UrbanKG, ağıllı şəhərlərin nəqliyyat, enerji, ətraf mühit, ictimai təhlükəsizlik və vətəndaş xidmətləri məlumatlarını ortaq semantik modeldə əlaqələndirmək üçün hazırlanmış dördqatlı bilik qrafı arxitekturasıdır. Sommai Khantong, Charuay Savithi və Mohammad Nazir Ahmad tərəfindən aparılan tədqiqatda Dizayn Elmi Tədqiqat Metodologiyasından (Design Science Research Methodology, DSRM) istifadə edilmiş; çərçivə açıq məlumat mənbələrindən yaradılmış konsepsiyanın sübutu tətbiqi ilə qiymətləndirilmişdir. Yaranan bilik qrafı 287.456 RDF üçlüyü, 23.847 fərqli varlıq, 127 əlaqə növü və 42.384 zaman damğalı müşahidədən ibarətdir. Tədqiqatçılar beş dizayn məqsədinin yerinə yetirildiyini, 23 sahələrarası sorğu nümunəsinin uğurla icra olunduğunu və təklif edilən arxitekturanın semantik inteqrasiya, zamansal təmsil, federativ idarəetmə və hibrid nəticəçıxarma baxımından texniki həyata keçirilə bilən olduğunu bildirirlər. Tapıntılar real bir böyük şəhərdə tammiqyaslı canlı istehsal tətbiqinin təsdiqləndiyi mənasına gəlmir.

Tədqiqatın əsas problemi şəhər məlumatlarının yalnız fərqli fayllarda və ya serverlərdə yerləşməsi deyil, müxtəlif sistemlərin eyni obyektləri, məkanları, zamanları və əlaqələri bir-birindən fərqli şəkildə müəyyən etməsidir. UrbanKG bu semantik parçalanmanı ontologiyalar, standart identifikatorlar, RDF əlaqələri, SPARQL sorğuları və sahələrarası bağlantılar vasitəsilə həll edir.

Tədqiqat həmçinin şəhər daxilində xidmət əlçatanlığının nəqliyyat infrastrukturu ilə xəstəxana, ictimai xidmət və ətraf mühit göstəricilərinin birlikdə qiymətləndirilməsi yolu ilə araşdırıla biləcəyini göstərir. Lakin istifadə edilən mənbələr, nümunə seçmə qərarları, sintetik təcili yardım komponentləri və bəzi ölçmə təriflərindəki məhdudiyyətlər səbəbindən nəticələr araşdırılan konsepsiyanın sübutu şərtləri ilə birlikdə şərh edilməlidir.

1. Ağıllı şəhərlərdə əsas problem: Məlumat niyə təkbaşına kifayət etmir?

Ağıllı şəhər sistemləri bir-birindən müstəqil texniki infrastrukturlardan məlumat toplayır. Nəqliyyat sistemləri dayanacaqları, nəqliyyat vasitələrini, marşrutları və reysləri; enerji sistemləri sayğacları, paylayıcı qurğuları və istehlakı; ətraf mühit sistemləri hava keyfiyyətini və meteoroloji ölçmələri; ictimai təhlükəsizlik sistemləri hadisələri və müdaxilə resurslarını; vətəndaş xidmətləri isə xidmət sorğularını və onların vəziyyətlərini qeydə alır.

Bu qeydlərin birlikdə qiymətləndirilməsi lazım olduğu halda müxtəlif qurumlar ayrı məlumat modelləri, identifikatorlar, giriş protokolları və terminologiyalardan istifadə edə bilər. Buna görə eyni məhəlləyə aid nəqliyyat, enerji və ətraf mühit məlumatları kompüter sistemləri baxımından bir-biri ilə əlaqəsiz qala bilər.

Bu vəziyyətə məlumat silolaşması deyilir. Silolaşmanın semantik ölçüsü xüsusilə vacibdir: iki məlumat dəstinin eyni formatda saxlanması onların eyni anlayışları təmsil etdiyinə və ya aralarındakı əlaqənin açıq şəkildə müəyyənləşdirildiyinə zəmanət vermir.

Məsələn, nəqliyyat qeydindəki dayanacaq identifikatoru ilə məkan məlumatları dəstindəki fiziki məkan obyekti fərqli kimliklərə malik ola bilər. Ortaq əlaqə qurulmadan yalnız faylları bir yerə toplamaq bu iki qeydin necə əlaqəli olduğunu avtomatik izah etmir.

UrbanKG-nin tədqiqat problemi müxtəlif qurumların yaratdığı məlumatları tamamilə mərkəzi bir sxemə köçürmədən, ortaq semantik struktur vasitəsilə sorğulana və birlikdə şərh edilə bilən hala gətirməkdir.

Bilik Qrafı Nədir və Ağıllı Şəhərlərdə Nə İşə Yarayır?

Bilik qrafı (Knowledge Graph, KG) real dünyadakı varlıqları düyünlərlə, bu varlıqlar arasındakı müəyyən edilmiş əlaqələri isə bağlantılarla təmsil edən strukturlaşdırılmış bilik modelidir. Ağıllı şəhərlərdə bilik qrafı nəqliyyat dayanacağı, elektrik paylayıcı nöqtəsi, ətraf mühit sensoru, inzibati ərazi və ictimai xidmət kimi müxtəlif sahələrdəki varlıqları eyni semantik çərçivədə əlaqələndirməyə imkan verir. UrbanKG tədqiqatı bilik qraflarını bir şəhərin bütün məlumatlarını bir yerdə saxlayan məcburi mərkəzi anbar kimi deyil, müxtəlif məlumat mənbələri arasında semantik bağlantı yaradan infrastruktur kimi mövqeləndirir.

2. RDF üçlüyü: Əlaqə kompüter tərəfindən necə təmsil olunur?

Mənbə tədqiqatın əsas texnologiyalarından biri Resurs Təsvir Çərçivəsidir (Resource Description Framework, RDF). RDF biliyi üç komponentli əlaqələr şəklində təmsil edir:

Subyekt — Predikat — Obyekt

Subyekt haqqında məlumat verilən varlıqdır. Predikat varlığın hansı xüsusiyyətinin və ya əlaqəsinin göstərildiyini izah edir. Obyekt isə əlaqənin bağlandığı başqa varlığı və ya bir dəyəri göstərir.

Mənbənin RDF yanaşmasını izah etmək üçün aşağıdakı müstəqil öyrədici nümunədən istifadə oluna bilər:

urb:Durak_A  urb:bulunduguBolge  urb:Bolge_5 .

Bu ifadə Durak_A adlı varlığın Bolge_5 adlı inzibati ərazidə yerləşdiyini təmsil edir. Buradakı adlar öyrədici yer tutuculardır; UrbanKG məlumat dəstində təsdiqlənmiş real qeydlər kimi təqdim edilmir.

RDF-də tam identifikatorlar URI və ya IRI formasında istifadə oluna bilər. Qısaldılmış prefikslər uzun identifikatorların daha oxunaqlı göstərilməsinə imkan verir. Əlaqənin mənası da ontologiya daxilində müəyyən edilərək müxtəlif tətbiqlərin eyni predikatı ardıcıl şəkildə qiymətləndirməsi hədəflənir.

