UrbanKG — aqlli shaharlarning transport, energetika, atrof-muhit, jamoat xavfsizligi va fuqarolik xizmatlariga oid maʼlumotlarini umumiy semantik modelda bogʻlash uchun ishlab chiqilgan toʻrt qatlamli bilimlar grafigi arxitekturasidir. Sommai Khantong, Charuay Savithi va Mohammad Nazir Ahmad tomonidan olib borilgan tadqiqotda Dizayn fanlari tadqiqot metodologiyasi (Design Science Research Methodology, DSRM) qoʻllanilgan; doira ochiq maʼlumot manbalaridan yaratilgan konsepsiyani isbotlash ilovasi orqali baholangan. Hosil qilingan bilimlar grafigi 287.456 RDF uchligi, 23.847 ta alohida obyekt, 127 ta munosabat turi va 42.384 ta vaqt tamgʻali kuzatuvni oʻz ichiga oladi. Tadqiqotchilar besh dizayn maqsadi bajarilganini, 23 ta sohalararo soʻrov andozasi muvaffaqiyatli ishlatilganini va taklif qilingan arxitekturaning semantik integratsiya, vaqtni ifodalash, federativ boshqaruv hamda gibrid xulosa chiqarish nuqtayi nazaridan texnik jihatdan amalga oshirilishi mumkinligini bildiradilar. Natijalar haqiqiy yirik shaharda toʻliq jonli ishlab chiqarish tizimi tasdiqlanganini anglatmaydi.

Tadqiqotning asosiy muammosi shahar maʼlumotlarining faqat turli fayllar yoki serverlarda joylashishi emas, balki turli tizimlarning bir xil obyektlar, joylashuvlar, vaqtlar va munosabatlarni turlicha taʼriflashidir. UrbanKG ushbu semantik parchalanishni ontologiyalar, standart identifikatorlar, RDF munosabatlari, SPARQL soʻrovlari va sohalararo bogʻlanishlar orqali hal qiladi.

Tadqiqot, shuningdek, shahar ichidagi xizmatlardan foydalanish imkoniyatini transport infratuzilmasi bilan kasalxona, jamoat xizmatlari va atrof-muhit koʻrsatkichlarini birgalikda baholash orqali oʻrganish mumkinligini koʻrsatadi. Biroq foydalanilgan manbalar, tanlanma qarorlari, sintetik tez yordam komponentlari va ayrim oʻlchov taʼriflaridagi cheklovlar sabab natijalar koʻrib chiqilgan konsepsiyani isbotlash sharoitlari bilan birga talqin qilinishi kerak.

1. Aqlli shaharlardagi asosiy muammo: Nega maʼlumotning oʻzi yetarli emas?

Aqlli shahar tizimlari bir-biridan mustaqil texnik infratuzilmalardan maʼlumot toʻplaydi. Transport tizimlari bekatlar, transport vositalari, yoʻnalishlar va qatnovlarni; energetika tizimlari hisoblagichlar, taqsimlash obyektlari va isteʼmolni; atrof-muhit tizimlari havo sifati va meteorologik oʻlchovlarni; jamoat xavfsizligi tizimlari hodisalar va javob resurslarini; fuqarolik xizmatlari esa xizmat soʻrovlari va ularning holatini qayd etadi.

Bu yozuvlarni birgalikda baholash zarur boʻlsa-da, turli muassasalar alohida maʼlumot modellari, identifikatorlar, kirish protokollari va terminologiyalardan foydalanishi mumkin. Natijada bir mahallaga taalluqli transport, energetika va atrof-muhit maʼlumotlari kompyuter tizimlari nuqtayi nazaridan oʻzaro bogʻlanmagan holda qolishi mumkin.

Bu holat maʼlumotlarning silolashuvi deb ataladi. Silolashuvning semantik jihati ayniqsa muhim: ikki maʼlumot toʻplamining bir xil shaklda saqlanishi ularning bir xil tushunchalarni ifodalashini yoki ular orasidagi munosabat aniq belgilanganini kafolatlamaydi.

Masalan, transport yozuvidagi bekat identifikatori bilan fazoviy maʼlumotlar toʻplamidagi jismoniy joylashuv obyekti turli identifikatsiyaga ega boʻlishi mumkin. Umumiy munosabat oʻrnatmasdan faqat fayllarni birlashtirish bu ikki yozuv qanday bogʻlanganini avtomatik ravishda tushuntirmaydi.

UrbanKGning tadqiqot muammosi turli muassasalar ishlab chiqargan maʼlumotlarni toʻliq markaziy sxemaga koʻchirmasdan, umumiy semantik tuzilma orqali soʻraladigan va birgalikda talqin qilinadigan holga keltirishdir.

Bilimlar Grafigi Nima va Aqlli Shaharlarda Nima Uchun Kerak?

Bilimlar grafigi (Knowledge Graph, KG) real dunyodagi obyektlarni tugunlar bilan, ular orasidagi aniqlangan munosabatlarni esa bogʻlanishlar bilan ifodalovchi tuzilmaviy bilim modelidir. Aqlli shaharlarda bilimlar grafigi transport bekati, elektr taqsimlash nuqtasi, atrof-muhit sensori, maʼmuriy hudud va jamoat xizmati kabi turli sohalardagi obyektlarni bir xil semantik doirada bogʻlash imkonini beradi. UrbanKG tadqiqoti bilimlar grafiklarini shahar maʼlumotlarining barchasini bir joyda saqlaydigan majburiy markaziy ombor emas, balki turli maʼlumot manbalari orasida semantik bogʻlanish yaratadigan infratuzilma sifatida qaraydi.

