tasarımı anlamına gelmektedir.
Ayrıca çalışmada servislerden bağımsız olarak tek bir ontolojinin kullanılması öneri
sisteminin yeni servislerle veya etkinlik türleri ile genişlemesi durumunda ontolojinin
güncellenmesi gerekliliğini de beraberinde getirmektedir. Karşılaşılan bir diğer zorluk
.NET ortamında WSDL dosyasını OWL-s standartlarına dönüştüren bir aracın
bulunmamasıdır. Bu çalışmada bu probleme çözüm olarak JAVA ile kodlanmış OWL-
s Editor yazılımı, jar dosyası olarak uygulamaya dahil edilmiş ve ServiceProfile
dosyası oluşturan bölümünü .NET içinden çağırıp kullanan bir kütüphane
geliştirilmiştir.
7 Sonuçlar ve Gelecek Çalışmalar
Bu çalışmada, geleneksel web servislerin anlamlaştırılması ile kullanıcının tercihlerini
ve hava durumunu temel alarak hangi servislerin çağrılacağına çalışma anında karar
veren bir aktivite öneri sistemi yazılımı gerçekleştirilmiştir. İstemci tarafı Android ve
web uygulamaları olarak kodlanmış, karar verme mekanizmasında OWL-s standardına
uygun oluşturulmuş ontolojiden faydalanılmıştır. Ayrıca, geliştirilen altyapı ile web
servislerin anlamsal servislere dönüştürülmesi ve sisteme dahil edilmesi işlemi
otomatik olarak yönetilmektedir. Bu sayede uygulama geliştiricileri, web servisleri
sisteme dahil olurken herhangi bir işleme gerek duymamaktadır.
Mevcut sistem yapısı, OWL-s standardına uygun ServiceProfile, ServiceGrounding
ve ServiceProcess dokümanlarından yalnızca ServiceProfile dokümanını
kullanmaktadır. Sistemde tüm web servisler, atomik olarak çağrılmaktadır. İleriye
yönelik olarak mevcut sistemin OWL-s standardının Process Model yapısı
kullanılarak, kompozit servis çağırımları içeren bir çalışma ile desteklenmesi
hedeflenmektedir. Ayrıca mevcut sistemde anlamsallaştırma ve eşleştirme, web
servislerin çıktı parametrelerine göre şekillenmektedir. İleriye yönelik çalışmalarda
OWL-s dosyasının girdi ve önkoşul değerleri de dikkate alınıp analiz edilebilir.
Kaynakça
1. Berners-Lee, T., Hendler, J., Lassila, O.: The semantic web. In: Scientific American, vol
284 (5), pp. 34–43. (2001).
2. Shadbolt, N., Hall, W., Berners-Lee, T.: The semantic web revisited. IEEE Intelligent
76
Systems, vol. 21 (3), pp. 96–101. (2006).
3. Athanasiadis, I. N.: Training Intelligent Agents in the Semantic Web Era: The Golf
Advisor Agent. 2007 IEEE/WIC/ACM Int. Conf. Web Intell. Intell. Agent Technol. -
Work. WI-IAT Work, pp. 499–502 (2007).
4. W3C Web Ontology Language (OWL), https://www.w3.org/OWL/, Son Erişim
2017/06/21.
5. Xie, H., Wu, X., Yu X., Li, J., Gu, Y.: Agriculture Emergency Decision System Based on
Semantic Web Services, In: International Conference on Convergence In-formation
Technology (ICCIT 2007), pp. 503–507. (2007).
6. Gümüs, Ö., Kardas, G., Dikenelli, O., Erdur, R. C., Önal, A.: SMOP: A Semantic Web and
Service Driven Information Gathering Environment for Mobile Platforms. The 5th
International Conference on Ontologies, DataBases, and Applications of Semantics
(ODBASE 2006), October 29 - November 3, 2006, Montpellier, France, Lecture Notes in
Computer Science, vol. 4275, pp. 927-940. (2006).
7. Gümüş, Ö., Yürek, İ.: Anlamsal Veb Servislerinin Dinamik Çağrımı. Bilişim Teknolojileri
Dergisi, vol. 8, no. 2, pp. 71. (2015).
8. Jia, Z., Yang, Y., Gao, W. & Chen, X.: User-based Collaborative Filtering for Tourist
Attraction Recommendations. In: IEEE International Conference on Computational
Intelligence & Communication Technology (CICT), pp. 22-25. (2015).
9. Mittal, R., Sinha, V.: A personalized time-bound activity Recommendation System. In:
IEEE 7th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC),
pp. 1-7. (2017).
10. OWL-S:Semantic Markup for Web Services, W3C Member Submission,
http://www.w3.org/Submission/OWL-S/, Son Erişim 2017/06/21.
11. Koosam, V.: Weather-based activity advisor. US Patent US7383130 B1 (2008).
12. Lee, K. K. k., Chiu, D. K., Hung, P. C.: Web-Service Based Information Integration for e-
Financial Planning System Matchmaking Decision Support. IEEE/WIC/ACM
International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology
Workshops, pp. 259–262. (2006).
13. Ahmed, N., Khan, S., Latif, K.: Job Description Ontology. In: International Conference on
Frontiers of Information Technology (FIT), pp. 217–222. (2016).
14. Selfa, D. M., Carrillo, M., Del Rocio Boone, M.: A database and web application based on
MVC architecture. In: The 16th IEEE International Conference on Electronics,
Communications and Computers, CONIELECOMP 2006, p. 48. (2006).
15. OWL-s Editor,
http://staff.um.edu.mt/cabe2/supervising/undergraduate/owlseditFYP/download.html, Son
Erişim 2017/06/21.
16. Sycara, K., Paolucci, M., Ankolekar, A., Srinivasan, N.: Automated discovery, interaction
and composition of semantic web services. Web Semantics, vol. 1 (1), pp. 27–46. (2003).
17. Ozdil, H., Senkul, P.: Alana Ozgu Web Servis Kesif Sistemleri icin Servis Sorgulama Dili
ve Arayuzu, Ulusal Yazilim Muhendisligi Sempozyumu (UYMS 2011), pp 127-133.
(2011).
18. Utku, S., Senkul, P.: Alana Ozgu Web Servis Kesif Sistemlerinde Web Servislerin Test
Edilmesi, Ulusal Yazilim Muhendisligi Sempozyumu (UYMS 2012),pp. 107-114, (2012).
77