3. Ontologiya, T-Box və A-Box arasındakı fərq

Ontologiya müəyyən bilik sahəsindəki anlayışları, onların bir-biri ilə əlaqələrini və məntiqi xüsusiyyətlərini müəyyən edən formal strukturdur. UrbanKG-də ontologiya müxtəlif qurumların eyni varlıq növlərini ortaq mənalarla təmsil edə bilməsi üçün istifadə olunur.

T-Box (Terminological Box) bilik modelinin konseptual və sxematik hissəsidir. Varlığın hansı sinfə aid ola biləcəyini, siniflərin bir-biri ilə əlaqələrini və xüsusiyyətlərin hansı növ varlıqlara tətbiq oluna biləcəyini müəyyən edir.

A-Box (Assertional Box) konkret varlıqlara aid nümunə qeydləri və həmin varlıqlar arasındakı konkret əlaqələri ehtiva edir.

Məsələn, bir ontologiyada "TopluTaşımaDurağı" adlı sinfin müəyyən edilməsi T-Box səviyyəsində konseptual əməliyyatdır. Konkret bir dayanacaq varlığının bu sinfə aid olduğunun göstərilməsi isə A-Box səviyyəsində nümunə məlumatdır.

Mənbə UrbanKG konsepsiyanın sübutunda 287.456 RDF üçlüyünün A-Box qeydləri olduğu bildirilmişdir. Bu rəqəm ontologiyadakı sinif sayı ilə qarışdırılmamalıdır.

4. RDF, RDFS, OWL, SHACL, SPARQL və GeoSPARQL bir-birindən necə fərqlənir?

Bu standartların hamısı eyni işi görmür. RDF məlumatı təmsil edir, ontologiya həmin məlumatın mənasını strukturlaşdırır, SHACL uyğunluq yoxlaması aparır, SPARQL sorğu verir və GeoSPARQL məkan əməliyyatlarına imkan yaradır.

Xüsusilə OWL-dəki məntiqi nəticəçıxarma ilə SHACL-dəki məlumat uyğunluğu yoxlaması bir-birindən ayrılmalıdır. Qrafda məntiqi olaraq yeni əlaqənin çıxarıla bilməsi məlumatın bütün tətbiq məhdudiyyətlərini ödədiyi mənasına gəlmir.

5. Bilik qrafı ilə rəqəmsal əkiz arasındakı əlaqə

Rəqəmsal əkiz (digital twin) fiziki varlığı və ya sistemi rəqəmsal mühitdə təmsil edən və uyğun məlumat bağlantıları ilə yenilənə bilən sistem yanaşmasıdır. Bilik qrafı bu strukturun özü ilə tam eyni deyil.

UrbanKG yanaşmasında bilik qrafı fiziki və inzibati varlıqları, onların arasındakı əlaqələri, coğrafi konteksti və məlumat mənşəyini təmsil edən semantik infrastrukturu yarada bilər. Rəqəmsal əkizin vizuallaşdırma və ya simulyasiya komponentləri isə bu strukturlaşdırılmış bilik üzərində işləyə bilər.

Mənbə tədqiqatda rəqəmsal əkiz sinxronizasiyası arxitekturanın tətbiq imkanları arasında müəyyən edilmişdir. Bu, tədqiqatda tam funksional şəhər rəqəmsal əkizinin canlı mühitdə işlədildiyi mənasına gəlmir.

6. Ədəbiyyatda UrbanKG-nin həll etməyə çalışdığı boşluq

Mənbə tədqiqat ağıllı şəhər bilik qrafları üzrə əvvəlki yanaşmaların nəqliyyat və ya mobillik kimi konkret məlumat sahələrində mühüm irəliləyişlər əldə etdiyini, lakin müstəqil qurumların məlumatlarını ortaq şəkildə idarə etmək, sahələr arasında nəticə çıxarmaq və texniki nəticələri sistemli qiymətləndirmək baxımından açıq tədqiqat problemlərinin qaldığını bildirir.

Km4City, Liu və həmkarlarının UrbanKG yanaşması, zamansal şəhər bilik qrafları və Snap4City kimi əvvəlki işlər tədqiqatın müqayisəli çərçivəsində nəzərdən keçirilir.

Buna görə yeni tədqiqatın töhfəsi bilik qrafı texnologiyasını ilk dəfə ağıllı şəhərlərdə istifadə etmək deyil. Töhfə ontologiya-öncəli quruluşun, federativ məlumat idarəetməsinin, zamansal bilik təmsilinin, deduktiv və induktiv nəticəçıxarmanın birləşdirilməsinin və konsepsiyanın sübutu qiymətləndirməsinin ortaq dizayn çərçivəsinə yerləşdirilməsidir.

Mənbədə həmçinin əvvəlki işlərlə müqayisələr mövcuddur. Bu müqayisələr araşdırılan məqalələrdə bildirilmiş xüsusiyyətlərə əsaslanır; bütün mümkün bilik qrafı texnologiyalarının əhatəli və müstəqil beynəlxalq performans yarışı kimi şərh edilməməlidir.

UrbanKG-nin Dördqatlı Arxitekturası Necə İşləyir?

UrbanKG-nin dördqatlı arxitekturası məlumat qəbulu, semantik inteqrasiya, bilik qrafının saxlanması və tətbiq-analitika xidmətlərindən ibarətdir. Birinci qat müxtəlif mənbələrdən gələn məlumatları RDF formatına çevirir. İkinci qat varlıq uyğunlaşdırılması, ontologiya hizalanması və sahələrarası bağlantı qurma əməliyyatlarını yerinə yetirir. Üçüncü qat RDF üçlüklərini və nəticəçıxarma funksiyalarını saxlayır. Dördüncü qat isə sorğu interfeysləri, idarəetmə panelləri və qərar dəstəyi xidmətlərini təqdim edir. Arxitektura mərkəzləşdirilmiş məlumat mülkiyyətini məcburi etmədən ortaq semantik istifadəyə imkan yaratmağı hədəfləyir.

7. Birinci qat: Məlumat qəbulu

Məlumat qəbulu qatı ağıllı şəhər infrastrukturunun müxtəlif formalarda yaratdığı məlumatları bilik qrafına ötürülə bilən hala gətirir. Mənbələrə sensor axınları, coğrafi informasiya sistemi qeydləri, açıq ictimai məlumat dəstləri və tətbiq proqramlaşdırma interfeysləri daxildir.

Tədqiqatda Apache Kafka məlumat axınlarının buferlənməsi, Apache Flink isə axın məlumatlarının emalı üçün istifadə edilmişdir. Konsepsiyanın sübutunda Flink ilə beş dəqiqəlik pəncərələrdə aqreqasiya aparılmışdır.

RML və R2RML eşləmələri mənbə məlumat sahələrinin ontologiyada müəyyən edilən sinif və xüsusiyyətlərə necə çevriləcəyini göstərir. Məsələn, nəqliyyat məlumatındakı dayanacaq adı və dayanacaq kimliyi RDF formatında ictimai nəqliyyat dayanacağı varlığı yaratmaq üçün istifadə oluna bilər.

Bu eşləmə yalnız fayl formatının dəyişdirilməsi deyil. Mənbə sahələrinin hansı anlayışlarla uyğunlaşdırıldığının müəyyən edilməsi sonrakı semantik sorğuların ardıcıllığı üçün zəruridir.

8. İkinci qat: Semantik inteqrasiya

Semantik inteqrasiya qatı müxtəlif sistemlərdəki qeydlərin hansı real dünya varlıqlarına aid olduğunu və bu varlıqların ortaq ontologiya ilə necə əlaqələndiriləcəyini müəyyən edir.