2. RDF uchligi: Munosabat kompyuter tomonidan qanday ifodalanadi?

Manba tadqiqotning asosiy texnologiyalaridan biri Resurslarni tavsiflash doirasi (Resource Description Framework, RDF) hisoblanadi. RDF bilimni uch tarkibli munosabatlar shaklida ifodalaydi:

Subyekt — Predikat — Obyekt

Subyekt — u haqda maʼlumot berilayotgan obyekt. Predikat obyektning qaysi xususiyati yoki munosabati koʻrsatilayotganini tushuntiradi. Obyekt esa munosabat bogʻlangan boshqa obyekt yoki qiymatni koʻrsatadi.

Manbadagi RDF yondashuvini tushuntirish uchun quyidagi mustaqil oʻrgatuvchi misoldan foydalanish mumkin:

urb:Durak_A  urb:bulunduguBolge  urb:Bolge_5 .

Bu ifoda Durak_A nomli obyekt Bolge_5 nomli maʼmuriy hududda joylashganini ifodalaydi. Bu yerdagi nomlar oʻrgatuvchi oʻrinbosarlardir; ular UrbanKG maʼlumotlar toʻplamidagi tasdiqlangan haqiqiy yozuvlar sifatida taqdim etilmaydi.

RDFda toʻliq identifikatorlar URI yoki IRI shaklida ishlatilishi mumkin. Qisqartirilgan prefikslar uzun identifikatorlarni oʻqishga qulayroq koʻrsatish imkonini beradi. Munosabatning maʼnosi ham ontologiya ichida belgilanib, turli ilovalarning bir xil predikatni izchil baholashi koʻzda tutiladi.

3. Ontologiya, T-Box va A-Box oʻrtasidagi farq

Ontologiya muayyan bilim sohasidagi tushunchalarni, ularning oʻzaro munosabatlarini va mantiqiy xususiyatlarini belgilovchi formal tuzilmadir. UrbanKGda ontologiya turli muassasalarning bir xil obyekt turlarini umumiy maʼnolar bilan ifodalashi uchun ishlatiladi.

T-Box (Terminological Box) bilim modelining konseptual va sxematik qismidir. U obyekt qaysi sinfga mansub boʻlishi mumkinligini, sinflarning oʻzaro munosabatlarini hamda xususiyatlar qaysi turdagi obyektlarga qoʻllanishi mumkinligini belgilaydi.

A-Box (Assertional Box) muayyan obyektlarga oid namunaviy yozuvlar va bu obyektlar orasidagi aniq munosabatlarni oʻz ichiga oladi.

Masalan, ontologiyada "TopluTaşımaDurağı" nomli sinfni belgilash T-Box darajasidagi konseptual operatsiyadir. Muayyan bekat obyektining shu sinfga mansub ekanini koʻrsatish esa A-Box darajasidagi namunaviy bilimdir.

Manba UrbanKG konsepsiyani isbotlash ilovasida 287.456 RDF uchligi A-Box yozuvlari sifatida bildirilgan. Bu son ontologiyadagi sinflar soni bilan aralashtirilmasligi kerak.

4. RDF, RDFS, OWL, SHACL, SPARQL va GeoSPARQL bir-biridan qanday farqlanadi?

Bu standartlarning barchasi bir xil vazifani bajarmaydi. RDF maʼlumotni ifodalaydi, ontologiya maʼlumot maʼnosini tuzilmalashtiradi, SHACL muvofiqlik nazoratini taʼminlaydi, SPARQL soʻrov yuboradi, GeoSPARQL esa fazoviy operatsiyalarni bajarish imkonini beradi.

Xususan, OWLdagi mantiqiy xulosa chiqarish bilan SHACLdagi maʼlumotlar muvofiqligini tekshirish bir-biridan ajratilishi kerak. Grafikda mantiqan yangi munosabat hosil qilish mumkinligi maʼlumot barcha amaliy cheklovlarga mos kelishini anglatmaydi.

5. Bilimlar grafigi va raqamli egizak oʻrtasidagi munosabat

Raqamli egizak (digital twin) jismoniy obyekt yoki tizimni raqamli muhitda ifodalovchi va tegishli maʼlumot bogʻlanishlari bilan yangilanadigan tizim yondashuvidir. Bilimlar grafigi bu tuzilmaning oʻzi bilan toʻliq bir xil emas.

UrbanKG yondashuvida bilimlar grafigi jismoniy va maʼmuriy obyektlar, ular orasidagi munosabatlar, geografik kontekst va maʼlumot kelib chiqishini ifodalovchi semantik infratuzilmani yaratishi mumkin. Raqamli egizakning vizualizatsiya yoki simulyatsiya komponentlari esa ushbu tuzilmaviy bilim asosida ishlashi mumkin.

Manba tadqiqotda raqamli egizak sinxronizatsiyasi arxitekturaning qoʻllash imkoniyatlaridan biri sifatida taʼriflangan. Bu holat tadqiqotda toʻliq funksional shahar raqamli egizagi jonli muhitda ishlatilganini anglatmaydi.

6. Adabiyotda UrbanKG hal qilishga urinayotgan boʻshliq

Manba tadqiqot aqlli shahar bilimlar grafiklari boʻyicha avvalgi yondashuvlar transport yoki harakatchanlik kabi muayyan maʼlumot sohalarida muhim yutuqlarga erishganini, biroq mustaqil muassasalar maʼlumotlarini birgalikda boshqarish, sohalar oʻrtasida xulosa chiqarish va texnik natijalarni tizimli baholash nuqtayi nazaridan ochiq tadqiqot muammolari mavjudligini taʼkidlaydi.

Km4City, Liu va hammualliflarning UrbanKG yondashuvi, vaqtga bogʻliq shahar bilimlar grafiklari va Snap4City kabi avvalgi ishlar tadqiqotning qiyosiy doirasida koʻrib chiqiladi.

Shu sababli yangi tadqiqotning hissasi bilimlar grafigi texnologiyasini ilk marta aqlli shaharlarda qoʻllash emas. Hissa ontologiya-birinchi tuzilmalash, federativ maʼlumot boshqaruvi, vaqtga bogʻliq bilimni ifodalash, deduktiv va induktiv xulosa chiqarishni birlashtirish hamda konsepsiyani isbotlash bahosini umumiy dizayn doirasiga joylashtirishdan iborat.

Manbada, shuningdek, avvalgi ishlar bilan taqqoslashlar mavjud. Bu taqqoslashlar koʻrib chiqilgan maqolalarda bildirilgan xususiyatlarga asoslanadi; ular barcha mumkin boʻlgan bilimlar grafigi texnologiyalarining keng qamrovli va mustaqil xalqaro samaradorlik musobaqasi sifatida talqin qilinmasligi kerak.

UrbanKGning Toʻrt Qatlamli Arxitekturasi Qanday Ishlaydi?

UrbanKGning toʻrt qatlamli arxitekturasi maʼlumotlarni qabul qilish, semantik integratsiya, bilimlar grafigini saqlash hamda ilova-analitika xizmatlaridan iborat. Birinchi qatlam turli manbalardan kelgan maʼlumotlarni RDF shakliga oʻgiradi. Ikkinchi qatlam obyektlarni moslashtirish, ontologiyalarni tekislash va sohalararo bogʻlanishlarni yaratish jarayonlarini bajaradi. Uchinchi qatlam RDF uchliklari va xulosa chiqarish funksiyalarini saqlaydi. Toʻrtinchi qatlam esa soʻrov interfeyslari, panellar va qarorlarni qoʻllab-quvvatlash xizmatlarini taqdim etadi. Arxitektura markazlashgan maʼlumot egaligini majburiy qilmasdan umumiy semantik foydalanishni taʼminlashni maqsad qiladi.

7. Birinchi qatlam: Maʼlumotlarni qabul qilish

Maʼlumotlarni qabul qilish qatlami aqlli shahar infratuzilmasi turli shakllarda ishlab chiqargan maʼlumotlarni bilimlar grafigiga oʻtkazish mumkin boʻlgan holga keltiradi. Manbalar orasida sensor oqimlari, geografik axborot tizimi yozuvlari, ochiq davlat maʼlumotlar toʻplamlari va amaliy dasturlash interfeyslari mavjud.

Tadqiqotda Apache Kafka maʼlumot oqimlarini buferlash, Apache Flink esa oqim maʼlumotlarini qayta ishlash uchun ishlatilgan. Konsepsiyani isbotlashda Flink yordamida besh daqiqalik oynalarda agregatsiya amalga oshirilgan.

RML va R2RML xaritalashlari manba maʼlumot maydonlari ontologiyada belgilangan sinf va xususiyatlarga qanday aylantirilishini koʻrsatadi. Masalan, transportdagi bekat nomi va bekat identifikatori RDF shaklida jamoat transporti bekati obyektini yaratish uchun ishlatilishi mumkin.

Bu xaritalash faqat fayl formatini oʻzgartirish emas. Manba maydonlarining qaysi tushunchalarga mos kelishini belgilash keyingi semantik soʻrovlarning izchilligi uchun zarur.

8. Ikkinchi qatlam: Semantik integratsiya

Semantik integratsiya qatlami turli tizimlardagi yozuvlar qaysi real dunyo obyektlariga tegishli ekanini va bu obyektlar umumiy ontologiya bilan qanday bogʻlanishini aniqlaydi.

Obyektlarni moslashtirish (entity resolution) turli yozuvlar bir xil obyektni ifodalash-ifodalamasligini baholash jarayonidir. Ontologiyalarni tekislash turli konseptual sxemalardagi ekvivalent yoki bogʻliq taʼriflarni moslashtirishga qaratiladi. Bogʻlanishlarni aniqlash esa turli maʼlumot sohalari oʻrtasida yangi munosabatlar oʻrnatishga imkon beradi.

UrbanKG konsepsiyani isbotlash ilovasida fazoviy yaqinlik va tur mosligi birgalikda qoʻllangan. Manbada 50 metr chegarada joylashgan va tur jihatidan mos obyektlar owl:sameAs bogʻlanishi uchun baholangani qayd etilgan.

owl:sameAs bir xil real dunyo obyektini ifodalaydi deb qabul qilingan ikki identifikator oʻrtasida kuchli ayniyatni bildiradi. Faqat bir-biriga yaqin joylashish haqiqiy ayniyatni isbotlamaydi. Shu sababli tur mosligi va aniqlik bahosi muhimdir.

9. Uchinchi qatlam: Bilimlar grafigini saqlash

Uchinchi qatlam yaratilgan RDF uchliklari va tegishli metamaʼlumotlarni saqlaydi. Kirish SPARQL soʻrovlari orqali taʼminlanadi. Ontologik qoidalar xulosa chiqarish dvigateli tomonidan qayta ishlanishi, grafik joylashtirish modellari esa munosabat andozalaridan oʻrganishi mumkin.

Manba ilovada Apache Jena Fuseki 4.7.0 va TDB2 backendidan foydalanilgan. Tizim Docker muhitida toʻrt CPU yadrosi va 16 GB RAM bilan ishlatilgan.

Ushbu apparat va dasturiy taʼminot maʼlumotlari samaradorlik natijalari qaysi texnik muhit bilan bogʻliq ekanini tushunish uchun zarur. Boshqa uskunada ayni soʻrov vaqtlariga erishilishi oldindan faraz qilinmaydi.

10. Toʻrtinchi qatlam: Ilova va analitika

Soʻnggi qatlam yaratilgan bilimlar grafigini soʻraydigan va shahar qarorlarini qoʻllab-quvvatlash jarayonlariga bogʻlaydigan xizmatlarni oʻz ichiga oladi. SPARQL endpointi ilovalarga turli shahar maʼlumot sohalarida munosabat soʻrovlarini bajarish imkonini beradi.