Varlıq həlli (entity resolution) müxtəlif qeydlərin eyni varlığı təmsil edib-etmədiyini qiymətləndirmə əməliyyatıdır. Ontologiya hizalanması müxtəlif konseptual sxemlərdəki ekvivalent və ya əlaqəli tərifləri uyğunlaşdırmağa yönəlir. Bağlantı kəşfi isə müxtəlif məlumat sahələri arasında yeni əlaqələrin qurulmasına imkan verir.

UrbanKG konsepsiyanın sübutunda məkan yaxınlığı və növ uyğunluğu birlikdə istifadə edilmişdir. Mənbədə 50 metr hədd daxilində yerləşən və növ baxımından uyğun varlıqların owl:sameAs bağlantısı üçün qiymətləndirildiyi bildirilir.

owl:sameAs eyni real dünya varlığını təmsil etdiyi qəbul edilən iki identifikator arasında güclü eynilik bildirir. Yalnız bir-birinə yaxın mövqedə yerləşmək real eyniliyi sübut etmir. Buna görə növ uyğunluğu və dəqiqlik qiymətləndirilməsi vacibdir.

9. Üçüncü qat: Bilik qrafının saxlanması

Üçüncü qat yaradılmış RDF üçlüklərini və əlaqəli metadatanı saxlayır. SPARQL sorğuları vasitəsilə giriş təmin edilir. Ontoloji qaydalar nəticəçıxarma mühərriki tərəfindən emal oluna, qraf yerləşdirmə modelləri isə əlaqə nümunələrindən öyrənə bilər.

Mənbə tətbiqində Apache Jena Fuseki 4.7.0 və TDB2 arxa ucu istifadə edilmişdir. Sistem Docker mühitində dörd CPU nüvəsi və 16 GB RAM ilə işlədilmişdir.

Bu aparat və proqram təminatı məlumatları performans nəticələrinin hansı texniki mühitlə əlaqəli olduğunu anlamaq üçün zəruridir. Başqa avadanlıqda eyni sorğu müddətlərinin əldə ediləcəyi əvvəlcədən fərz edilə bilməz.

10. Dördüncü qat: Tətbiq və analitika

Son qat yaradılmış bilik qrafını sorğulayan və şəhər qərar dəstəyi proseslərinə bağlayan xidmətləri ehtiva edir. SPARQL son nöqtəsi tətbiqlərin müxtəlif şəhər məlumat sahələrində əlaqə sorğuları aparmasına imkan verir.

Mənbə arxitektura idarəetmə panellərini, sahələrarası hadisə əlaqələrini, rəqəmsal əkiz bağlantılarını və proqnoz xidmətlərini mümkün tətbiq komponentləri kimi müəyyən edir. Konsepsiyanın sübutunda bunların hamısı üçün real şəhər miqyasında fasiləsiz istehsal performansı bildirilməmişdir.

11. Beş şəhər məlumat sahəsinin ortaq modeldə birləşməsi

GeoSPARQL ortaq məkan anlayışları təqdim etməklə müxtəlif sahələrdən gələn varlıqların harada yerləşdiyini və bir-birinə nəzərən necə mövqeləndiyini sorğulamağa kömək edir.

Ontologiyanın rəsmi model əhatəsi 47 sinif, 89 obyekt xüsusiyyəti və 34 məlumat tipi xüsusiyyəti kimi bildirilmişdir. Bu üç kateqoriya bir-birindən fərqlidir: sinif obyekt növünü, obyekt xüsusiyyəti iki varlıq arasındakı əlaqəni, məlumat tipi xüsusiyyəti isə varlığa bağlı sayısal və ya mətn dəyərini təmsil edir.

Federativ Məlumat İdarəetməsi Nədir?

Federativ məlumat idarəetməsi müxtəlif məlumat sahələrinin öz institusional idarəetmə və saxlama məsuliyyətlərini qoruyarkən ortaq standartlar üzərindən birlikdə sorğulana bilməsini təmin edən yanaşmadır. UrbanKG şəhər sahələrini ayrı adlandırılmış qraf bölmələri kimi nəzərdən keçirir və onların ortaq ontoloji terminlərlə əlaqələndirilməsini təklif edir. Beləliklə, nəqliyyat və ya enerji kimi sahələrin vahid institusional məlumat sahibi altında toplanması məcburi deyil. Lakin federativ bölmələmə təkbaşına şəxsi məlumat səviyyəsində icazələndirmənin, məxfiliyin və ya qanunvericiliyə tam uyğunluğun təmin edildiyini sübut etmir.

12. Adlandırılmış qraflar və sahələrarası sorğulama

RDF-də adlandırılmış qraf (named graph) müəyyən RDF üçlükləri dəstinin müəyyən edilmiş qraf kimliyi altında saxlanmasına imkan verir. Bu struktur məlumat mənbəyi, sahə, versiya və ya zaman kimi kontekstləri ayırmaq üçün istifadə oluna bilər.

UrbanKG-də nəqliyyat, enerji, ətraf mühit, ictimai təhlükəsizlik və vətəndaş xidmətləri sahələrinin ayrıca idarə olunması nəzərdə tutulur. Sahələr arasında ortaq kimliklər, ontoloji bağlantılar və SPARQL 1.1 federasiya funksiyalarından istifadə edilə bilər.

SPARQL-də GRAPH ifadəsi müəyyən adlandırılmış qrafda uyğunlaşdırma apararkən, SERVICE ifadəsi sorğunu başqa SPARQL xidmət son nöqtəsinə yönəltmək üçün istifadə oluna bilər. Bunlar eyni funksiya deyil; adlandırılmış qraf məntiqi ilə paylanmış son nöqtəyə giriş bir-birindən ayrılmalıdır.

Mənbə semantik versiya idarəetməsində ontologiya versiya məlumatlarından və dəyişiklik bildirişlərində Kafka mövzularından istifadə olunduğunu bildirir. Yeniləmə münaqişələrində zaman damğasına əsaslanan həll və zamanla uyğunlaşma yanaşması müəyyən edilmişdir.

13. Zamansal məlumatlar niyə ayrıca təmsil edilir?

Şəhərə aid bəzi məlumatlar nisbətən qalıcıdır: yolların bir-birinə bağlanması və ya inzibati sərhəd əlaqələri buna nümunə ola bilər. Sensor dəyəri, nəqliyyat vasitəsinin mövqeyi və ya hadisənin vəziyyəti isə zamanla dəyişə bilər.

UrbanKG struktur əlaqələri ilə zamandan asılı müşahidə qeydlərini ayırır. Müşahidə məlumatları zaman damğalı adlandırılmış qraflarda saxlanıla bilər. Hadisələrin başlanğıc və bitiş vaxtları üçün OWL-Time istifadə oluna bilər; mənbə mənşəyi və yaranma əlaqələri üçün PROV-O-dan yararlanılır.

Zaman damğalarının ISO 8601 formatında UTC-yə normallaşdırılması müxtəlif mənbələrin zaman göstərimləri arasında ortaq baza yaradır. Bununla belə, gündəlik xülasə məlumatı ilə dəqiqə səviyyəli ölçmə eyni zamansal dəqiqliyə malik deyil. Mənbə bu fərqin dəqiqlik metadatası ilə təmsil edilməsini nəzərdə tutur.