Manba arxitektura boshqaruv panellari, sohalararo hodisa munosabatlari, raqamli egizak bogʻlanishlari va prognoz xizmatlarini mumkin boʻlgan ilova komponentlari sifatida taʼriflaydi. Konsepsiyani isbotlashda bularning barchasi uchun haqiqiy shahar miqyosida uzluksiz ishlab chiqarish samaradorligi bildirilmagan.

11. Beshta shahar maʼlumot sohasi umumiy modelda birlashishi

GeoSPARQL umumiy fazoviy tushunchalarni taqdim etib, turli sohalardan kelgan obyektlar qayerda joylashgani va bir-biriga nisbatan qanday joylashganini soʻrashga yordam beradi.

Ontologiyaning rasmiy model qamrovi 47 sinf, 89 obyekt xususiyati va 34 maʼlumot turi xususiyati sifatida bildirilgan. Bu uch toifa bir-biridan farq qiladi: sinf obyekt turini, obyekt xususiyati ikki obyekt orasidagi munosabatni, maʼlumot turi xususiyati esa obyektga bogʻlangan sonli yoki matnli qiymatni ifodalaydi.

Federativ Maʼlumot Boshqaruvi Nima?

Federativ maʼlumot boshqaruvi turli maʼlumot sohalariga oʻz institutsional boshqaruv va saqlash masʼuliyatlarini saqlab qolgan holda umumiy standartlar orqali birgalikda soʻrov yuborish imkonini beradigan yondashuvdir. UrbanKG shahar sohalarini alohida nomlangan grafik boʻlimlari sifatida koʻradi va ularni umumiy ontologik terminlar bilan bogʻlashni taklif qiladi. Shu tariqa transport yoki energetika kabi sohalarni bitta institutsional maʼlumot egasi ostida jamlash majburiy emas. Biroq federativ boʻlinishning oʻzi shaxsiy maʼlumot darajasida avtorizatsiya, maxfiylik yoki qonunchilikka toʻliq muvofiqlik taʼminlanganini isbotlamaydi.

12. Nomlangan grafiklar va sohalararo soʻrovlar

RDFda nomlangan grafik (named graph) maʼlum RDF uchliklari toʻplamini belgilangan grafik identifikatori ostida saqlash imkonini beradi. Bu tuzilma maʼlumot manbai, soha, versiya yoki vaqt kabi kontekstlarni ajratish uchun ishlatilishi mumkin.

UrbanKGda transport, energetika, atrof-muhit, jamoat xavfsizligi va fuqarolik xizmatlari sohalarini alohida boshqarish koʻzda tutilgan. Sohalar oʻrtasida umumiy identifikatorlar, ontologik bogʻlanishlar va SPARQL 1.1 federatsiya funksiyalaridan foydalanish mumkin.

SPARQLdagi GRAPH ifodasi maʼlum nomlangan grafikda moslashtirish amalga oshirsa, SERVICE ifodasi soʻrovni boshqa SPARQL xizmat endpointiga yoʻnaltirish uchun ishlatilishi mumkin. Bular bir xil funksiya emas; nomlangan grafik mantigʻi bilan taqsimlangan endpointga kirish bir-biridan farqlanishi kerak.

Manba semantik versiyalarni boshqarishda ontologiya versiyasi maʼlumotlaridan, oʻzgarish bildirishnomalarida esa Kafka mavzularidan foydalanilganini qayd etadi. Yangilash toʻqnashuvlarida vaqt tamgʻasiga asoslangan hal qilish va vaqt oʻtishi bilan izchil holatga kelish yondashuvi belgilangan.

13. Vaqtga bogʻliq maʼlumotlar nega alohida ifodalanadi?

Shahar haqidagi ayrim maʼlumotlar nisbatan doimiy: yoʻllarning oʻzaro bogʻlanishi yoki maʼmuriy chegaralar munosabati bunga misol boʻlishi mumkin. Sensor qiymati, transport vositasi joylashuvi yoki hodisaning holati esa vaqt oʻtishi bilan oʻzgarishi mumkin.

UrbanKG tuzilmaviy munosabatlar bilan vaqtga bogʻliq kuzatuv yozuvlarini ajratadi. Kuzatuv maʼlumotlari vaqt tamgʻali nomlangan grafiklarda saqlanishi mumkin. Hodisalarning boshlanish va tugash vaqtlarini ifodalash uchun OWL-Time, manba kelib chiqishi va yaratilish munosabatlari uchun PROV-O ishlatiladi.

Vaqt tamgʻalarini ISO 8601 shaklida UTCga normallashtirish turli manbalarning vaqt ifodalari orasida umumiy asos yaratadi. Shu bilan birga, kunlik yigʻma maʼlumot bilan daqiqa darajasidagi oʻlchov bir xil vaqt aniqligiga ega emas. Manba ushbu farqni aniqlik metamaʼlumoti bilan ifodalashni koʻzda tutadi.

Manba tadqiqotdagi yoʻl yopilishi misolida hodisaning 15 mart 2026 sanasida boshlanib, 30 iyun 2026 sanasida tugaydigan vaqt oraligʻi bilan ifodalanishi koʻrsatilgan. Bu misol ontologiya mexanizmini tushuntiradigan kod namoyishidir; u konsepsiyani isbotlashning 1–14 may 2024 sanalaridagi asosiy kuzatuv davri bilan aralashtirilmasligi kerak.

Bundan tashqari, vaqt jihatidan oldin sodir boʻlishning oʻzi sababiylikni isbotlamaydi. Hodisalar zanjirining ilmiy talqinida vaqt ketma-ketligi va sababiy munosabat alohida koʻrib chiqilishi kerak.

14. Deduktiv va induktiv xulosa chiqarish

UrbanKGning gibrid xulosa chiqarish yondashuvi ikki xil bilimni qayta ishlash usulini birlashtiradi.

Deduktiv xulosa chiqarish (deductive inference) belgilangan ontologik munosabatlar va mantiqiy qoidalardan kelib chiqib, ochiq yozilmagan, ammo qoidalar qoʻllab-quvvatlaydigan munosabatlarni hosil qiladi.

Induktiv xulosa chiqarish (inductive inference) maʼlumotlardagi munosabat andozalarini oʻrganadigan sonli modellardan foydalanadi. Bilimlar grafigini joylashtirish usullari shu maqsadda obyektlar va munosabatlarni vektorlar bilan ifodalashi mumkin.

15. OWL-RL qoidalarining maʼnosi

Manbada 23 ta OWL-RL qoidasi Apache Jena oldinga zanjirlash xulosa chiqarish mexanizmi orqali qoʻllangani bildirilgan. Oldinga zanjirlash yondashuvida mavjud bilimlardan qoidalar orqali yangi xulosalar hosil qilinadi.

Namunaviy qoida turlaridan biri quyi sinf tranzitivligidir. A sinfi Bning quyi sinfi va B sinfi Cning quyi sinfi boʻlsa, A ham Cning quyi sinfi degan xulosa chiqarish mumkin.

Domen (domain) xulosa chiqarishida xususiyat qaysi sinfga qoʻllanishi mumkinligi ontologiyada belgilanganda, shu xususiyatdan foydalangan obyektning sinfi haqida xulosa olinishi mumkin.

Manbada fazoviy qamrov va sinf munosabatlariga oid xulosa chiqarish misollari ham mavjud. Bunday qoidalarning amalda qaysi fazoviy munosabatlar va mantiqiy farazlar bilan qoʻllanishi muhim; barcha fazoviy munosabatlarni shartsiz tranzitiv deb qabul qilib boʻlmaydi.

Manbaning baholash qismida, shuningdek, 23 ta SWRL qoidasi tilga olinadi. OWL-RL va SWRL texnik jihatdan turli tushunchalardir. Shu sababli ayni son uchrashi ikki qoida oilasi bir xil degan xulosaga olib kelmasligi kerak; tadqiqot ichidagi terminologik farq saqlangan.

16. RotatE bilimlar grafigini joylashtirish modeli

RotatE bilimlar grafigidagi obyekt va munosabatlarni sonli vektor tasvirlari orqali modellashtiradigan bogʻlanishni bashorat qilish yondashuvidir. Manba tadqiqotda RotatEning maqsadi ochiq qayd etilgan munosabatlardan tashqari mumkin boʻlgan bogʻlanish andozalarini oʻrgana oladigan induktiv komponentni taʼminlashdir.

Joylashtirish modeli obyektlarni sonli tasvirlarga aylantiradi. Bu tasvirlar munosabat andozalarini oʻrganish imkonini beradi; biroq bogʻlanishning yuqori bashorat balli olishi real dunyodagi munosabat aniq tasdiqlanganini anglatmaydi.

Bu parametrlar manba ilovada bildirilgan model konfiguratsiyasidir. Boshqa maʼlumot toʻplamlarida eng yaxshi natijalar albatta ayni parametrlar bilan olinadi degan daʼvo yoʻq.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

17. Dizayn fanlari tadqiqot metodologiyasining olti bosqichi

Dizayn fanlari tadqiqoti (Design Science Research, DSR) muammoni hal qilishga qaratilgan model, usul yoki tizim kabi tadqiqot artefaktlarini ishlab chiqish va baholashni markazga qoʻyadigan yondashuvdir. DSRM esa manbada qoʻllangan, ushbu tadqiqotni olti bosqichli jarayon doirasida tashkil etadigan metodologiyadir.

Manbaning birinchi rasmi DSRning talablar bilan bogʻliq dolzarblik siklini, ilmiy bilim bazasi bilan bogʻliq qatʼiylik siklini va tadqiqot artefakti iterativ ravishda ishlab chiqilib baholanadigan dizayn siklini oʻzaro bogʻlaydi.

18. Beshta dizayn maqsadi

Manba besh maqsadning barchasi konsepsiyani isbotlash bahosida bajarilganini bildiradi. Bu yerdagi "bajarildi" xulosasi maqsadlar belgilangan tadqiqot qamrovi ichida sinovdan oʻtkazilganini anglatadi. Bu muassasalararo haqiqiy ishlab chiqarish joylashtirilishi yoki butun shahar boʻylab uzluksiz ishlash shartlarining barchasi taʼminlanganini anglatmaydi.

19. Maʼlumot manbalari va namuna olish sharoitlari

Konsepsiyani isbotlashda beshta shahar maʼlumot sohasi manbalaridan foydalanilgan. Tadqiqot Tailandning shahar maʼlumotlari kontekstiga tayansa-da, har bir maʼlumot toʻplami ayni shaharda, ayni davrda va ayni usulda bevosita kuzatilgan deb faraz qilinmasligi kerak.

Fazoviy tahlil uchun OpenStreetMap chegara maʼlumotlari va tegishli Tailand davlat maʼlumot manbalaridan foydalanilgan. Manbada tadqiqot hududi 103,3 km² va sakkiz maʼmuriy quyi hudud sifatida koʻrsatilgan. Bildirilgan aholi zichligi markaziy hududlarda 22.400 kishi/km², tashqi qismlarda esa 1.850 kishi/km² gacha oʻzgaradi.

UCI energetika maʼlumotlar toʻplamining xususiyati bilan manbada bildirilgan sana va hisoblagichlar soni oʻrtasida alohida tekshiruv talab qiladigan jihatlar bor. Shu sababli energetika maʼlumotlarining barchasini oʻsha sanalarda Bangkokda bevosita oʻlchangan maʼlumotlar sifatida taqdim etish ilmiy jihatdan xavfsiz emas. Manba bergan qiymatlar oʻzgartirilmasdan, bu chegara ochiq saqlanadi.