Mənbə tədqiqatın yol bağlanması nümunəsində hadisənin 15 mart 2026 tarixində başlayan və 30 iyun 2026 tarixində başa çatan zaman intervalı ilə təmsil edilməsi göstərilir. Bu nümunə ontologiya mexanizmini izah edən kod göstərimidir; konsepsiyanın sübutunun 1–14 may 2024 tarixli əsas müşahidə dövrü ilə qarışdırılmamalıdır.

Bundan əlavə, zamansal baxımdan daha əvvəl baş vermək təkbaşına səbəbiyyətə dəlalət etmir. Hadisə zəncirlərinin elmi şərhində zaman ardıcıllığı və səbəb əlaqəsi ayrıca nəzərdən keçirilməlidir.

14. Deduktiv və induktiv nəticəçıxarma

UrbanKG-nin hibrid nəticəçıxarma yanaşması iki fərqli bilik emalı üsulunu birləşdirir.

Deduktiv nəticəçıxarma (deductive inference) müəyyən edilmiş ontoloji əlaqələrdən və məntiqi qaydalardan çıxış edərək açıq şəkildə yazılmamış, lakin qaydaların dəstəklədiyi əlaqələri törədir.

İnduktiv nəticəçıxarma (inductive inference) məlumatlardakı əlaqə nümunələrini öyrənən ədədi modellərdən istifadə edir. Bilik qrafı yerləşdirmə üsulları bu məqsədlə varlıq və əlaqələri vektorlarla təmsil edə bilər.

15. OWL-RL qaydalarının mənası

Mənbədə 23 OWL-RL qaydasının Apache Jena irəli zəncirləmə nəticəçıxarma mexanizmi ilə tətbiq edildiyi bildirilir. İrəli zəncirləmə yanaşmasında mövcud məlumatlardan qaydalar vasitəsilə yeni nəticələr yaradılır.

Nümunə qayda növlərindən biri alt sinif tranzitivliyidir. A sinfi B-nin alt sinfi, B sinfi də C-nin alt sinfidirsə, A-nın da C-nin alt sinfi olduğu nəticəsi çıxarıla bilər.

Domen (domain) nəticəçıxarmasında xüsusiyyətin hansı sinfə tətbiq oluna bildiyi ontologiyada müəyyən edildikdə, həmin xüsusiyyətdən istifadə edən varlığın sinfi haqqında nəticə əldə edilə bilər.

Mənbədə məkan əhatəsi və sinif əlaqələrinə yönəlmiş nəticəçıxarma nümunələri də mövcuddur. Bu cür qaydaların tətbiqdə hansı məkan əlaqələri və məntiqi fərziyyələrlə istifadə edildiyi vacibdir; bütün məkan əlaqələri şərtsiz tranzitiv qəbul edilə bilməz.

Mənbənin qiymətləndirmə hissəsində əlavə olaraq 23 SWRL qaydasından bəhs olunur. OWL-RL və SWRL texniki baxımdan fərqli anlayışlardır. Buna görə eyni rəqəmin işlədilməsi iki qayda ailəsinin eyni olduğu mənasına gəlməməlidir; tədqiqat daxilindəki terminoloji fərq qorunmuşdur.

16. RotatE bilik qrafı yerləşdirmə modeli

RotatE bilik qrafındakı varlıq və əlaqələri ədədi vektor təsvirləri üzərindən modelləşdirən bağlantı proqnozlaşdırma yanaşmasıdır. Mənbə tədqiqatda RotatE-nin məqsədi açıq şəkildə qeydə alınmış əlaqələrdən başqa mümkün bağlantı nümunələrini öyrənə bilən induktiv komponenti təmin etməkdir.

Yerləşdirmə modeli varlıqları ədədi təsvirlərə çevirir. Bu təsvirlər əlaqə nümunələrinin öyrənilməsini mümkün edir; lakin bağlantının yüksək proqnoz balı alması real dünyadakı əlaqənin qəti təsdiqləndiyi mənasına gəlmir.

Bu parametrlər mənbə tətbiqində bildirilmiş model konfiqurasiyasıdır. Başqa məlumat dəstlərində ən yaxşı nəticələrin mütləq eyni parametrlərlə əldə ediləcəyi barədə iddia yoxdur.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

17. Dizayn Elmi Tədqiqat Metodologiyasının altı mərhələsi

Dizayn Elmi Tədqiqatı (Design Science Research, DSR) problemi həll etməyə yönəlmiş model, metod və ya sistem kimi tədqiqat artefaktlarının hazırlanması və qiymətləndirilməsini mərkəzə alan yanaşmadır. DSRM isə mənbədə istifadə edilən və bu tədqiqatı altı mərhələli proses daxilində təşkil edən metodologiyadır.

Mənbənin ilk şəkli DSR-nin tələblərlə bağlı aktuallıq dövrünü, elmi bilik bazası ilə bağlı ciddi metodoloji dövrünü və tədqiqat artefaktının iterativ şəkildə hazırlanıb qiymətləndirildiyi dizayn dövrünü bir-birinə bağlayır.

18. Beş dizayn məqsədi

Mənbə beş məqsədin hamısının konsepsiyanın sübutu qiymətləndirməsində qarşılandığını bildirir. Buradakı "qarşılandı" nəticəsi məqsədlərin müəyyən edilmiş tədqiqat əhatəsi daxilində sınaqdan keçirildiyini ifadə edir. Bu, qurumlararası real istehsal yerləşdirməsinin və ya şəhər miqyasında fasiləsiz istismar şərtlərinin hamısının təmin edildiyi mənasına gəlmir.

19. Məlumat mənbələri və nümunələmə şərtləri

Konsepsiyanın sübutunda beş şəhər məlumat sahəsindən mənbələr istifadə olunur. Tədqiqat Taylandın şəhər məlumatları kontekstinə əsaslansa da, hər məlumat dəstinin eyni şəhərdə, eyni dövrdə və eyni üsulla birbaşa müşahidə edildiyi fərz edilməməlidir.

Məkan təhlili üçün OpenStreetMap sərhəd məlumatları və müvafiq Tayland ictimai məlumat mənbələri istifadə edilmişdir. Mənbədə tədqiqat sahəsi 103,3 km² və səkkiz inzibati alt bölgə kimi göstərilmişdir. Bildirilən əhali sıxlığı mərkəzi ərazilərdə 22.400 nəfər/km², kənar hissələrdə isə 1.850 nəfər/km² səviyyələrinədək dəyişir.

UCI enerji məlumat dəstinin xüsusiyyəti ilə mənbədə bildirilən tarix və sayğac sayı arasında ayrıca yoxlama tələb edən məsələlər var. Buna görə enerji məlumatlarının hamısını həmin tarixlərdə Bangkokda birbaşa ölçülmüş məlumat kimi təqdim etmək elmi baxımdan təhlükəsiz deyil. Mənbənin verdiyi dəyərlər dəyişdirilmədən bu sərhəd görünən saxlanılır.

20. Yaradılan bilik qrafının ölçüsü

Xam məlumat mənbələrində daha çox müşahidə olması ilə yaradılan bilik qrafındakı zaman damğalı üçlü və ya müşahidə sayının fərqli olması avtomatik olaraq məlumat itkisini sübut etmir. Lakin hər mənbə qeydinin hansı eşləmə, aqreqasiya və seçim mərhələlərindən keçdiyi təkrar istehsal edilə bilənlik baxımından vacibdir. Mənbədə bu rəqəmlərin hamısını bir-biri ilə bağlayan ətraflı sətir-sətir audit hesabatı verilmədiyindən, çatışmayan çevrilmə addımları fərz edilərək tamamlanmamışdır.

21. Dörd sahələrarası nümayiş ssenarisi

21.1. Yol-nəqliyyat hadisəsinin digər infrastrukturlara təsiri

8 Mayıs 2024 saat 08.15 üçün (13,7563° K, 100,5018° D) mövqeyində simulyasiya edilmiş yol-nəqliyyat hadisəsi qiymətləndirilmişdir. Hadisənin 500 metr ətrafındakı əlaqəli varlıqlar bir neçə şəhər sahəsindən sorğulanmışdır.

Mənbədə bir enerji paylama düyünü 347 metr, bir hava keyfiyyəti stansiyası 423 metr və dörd nəqliyyat dayanacağı 156–489 metr aralığında bildirilmişdir. Sorğunun işləmə müddəti 298 ms-dir.

Bu nəticə müxtəlif infrastruktur növlərinin ortaq məkan sorğusunda tapıla bildiyini göstərir. Yaxın mövqedə yerləşmək enerji və ya hava keyfiyyəti sistemində real fiziki zərərin baş verdiyini təkbaşına sübut etmir.

21.2. Nəqliyyat və ətraf mühit əlaqəsinin araşdırılması

D5 bölgəsində sıx nəqliyyat saatlarında orta PM2.5 dəyəri 41,7 µg/m³, şəhər üzrə müqayisə dəyəri isə 32,4 µg/m³ kimi bildirilmişdir. Mənbə bu fərqi təxminən %29 kimi ifadə edir.

Eyni ssenaridə D5 üçün nəqliyyat dayanacağı sıxlığı 0,9 dayanacaq/km², kommersiya mərkəzi üçün 2,1 dayanacaq/km² kimi verilmişdir. Bu müqayisədə D5 sıxlığı təxminən %57 daha aşağıdır. Sorğu müddəti 487 ms-dir.

Bu iki göstərici ətraf mühit şərtləri ilə nəqliyyat infrastrukturunun eyni sahə kontekstində araşdırıla bildiyini göstərir. Lakin məlumatlardan nəqliyyat dayanacağı çatışmazlığının birbaşa PM2.5 artımına səbəb olduğu nəticəsi çıxarıla bilməz.

21.3. Təcili yardım resurslarının seçilməsi

(13,7245° K, 100,4932° D) mövqeyindəki tibbi təcili vəziyyət ssenarisində səkkiz dəqiqəlik cavab həddini ödəyən üç əlçatan təcili yardım bölməsinin müəyyən edildiyi bildirilmişdir. Sorğu 412 ms davam etmişdir.

Təcili yardım mövqelərinin sintetik olduğu xüsusi olaraq qorunmalıdır. Nəticə real Tayland təcili yardım donanmasının hadisə yerində faktiki olaraq səkkiz dəqiqə ərzində müdaxilə etdiyini göstərmir.

21.4. Rəqəmsal əkiz məlumatlarında aktuallıq problemi

İki saatlıq aktuallıq həddini aşan 34 varlıq tapılmışdır: 18 ağıllı sayğac, 12 nəqliyyat vasitəsi və dörd ətraf mühit sensoru. Mənbədə 34 qeyddən 31-nin real kommunikasiya nasazlığını təmsil etdiyinin əl ilə təsdiqləndiyi və bunun təxminən %91 olduğu bildirilmişdir.

Sorğu müddəti 523 ms-dir. Bu nisbət seçilmiş nümayiş ssenarisində işarələnmiş qeydlərin təsdiqlənməsinə aiddir; bütün sistemlərin ümumi nasazlıq aşkarlama dəqiqliyi kimi istifadə edilə bilməz.

22. Sorğu performansı: Sahələrin sayı artdıqda nə baş verir?

Mənbə hər sorğu qrupu üçün 100 icraya əsaslanan müddət ölçmələrini bildirir. Sorğuların əhatə etdiyi məlumat sahələrinin sayı artdıqca müddətlərin də yüksəldiyi görünür.

Orta ölçülmüş sorğu müddətlərinin ümumi mərkəz dəyərini; median sıralanmış ölçmələrin ortasındakı dəyəri; 95-ci persentil müşahidələrin təxminən %95-inin altında qaldığı müddət həddini; maksimum isə bildirilən ən yüksək müddəti ifadə edir.

Cədvəldəki ± işarəsinin hansı yayılma ölçüsünü təmsil etdiyi mənbə Cədvəl 8-də açıq şəkildə etiketlənməmişdir. Buna görə dəyərlər avtomatik olaraq standart sapma və ya etibar intervalı adlandırılmamışdır.

Bir sahəli sorğu qrupunun ortası 127 ms olduğu halda beş sahəli qrupun ortası 2.834 ms-dir. Bu artım daha çox sahəni əhatə edən sorğular üçün əlavə emal yükünə işarə edir; lakin sorğu nümunələrinin mürəkkəbliyi də dəyişə bildiyindən təkbaşına universal miqyaslanma qanunu yaratmır.

23. Varlıq uyğunlaşdırma uğurunun ölçülməsi

Mənbə müxtəlif qeydlərin eyni varlığı təmsil edib-etmədiyini qiymətləndirən uyğunlaşdırma komponentini 500 varlıq cütü ilə sınaqdan keçirmişdir. İstinad uyğunlaşdırmaları iki sahə eksperti tərəfindən işarələnmiş və fikir ayrılıqları qiymətləndirilmişdir.

Ekspertlərarası uyğunluq üçün Cohen kappa əmsalı 0,89 kimi bildirilmişdir. Kappa müşahidə olunan kateqorial razılaşmanı təsadüfən gözlənilən razılaşmaya nisbətən qiymətləndirən ölçüdür. Yüksək dəyər istinad etiketləməsində daha güclü uyğunluğa işarə edir; modelin öz dəqiqlik metrikası ilə qarışdırılmamalıdır.

23.1. Precision, Recall və F1 düsturları

Aşağıdakı standart qiymətləndirmə bərabərlikləri mənbənin bildirdiyi metrikaların riyazi mənasını izah edən öyrədici göstərimlərdir; yeni tədqiqat nəticələri deyil.

\[\mathrm{Precision}=\frac{TP}{TP+FP}\]

TP doğru şəkildə uyğunlaşma kimi müəyyən edilmiş cütləri; FP uyğunlaşma kimi işarələnsə də əslində uyğunlaşmayan cütləri ifadə edir.

\[\mathrm{Recall}=\frac{TP}{TP+FN}\]

FN əslində uyğunlaşdığı halda model tərəfindən buraxılan cütləri ifadə edir.

\[\mathrm{F1}=\frac{2\times\mathrm{Precision}\times\mathrm{Recall}}{\mathrm{Precision}+\mathrm{Recall}}\]

F1 dəyəri precision və recall dəyərlərinin harmonik ortasıdır. Beləliklə, iki ölçüdən yalnız birinin yüksək olması nəticəni təkbaşına müəyyən etmir.

Mənbədə bildirilən 0,94 və 0,87 dəyərləri düstura yerləşdirildikdə təxminən 0,90 alınır. Metrikalar vahidsiz nisbətlərdir. Mənbə real müsbət, yanlış müsbət və yanlış mənfi saylarını tam qarışıqlıq matrisi şəklində vermədiyindən bunlara aid dəqiq ədədlər burada uydurulmamışdır.