20. Yaratilgan bilimlar grafigining hajmi

Xom maʼlumot manbalarida koʻproq kuzatuv boʻlishi bilan yaratilgan bilimlar grafigidagi vaqt tamgʻali uchlik yoki kuzatuvlar sonining farq qilishi avtomatik ravishda maʼlumot yoʻqotilganini isbotlamaydi. Biroq har bir manba yozuvi qaysi xaritalash, agregatsiya va tanlash bosqichlaridan oʻtgani qayta ishlab chiqish mumkinligi nuqtayi nazaridan muhim. Manbada barcha ushbu sonlarni oʻzaro bogʻlaydigan batafsil satrma-satr audit qaydi berilmaganligi sababli yetishmayotgan oʻzgartirish bosqichlari faraz qilinib toʻldirilmagan.

21. Toʻrtta sohalararo namoyish ssenariysi

21.1. Yoʻl-transport hodisasining boshqa infratuzilmalarga taʼsiri

8 may 2024 soat 08.15 uchun (13,7563° K, 100,5018° D) joylashuvida simulyatsiya qilingan yoʻl-transport hodisasi baholangan. Hodisaning 500 metr atrofidagi tegishli obyektlar bir nechta shahar sohasidan soʻralgan.

Manbada bir energetika taqsimlash tuguni 347 metr, bir havo sifati stansiyasi 423 metr va toʻrtta transport bekati 156–489 metr oraligʻida bildirilgan. Soʻrovning ishlash vaqti 298 ms.

Bu natija turli infratuzilma turlarini umumiy fazoviy soʻrovda topish mumkinligini koʻrsatadi. Yaqin joylashganlik energetika yoki havo sifati tizimida haqiqiy jismoniy zarar yuz berganini oʻz-oʻzidan isbotlamaydi.

21.2. Transport va atrof-muhit munosabatini oʻrganish

D5 hududida tigʻiz transport soatlaridagi oʻrtacha PM2.5 qiymati 41,7 µg/m³, shahar boʻyicha taqqoslash qiymati esa 32,4 µg/m³ sifatida bildirilgan. Manba bu farqni taxminan %29 deb ifodalaydi.

Ayni ssenariyda D5 uchun transport bekati zichligi 0,9 bekat/km², tijorat markazi uchun 2,1 bekat/km² sifatida berilgan. Bu taqqoslashda D5 zichligi taxminan %57 pastroq. Soʻrov vaqti 487 ms.

Ushbu ikki koʻrsatkich atrof-muhit sharoitlari va transport infratuzilmasini bir xil hududiy kontekstda oʻrganish mumkinligini koʻrsatadi. Biroq maʼlumotlardan transport bekatlari yetishmasligi PM2.5 oshishiga bevosita sabab boʻldi degan xulosa chiqarib boʻlmaydi.

21.3. Tez yordam resurslarini tanlash

(13,7245° K, 100,4932° D) joylashuvidagi tibbiy favqulodda vaziyat ssenariysida sakkiz daqiqalik javob chegarasiga mos keladigan uchta mavjud tez yordam birligi aniqlangani bildirilgan. Soʻrov 412 ms davom etgan.

Tez yordam joylashuvlari sintetik ekanini alohida saqlash kerak. Natija haqiqiy Tailand tez yordam parki voqea joyiga amalda sakkiz daqiqa ichida yetib kelib, aralashuvni amalga oshirganini koʻrsatmaydi.

21.4. Raqamli egizak maʼlumotlaridagi yangilik muammosi

Ikki soatlik yangilik chegarasidan oshgan 34 obyekt topilgan: 18 aqlli hisoblagich, 12 transport vositasi va toʻrtta atrof-muhit sensori. Manbada 34 yozuvdan 31 tasi haqiqiy aloqa nosozligini ifodalashi qoʻlda tasdiqlangani va bu taxminan %91 ekani qayd etilgan.

Soʻrov vaqti 523 ms. Bu nisbat tanlangan namoyish ssenariysidagi belgilangan yozuvlarni tasdiqlashga tegishli; uni barcha tizimlarning umumiy nosozlik aniqlash aniqligi sifatida ishlatib boʻlmaydi.

22. Soʻrov samaradorligi: Sohalar soni oshganda nima boʻladi?

Manba har bir soʻrov guruhi uchun 100 ta bajarishga asoslangan vaqt oʻlchovlarini bildiradi. Soʻrovlar qamragan maʼlumot sohalari soni oshgani sari vaqtlar ham ortishi koʻrinadi.

Oʻrtacha oʻlchangan soʻrov vaqtlarining umumiy markaziy qiymatini; mediana tartiblangan oʻlchovlarning oʻrtasidagi qiymatni; 95-persentil kuzatuvlarning taxminan %95 i undan past boʻlgan vaqt chegarasini; maksimum esa bildirilgan eng yuqori vaqtni anglatadi.

Jadvaldagi ± belgisi qaysi tarqalish oʻlchovini ifodalashi manba 8-jadvalda aniq yorliqlanmagan. Shu sababli qiymatlar oʻz-oʻzidan standart ogʻish yoki ishonch oraligʻi deb atalmagan.

Bir sohali soʻrov guruhining oʻrtachasi 127 ms boʻlsa, besh sohali guruhning oʻrtachasi 2.834 ms. Bu ortish koʻproq sohani qamrab olgan soʻrovlar uchun qoʻshimcha qayta ishlash yukini koʻrsatadi; biroq soʻrov andozalarining murakkabligi ham oʻzgarishi mumkinligi sabab bu holat oʻz-oʻzidan universal masshtablash qonunini yaratmaydi.

23. Obyektlarni moslashtirish muvaffaqiyatini oʻlchash

Manba turli yozuvlar bir xil obyektni ifodalash-ifodalamasligini baholaydigan moslashtirish komponentini 500 ta obyekt juftligi bilan sinagan. Etalon moslashtirishlar ikki soha mutaxassisi tomonidan belgilangan va kelishmovchiliklar baholangan.