24. Hibrid nəticəçıxarmanın kəmiyyət nəticələri

Hits@10 dəyərinin 0,74 olması istifadə olunan bağlantı proqnozu qiymətləndirməsində düzgün bağlantının ilk on namizəd arasında tapılma nisbətinin %74 kimi bildirildiyini ifadə edir. Bu rəqəm qrafdakı bütün əlaqələrin %74 dəqiqliklə təsdiqləndiyi mənasına gəlmir.

MRR (Mean Reciprocal Rank) düzgün cavabın proqnoz sıralamasındakı yerini qiymətləndirir. Tək düzgün cavabın olduğu standart göstərimdə:

\[\mathrm{MRR}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\frac{1}{r_i}\]

Burada \(N\) qiymətləndirmə sorğularının sayını, \(r_i\) isə müvafiq sorğudakı düzgün cavabın sırasını ifadə edir. Sıra 1-dirsə töhfə 1, sıra 2-dirsə töhfə 1/2 olur. MRR vahidsizdir. Mənbədə sıralama paylanmasının bütün detalları olmadığı üçün daha irəli parçalanmış performans dəyərləri yaradılmamışdır.

Mənbə qiymətləndirməsində deduktiv komponentin sxem məhdudiyyətlərini, yerləşdirmə modelinin isə məlumat nümunələrini əhatə etdiyi bildirilir. Bu iki qabiliyyət bir-birini əvəz etmir; hibrid yanaşmanın məqsədi tamamlayıcı vəzifələri eyni arxitekturda birləşdirməkdir.

Şəhər Xidmətlərinin Əlçatanlığı Necə Hesablanır?

UrbanKG tədqiqatı şəhər xidmətlərinin əlçatanlığını nəqliyyat infrastrukturu vasitəsilə müəyyən xidmətlərə çıxışın məkan və zaman şərtlərini birləşdirərək qiymətləndirir. Tədqiqatda İctimai Nəqliyyata Əsaslanan Əlçatanlıq (TBA), Xidmət Əhatə İndeksi (SCI) və Çoxmodallı Əlçatanlıq Balı (MMAS) istifadə edilmişdir. İlk iki ölçü üçün riyazi təriflər verilmişdir; MMAS üçün çəkilər və bal diapazonu bildirilmiş, lakin bütün normallaşdırma addımlarını müəyyən edən tam hesablama bərabərliyi təqdim edilməmişdir. Buna görə üç ölçü eyni riyazi dəqiqlik səviyyəsində qiymətləndirilməməlidir.

25. İctimai Nəqliyyata Əsaslanan Əlçatanlıq (TBA)

TBA bir bölgənin sahəsinin müəyyən nəqliyyat vaxtı həddi daxilində əlçatan hesab edilən hissəsinin ümumi bölgə sahəsinə nisbətidir. Mənbədə düstur belədir:

\[\mathrm{TBA}(d,t)=\frac{\mathrm{Area}(R_{d,t})}{\mathrm{Area}(d)}\]

Dəyişənlər: \(d\) inzibati bölgəni, \(t\) nəqliyyat vaxtı həddini, \(R_{d,t}\) müvafiq hədd daxilində əlçatan xidmət sahələrinin birləşməsini təmsil edir. \(\mathrm{Area}\) isə sahə hesablama funksiyasıdır.

Surət və məxrəc eyni sahə vahidi ilə ifadə edildikdə TBA vahidsiz nisbətdir. Sahələrin kvadrat kilometr və ya kvadrat metr olması, iki termin ardıcıl şəkildə çevrildikdə nisbəti dəyişdirmir.

Riyazi olaraq əlçatan sahə böyüdükcə, ümumi bölgə sahəsi sabit qaldıqda TBA artır. Əlçatan sahə bölgə sərhədləri daxilində qiymətləndirilib üst-üstə düşən sahələr birləşmə məntiqi ilə yalnız bir dəfə hesablandıqda nisbət 0 ilə 1 arasındadır.

Mənbə 15 dəqiqəlik şəhər kontekstində \(t=15\) dəqiqə həddindən istifadə edir. Lakin sahənin əlçatan sayılması ilə bölgədəki hər sakinin müəyyən xidmətə həqiqətən çata bilməsi eyni ölçü deyil. Əhalinin məkan üzrə paylanması və səfərin real müddəti ayrıca əhəmiyyət daşıya bilər.

26. Xidmət Əhatə İndeksi (SCI)

SCI müəyyən xidmət kateqoriyasındakı əlçatan xidmət nöqtələrinin müvafiq bölgə əhalisinə nisbətini ifadə edir. Mənbə tənlik:

\[\mathrm{SCI}(d,s)=\frac{|\{p\in S_s:\mathrm{distance}(d,p)\leq\theta\}|}{\mathrm{Population}(d)}\]

Dəyişənlər: \(d\) bölgəni, \(s\) xidmət növünü, \(S_s\) müvafiq növdə xidmət nöqtələri çoxluğunu, \(p\) bir xidmət nöqtəsini, \(\theta\) əlçatanlıq həddini və \(\mathrm{Population}(d)\) bölgə əhalisini ifadə edir.

Surətdəki çoxluğun mütləq dəyəri göstərilən hədd şərtini ödəyən xidmət nöqtələrinin sayıdır. Məxrəc insan sayıdır. Nəticə ilkin formada adambaşına əlçatan xidmət nöqtələrinin nisbətidir; 10.000 nəfərə düşən xidmət sayı kimi təqdim ediləcəksə uyğun miqyaslama tələb olunur.

Mənbədə hədd üçün 15 dəqiqəlik ictimai nəqliyyat çıxışı və ya 800 metr piyada məsafəsi nümunələri verilmişdir. Zaman və məsafə müxtəlif ölçülü kəmiyyətlərdir; eyni simvolla ifadə olunsalar da tətbiqdə müqayisə edilən kəmiyyətlərin vahidləri uyğun olmalıdır.

Həmçinin bölgədən xidmət nöqtəsinə məsafənin necə müəyyən edilməsi sərhəd həndəsəsi, mərkəz nöqtəsi və ya real nəqliyyat şəbəkəsinə görə fərqli nəticələr yarada bilər. Mənbə düsturu bu tətbiq detallarının hamısını təkbaşına müəyyən etmir.

27. Çoxmodallı Əlçatanlıq Balı (MMAS)

MMAS müxtəlif əsas xidmət sahələrindəki əlçatanlığı vahid kompozit balda birləşdirmək üçün müəyyən edilmişdir. Mənbədə nəticə şkalası 0 ilə 10 arasında verilmişdir.

Çəkilərin cəmi 1-dir. Bu, komponentlərin nisbi əhəmiyyətini müəyyən edir. Lakin ilkin komponentlərin necə normallaşdırıldığı və 0–10 balına necə çevrildiyi mənbədə tam riyazi bərabərliklə verilməmişdir.

Buna görə yalnız çəkilərə baxmaqla tədqiqatın MMAS dəyərlərini yenidən yaradan alqoritmin qurulduğu iddia edilə bilməz. Xüsusilə PM2.5 dəyərinin əks istiqamətdə ballanması üçün istifadə olunan çevrilmənin detalları vacibdir.