Mutaxassislar oʻrtasidagi muvofiqlik uchun Cohen kappa koeffitsiyenti 0,89 sifatida bildirilgan. Kappa kuzatilgan kategoriyaviy kelishuvni tasodifan kutiladigan kelishuvga nisbatan baholaydigan oʻlchovdir. Yuqori qiymat etalon yorliqlashda kuchliroq kelishuvni koʻrsatadi; uni modelning oʻz aniqlik metrikasi bilan aralashtirib boʻlmaydi.

23.1. Precision, Recall va F1 formulalari

Quyidagi standart baholash tengliklari manba bildirgan metrikalarning matematik maʼnosini tushuntiradigan oʻrgatuvchi ifodalardir; ular yangi tadqiqot natijalari emas.

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

TP toʻgʻri ravishda moslik deb aniqlangan juftlarni; FP mos deb belgilangan boʻlsa-da, aslida mos boʻlmagan juftlarni anglatadi.

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

FN aslida mos boʻlsa-da model tomonidan oʻtkazib yuborilgan juftlarni anglatadi.

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

F1 qiymati precision va recall qiymatlarining garmonik oʻrtachasidir. Shu sabab ikki oʻlchovdan faqat bittasi yuqori boʻlishi natijani yakka oʻzi belgilamaydi.

Manbada bildirilgan 0,94 va 0,87 qiymatlari formulaga qoʻyilganda taxminan 0,90 olinadi. Metrikalar oʻlchov birligisiz nisbatlardir. Manba haqiqiy musbat, yolgʻon musbat va yolgʻon manfiy sonlarni toʻliq chalkashlik matritsasi sifatida bermaganligi sabab ularga oid aniq sonlar bu yerda uydirilmagan.

24. Gibrid xulosa chiqarishning miqdoriy natijalari

Hits@10 qiymatining 0,74 boʻlishi ishlatilgan bogʻlanishni bashorat qilish bahosida toʻgʻri bogʻlanish dastlabki oʻn nomzod orasida topilish ulushi %74 deb bildirilganini anglatadi. Bu son grafikdagi barcha munosabatlar %74 aniqlik bilan tasdiqlanganini anglatmaydi.

MRR (Mean Reciprocal Rank) toʻgʻri javobning bashorat tartibidagi oʻrnini baholaydi. Bitta toʻgʻri javob mavjud standart ifodada:

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

Bu yerda \(N\) baholash soʻrovlarining sonini, \(r_i\) esa tegishli soʻrovdagi toʻgʻri javobning oʻrnini anglatadi. Oʻrin 1 boʻlsa hissa 1, oʻrin 2 boʻlsa hissa 1/2 boʻladi. MRR oʻlchov birligisiz. Manbada tartib taqsimotining barcha tafsilotlari mavjud emasligi sabab yanada batafsil ajratilgan samaradorlik qiymatlari yaratilmagan.

Manba baholashida deduktiv komponent sxema cheklovlarini, joylashtirish modeli esa maʼlumot andozalarini qamrab olishi qayd etiladi. Bu ikki qobiliyat bir-birini almashtirmaydi; gibrid yondashuvning maqsadi toʻldiruvchi vazifalarni bir arxitekturada birlashtirishdir.

Shahar Xizmatlaridan Foydalanish Imkoniyati Qanday Hisoblanadi?

UrbanKG tadqiqoti shahar xizmatlaridan foydalanish imkoniyatini transport infratuzilmasi orqali muayyan xizmatlarga erishishning fazoviy va vaqt shartlarini birlashtirib baholaydi. Tadqiqotda Jamoat Transportiga Asoslangan Erishuvchanlik (TBA), Xizmat Qamrovi Indeksi (SCI) va Koʻp Modalli Erishuvchanlik Bali (MMAS) ishlatilgan. Dastlabki ikki oʻlchov uchun matematik taʼriflar berilgan; MMAS uchun ogʻirliklar va ball oraligʻi bildirilgan, biroq barcha normallashtirish bosqichlarini belgilaydigan toʻliq hisoblash tenglamasi taqdim etilmagan. Shu sabab uch oʻlchov bir xil matematik aniqlik darajasida baholanmasligi kerak.

25. Jamoat Transportiga Asoslangan Erishuvchanlik (TBA)

TBA hudud maydonining belgilangan transport vaqti chegarasi ichida erishish mumkin deb hisoblangan qismining umumiy hudud maydoniga nisbatidir. Manbadagi formula quyidagicha:

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

Oʻzgaruvchilar: \(d\) maʼmuriy hududni, \(t\) transport vaqti chegarasini, \(R_{d,t}\) tegishli chegara ichida erishish mumkin boʻlgan xizmat hududlarining birlashmasini ifodalaydi. \(\mathrm{Area}\) esa maydonni hisoblash funksiyasidir.

Surat va maxraj bir xil maydon birligida ifodalansa, TBA oʻlchov birligisiz nisbatdir. Maydonlar kvadrat kilometr yoki kvadrat metrda boʻlishi, ikki had izchil oʻzgartirilganda nisbatni oʻzgartirmaydi.

Matematik jihatdan erishish mumkin boʻlgan maydon kattalashgani sari, umumiy hudud maydoni oʻzgarmasa TBA ortadi. Erishish mumkin boʻlgan maydon hudud chegaralari ichida baholanib, ustma-ust tushgan joylar birlashma mantiqi bilan faqat bir marta hisoblansa, nisbat 0 bilan 1 oraligʻida boʻladi.