28. Beş bölgədə əlçatanlıq nəticələri

Mənbədə Bölgə 1 ən yüksək, Bölgə 8 isə ən aşağı MMAS dəyərinə malikdir. 8,2/2,4 nisbəti təxminən 3,4-dür; tədqiqatçılar bu fərqi əlçatanlıq bərabərsizliyi baxımından nəzərdən keçirirlər.

Tədqiqatda dayanacaq sıxlığı 1,0 dayanacaq/km² ətrafında olduqda hədd nümunəsinin tapıldığı bildirilir. Bu nəticə araşdırılan bölgələrdə müşahidə olunan nümunədir; başqa şəhərlərdə təsdiqlənmiş universal infrastruktur həddi kimi təqdim edilməməlidir.

Mənbə həmçinin ətraf mühit keyfiyyəti ilə əlçatanlıq arasında Spearman \(\rho=-0,63\) korrelyasiyası bildirir. Spearman rho sıralamalara əsaslanan əlaqənin istiqamətini və gücünü ümumiləşdirir. Mənfi işarə iki dəyişənin sıralamalarının əks istiqamətdə əlaqəli olduğunu göstərir; səbəbiyyət mənasına gəlmir.

Mənbədə əlçatanlığı zəif ərazilərin orta PM2.5 səviyyəsinin %38 daha yüksək olduğu da bildirilir. Lakin bu müqayisənin ilkin altqrup dəyərləri və qeyri-müəyyənlik məlumatları tam təqdim edilmədiyindən əlavə statistik nəticəçıxarma aparılmır.

29. Günün vaxtına görə xəstəxana əlçatanlığı

Ən yüksək əlçatanlıq səhər sıx saatlarında %71, gecə dövründə isə %28 kimi bildirilmişdir. Mənbədə gecə əlçatanlığının azaldığı qeyd olunur.

Bu dəyərlər mənbənin seçdiyi bölgələrə və konsepsiyanın sübutu hesablama üsuluna aiddir. Xəstəxana əlçatanlığı nisbəti təcili yardım maşınının hadisə yerinə çatma müddəti və ya tibbi xidmətin faktiki alınması ilə eyni ölçü deyil.

Mənbə Cədvəl 10-dakı gecə əlçatanlığının %28-ə düşməsi tədqiqat əhatəsindəki zamansal fərqləri göstərir. Bu nəticə başqa şəhərlərə birbaşa köçürülə bilməz.

30. Mənbə SPARQL sorğularının elmi funksiyası

Məqalənin əlavələrində hadisə təsiri, nəqliyyat-ətraf mühit əlaqəsi, təcili yardım bölməsinin seçilməsi, məlumat aktuallığı və müxtəlif qraf bölmələri arasında sorğulama üçün nümunə SPARQL strukturları yer alır.

Bu sorğuların əsas məntiqi vahid məlumat cədvəli üzərində məhdud filtrasiya aparmaq əvəzinə müxtəlif ontoloji növlərdəki varlıqları onların əlaqələri və mövqeləri vasitəsilə tapmaqdır.

Məsələn, xəstəxana əlçatanlığı sorğusu inzibati sərhəd, nəqliyyat dayanacağı və xəstəxana varlıqlarını birləşdirir. GeoSPARQL məsafə funksiyası ilə müəyyən məsafə şərtini ödəyən qeydləri tapır.

Mənbə Şəkil 3-dəki xəstəxana sorğusu 2.000 metrlik yaxınlıq filtrini ehtiva edir. Bu məsafə filtri 15 dəqiqəlik real ictimai nəqliyyat səfərinin tam hesablanması ilə eyni deyil. Dayanacaqlararası bağlantılar, reys vaxtları, gözləmə müddəti və yol şəbəkəsi kimi xüsusiyyətlər real səfər müddətinin hesablanmasında ayrıca əhəmiyyət daşıya bilər.

Bu cədvəl mənbə kodunun sözbəsöz ötürülməsi deyil; kodun elmi funksiyasını izah edən müstəqil əməliyyat xülasəsidir. Mənbə əlavələrindəki sorğuların tam işləkliyini təsdiqləmək üçün tətbiqin real prefiks tərifləri, məlumat tipləri, istifadə olunan funksiyalar və son nöqtələri ayrıca sınaqdan keçirilməlidir.

31. Tədqiqatın ortaya qoyduğu dörd dizayn prinsipi

Birinci prinsip — Ontologiyanın modulluğu və idarəetmə: Şəhər biliyinin bir-birindən müstəqil, lakin standartlarla hizalanmış sahə ontologiyalarına ayrılması institusional məlumat məsuliyyətləri ilə semantik inteqrasiya ehtiyaclarını birlikdə nəzərdən keçirməyə kömək edir.

İkinci prinsip — Struktur və müşahidə məlumatlarının ayrılması: Nisbətən sabit struktur əlaqələrlə daim dəyişən sensor qeydlərinin ayrı kontekstlərdə saxlanması zaman və məlumat mənşəyi sorğularını daha nizamlı edə bilər.

Üçüncü prinsip — Əvvəlcə bilik inteqrasiyası: Qabaqcıl proqnoz və analitik funksiyaların mənalı işləməsi üçün əlaqəli məlumatların əvvəlcə ardıcıl şəkildə inteqrasiya olunması lazımdır.

Dördüncü prinsip — Ontologiya-öncəli yuxarıdan aşağı quruluş: Məlumat keyfiyyəti və yoxlanıla bilənliyin vacib olduğu əməliyyat sahələrində sinif, xüsusiyyət və məhdudiyyətlərin nümunə məlumatlar qəbul edilməzdən əvvəl müəyyən edilməsi faydalı ola bilər.

Bu prinsiplər mənbə müəlliflərinin dizayn tədqiqatından çıxardığı ötürülə bilən tövsiyələrdir. Onların bütün şəhər sistemlərində şərtsiz şəkildə ən üstün yanaşma olduğunu göstərən universal eksperimental nəticə deyil.

32. Tədqiqatda açıq qalan altı texniki problem

Mənbə konsepsiyanın sübutunda saniyədə 12.000 üçlük əlavəetmə qabiliyyəti bildirərkən bunun şəhər miqyasında saniyədən aşağı real vaxt tələblərini qarşılamadığını qeyd edir.

Nümayişdə iki ontologiya yeniləməsi sınaqdan keçirilmişdir. Bu, böyük və fasiləsiz işləyən inteqrasiya olunmuş şəhər bilik qrafının uzunmüddətli sxem dəyişikliklərinin həll edildiyi mənasına gəlmir.

Mənbə həmçinin 10 milyon üçlüyü keçə bilən böyük şəhər ssenariləri üçün paylanmış saxlama və sorğu emalı ehtiyaclarına diqqət çəkir.

Federativ məlumat bölmələrinin ayrılması şəxsi məlumat səviyyəsində giriş məhdudiyyətlərinin və ya GDPR uyğunluğunun tam tətbiq edildiyini sübut etmir. Mənbə bunu gələcəkdə inkişaf etdirilməli açıq tədqiqat mövzusu kimi qiymətləndirir.

33. Tapıntılar necə şərh edilməlidir?

UrbanKG tədqiqatı müxtəlif şəhər sahələrinin ortaq ontologiyalar üzərindən sorğulana bildiyi texniki konsepsiyanın sübutunu təqdim edir. Əldə edilmiş ədədi nəticələr müəyyən proqram təminatı, aparat, məlumat və sorğu şərtləri altında bildirilmişdir.

Uğurla icra olunan sorğular semantik inteqrasiya qabiliyyətini dəstəkləyir. Struktur uyğunluğu nəticələri ontoloji doğrulamanın bir hissəsini, nəticəçıxarma nəticələri isə qaydaya və öyrənməyə əsaslanan mexanizmlərin birlikdə istifadə oluna bildiyini göstərir.

Xidmət əlçatanlığı təhlilləri müxtəlif şəhər göstəricilərinin əlaqələndirilməsi ilə bölgələrarası fərqlərin araşdırıla bildiyini göstərir. Lakin bu nəticələr şəhər bərabərsizliyinin bütün səbəblərini izah edən səbəbiyyət tədqiqatı kimi təqdim edilməməlidir.

34. Mənbədaxili uyğunsuzluqlar və təkrar istehsal edilə bilənlik sərhədləri

Məlumat mənbəyi konteksti: Müxtəlif mənbələrdən toplanmış nəqliyyat, enerji, ətraf mühit və ictimai təhlükəsizlik qeydlərinin eyni coğrafi və ya zamansal mənşəyə malik olduğu fərz edilməməlidir. Sintetik təcili yardım mövqeləri açıq şəkildə nümayiş məlumatıdır.

15 dəqiqə ifadəsi: Mənbənin əlçatanlıq bölməsindəki bir cümlədə 15 dəqiqəlik şəhər anlayışı izah edilərkən 1 dəqiqəlik çıxış ifadəsi keçir. Düstur və sonrakı təhlillər 15 dəqiqə üzərindən davam edir. Bu fərq tədqiqat mətnindəki uyğunsuzluq kimi qorunmalıdır.

Qayda terminologiyası: OWL-RL və SWRL qaydalarının sayı üçün ayrı bölmələrdə eyni 23 rəqəmi istifadə edilmişdir. Tətbiqdə hansılarının icra olunduğunu dəqiqləşdirmək üçün müvafiq kod və qayda siyahılarının yoxlanması lazımdır.

Əlçatanlığın hesablanması: SCI düsturu, cədvəldə verilən əlçatanlıq faizləri və nümunə SPARQL məsafə filtri fərqli ölçmə funksiyaları daşıyır. Bunların bir-birinə necə çevrildiyi hər addımda eyni detallılıqla bildirilməmişdir. Çatışmayan çevrilmə tənlikləri uydurulmamışdır.

MMAS normallaşdırılması: Mənbə komponent çəkilərini verir; lakin hər komponentin 0–10 balına necə çevrildiyini tam müəyyən edən bərabərlik təqdim etmir. Buna görə cədvəl balları mənbə dəyərləri kimi ötürülmüş, müstəqil hesablanmış kimi göstərilməmişdir.

Statistik qeyri-müəyyənlik: Bəzi qiymətləndirmə cədvəllərində orta dəyərin ətrafındakı ± dəyərlərinin dəqiq statistik xarakteri göstərilməmişdir. Yeni etibar intervalları, əhəmiyyətlilik testləri və ya təsir ölçüləri yaradılmamışdır.

35. Tədqiqatın elmi töhfəsi və sərhədləri

36. Ümumi elmi nəticə

Khantong, Savithi və Ahmadın UrbanKG tədqiqatı ağıllı şəhərlərdə inteqrasiya olunmuş məlumat idarəetməsini yalnız məlumat toplama və saxlama problemi kimi nəzərdən keçirmir. Tədqiqat müxtəlif qurumlara məxsus şəhər məlumatlarının ortaq anlayışlar, əlaqələr, zaman və coğrafi kontekst üzərindən təmsil edilməsini mərkəzə alır.

Tədqiqatçılar bu yanaşmanı dördqatlı arxitektura, beş dizayn məqsədi, ontologiya-öncəli inkişaf, federativ qraf idarəetməsi və hibrid nəticəçıxarma mexanizmləri ilə strukturlaşdırmışlar. Konsepsiyanın sübutundan əldə edilən nəticələr müəyyən edilmiş texniki əhatə daxilində həyata keçirilə bilənliyi dəstəkləyir.

Tədqiqatın mühüm töhfəsi müəyyən sorğuların işlədiyini göstərməklə yanaşı, gələcəkdə qurula biləcək şəhər bilik qrafları üçün dizayn prinsipləri və açıq tədqiqat sualları yaratmasıdır.

Bununla yanaşı, performans, məlumat mənşəyi, coğrafi ötürülə bilənlik, böyükmiqyaslı real vaxt istismarı, məlumat məxfiliyi və ölçmə tərifləri baxımından doğrulama ehtiyacları davam edir.

Beləliklə, UrbanKG bütün ağıllı şəhər problemlərini həll etmiş tamamlanmış universal sistem kimi deyil, şəhər sahələri arasında semantik qarşılıqlı işləməni texniki baxımdan araşdıran, qiymətləndirilmiş və inkişaf etdirilməyə açıq dizayn tədqiqatı kimi başa düşülməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal akademik nəşr məlumatları

Orijinal başlıq: Knowledge Graphs for Integrated Urban Data Management in Smart Cities: A Framework for Semantic Interoperability Across Urban Domains.

Müəlliflər: Sommai Khantong; Charuay Savithi; Mohammad Nazir Ahmad.

Məsul müəllif: Sommai Khantong.

Birinci qurum: Digital Business and Information Systems Department, Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tayland.

İkinci qurum: Smart City Management and Digital Innovation Department, Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tayland.

Üçüncü qurum: Institute of Visual Informatics, Universiti Kebangsaan, Malayziya.

Jurnal: Urban Science.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, İsveçrə.

Nəşr qeydi: 2026, cild 10, say 6, məqalə 308.

Göndərilmə tarixi: 14 mart 2026.

Reviziya tarixi: 19 may 2026.

Qəbul tarixi: 27 may 2026.

Nəşr tarixi: 1 iyun 2026.

DOI: 10.3390/urbansci10060308.

Rəsmi nəşr: https://www.mdpi.com/2413-8851/10/6/308.

Lisenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Lisenziya şərtləri.

Mənbə növü: Resenziyalı akademik tədqiqat; dizayn elmi metodu və texniki konsepsiyanın sübutu qiymətləndirməsi.

Maliyyələşdirmə: Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tayland.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşmasının olmadığını bəyan etmişlər.

Proqram təminatı və məlumatlara giriş: Mənbə tədqiqat tətbiqin UrbanKG GitHub deposunda MIT lisenziyası altında təqdim edildiyini bildirir. Depodakı kodun cari məzmunu və işləmə vəziyyəti bu Verianla yazısında müstəqil olaraq işə salınıb təsdiqlənməmişdir.

Tədqiqatçı töhfələri

Mənbədə konseptuallaşdırma Sommai Khantong və Charuay Savithiyə; metodologiya Sommai Khantong və Mohammad Nazir Ahmada; proqram təminatı, formal təhlil, tədqiqat və məlumatların hazırlanması Sommai Khantonga aid edilmişdir. Doğrulama Sommai Khantong və Charuay Savithi tərəfindən aparılmışdır. Orijinal layihə Sommai Khantong tərəfindən hazırlanmış; nəzərdən keçirmə və redaktəyə Charuay Savithi ilə Mohammad Nazir Ahmad töhfə vermişdir. Vizuallaşdırma, layihə idarəetməsi və maliyyələşdirmənin əldə edilməsi Sommai Khantongun; nəzarət isə Charuay Savithi və Mohammad Nazir Ahmadın töhfələri arasında göstərilmişdir.