Manba 15 daqiqalik shahar kontekstida \(t=15\) daqiqa chegarasidan foydalanadi. Biroq maydon erishish mumkin deb hisoblanishi bilan hududdagi har bir aholining muayyan xizmatga amalda yetib borishi bir xil oʻlchov emas. Aholining fazoviy taqsimoti va safarning haqiqiy davomiyligi ham alohida ahamiyatga ega boʻlishi mumkin.

26. Xizmat Qamrovi Indeksi (SCI)

SCI muayyan xizmat toifasidagi erishish mumkin boʻlgan xizmat nuqtalarining tegishli hudud aholisiga nisbatini bildiradi. Manba tenglama:

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

Oʻzgaruvchilar: \(d\) hududni, \(s\) xizmat turini, \(S_s\) shu turdagi xizmat nuqtalari toʻplamini, \(p\) bitta xizmat nuqtasini, \(\theta\) erishuvchanlik chegarasini va \(\mathrm{Population}(d)\) hudud aholisini anglatadi.

Suratdagi toʻplamning mutlaq qiymati belgilangan chegara shartiga mos kelgan xizmat nuqtalari sonidir. Maxraj aholi sonidir. Natija xom shaklda kishi boshiga erishish mumkin boʻlgan xizmat nuqtalari nisbatidir; agar 10.000 kishiga toʻgʻri keladigan xizmatlar soni sifatida berilsa, mos masshtablash kerak.

Manbada chegara uchun 15 daqiqalik jamoat transporti bilan erishish yoki 800 metr piyoda yurish misollari berilgan. Vaqt va masofa turli oʻlchamdagi kattaliklardir; ular bir xil belgi bilan ifodalansa ham, amalda taqqoslanayotgan kattaliklarning birliklari izchil boʻlishi kerak.

Bundan tashqari, hududdan xizmat nuqtasigacha masofa qanday aniqlanishi chegara geometriyasi, markaziy nuqta yoki haqiqiy transport tarmogʻiga qarab turli natijalar berishi mumkin. Manba formula ushbu amaliy tafsilotlarning barchasini oʻz-oʻzidan belgilamaydi.

27. Koʻp Modalli Erishuvchanlik Bali (MMAS)

MMAS turli asosiy xizmat sohalaridagi erishuvchanlikni bitta kompozit ballga jamlash maqsadida belgilangan. Manbada natija shkalasi 0 dan 10 gacha berilgan.

Ogʻirliklar yigʻindisi 1. Bu komponentlarning nisbiy ahamiyatini belgilaydi. Biroq xom komponentlar qanday normallashtirilgani va 0–10 ballga qanday oʻtkazilgani manbada toʻliq matematik tenglama bilan berilmagan.

Shu sabab faqat ogʻirliklarga qarab tadqiqotning MMAS qiymatlarini qayta ishlab chiqaradigan algoritm tuzilgan deb daʼvo qilib boʻlmaydi. Ayniqsa PM2.5 qiymatini teskari yoʻnalishda ballash uchun ishlatilgan oʻzgartirish tafsilotlari muhim.

28. Beshta hududdagi erishuvchanlik natijalari

Manbada 1-hudud eng yuqori, 8-hudud esa eng past MMAS qiymatiga ega. 8,2/2,4 nisbati taxminan 3,4; tadqiqotchilar bu farqni erishuvchanlik tengsizligi nuqtayi nazaridan koʻrib chiqadilar.

Tadqiqotda bekat zichligi 1,0 bekat/km² atrofida boʻlganda chegara andozasi topilgani aytiladi. Bu natija oʻrganilgan hududlardagi andozadir; uni boshqa shaharlarda tasdiqlangan universal infratuzilma chegarasi sifatida taqdim etib boʻlmaydi.

Manba, shuningdek, atrof-muhit sifati va erishuvchanlik oʻrtasida Spearman \(\rho=-0,63\) korrelyatsiyasini bildiradi. Spearman rho tartiblarga asoslangan munosabatning yoʻnalishi va kuchini umumlashtiradi. Manfiy ishora ikki oʻzgaruvchining tartiblari teskari yoʻnalishda bogʻlanganini koʻrsatadi; bu sababiylikni anglatmaydi.

Manbada erishuvchanligi past hududlarning oʻrtacha PM2.5 darajasi %38 yuqoriroq ekani ham qayd etilgan. Biroq bu taqqoslashning xom quyi guruh qiymatlari va noaniqlik maʼlumotlari toʻliq berilmaganligi sabab qoʻshimcha statistik xulosa chiqarilmaydi.

29. Kunning vaqtiga qarab kasalxonaga erishuvchanlik

Eng yuqori erishuvchanlik ertalabki tigʻiz soatlarda %71, tungi davrda esa %28 sifatida bildirilgan. Manbada tunda erishuvchanlik kamayishi qayd etiladi.

Bu qiymatlar manba tanlagan hududlar va konsepsiyani isbotlash hisoblash usuliga tegishli. Kasalxonaga erishish ulushi tez yordamning voqea joyiga yetib kelish vaqti yoki tibbiy xizmatning amalda olinishi bilan bir xil oʻlchov emas.

Manba 10-jadvaldagi tungi erishuvchanlikning %28 gacha tushishi tadqiqot qamrovidagi vaqt farqlarini koʻrsatadi. Bu natijani boshqa shaharlarga bevosita koʻchirib boʻlmaydi.

30. Manba SPARQL soʻrovlarining ilmiy vazifasi

Maqola ilovalarida hodisa taʼsiri, transport-atrof-muhit munosabati, tez yordam birligini tanlash, maʼlumot yangiligi va turli grafik boʻlimlari oʻrtasida soʻrov yuborish uchun namunaviy SPARQL tuzilmalari mavjud.

Bu soʻrovlarning asosiy mantigʻi bitta maʼlumot jadvali orqali cheklangan filtrlash oʻrniga turli ontologik turlardagi obyektlarni ularning munosabatlari va joylashuvlari orqali topishdir.

Masalan, kasalxonaga erishish soʻrovi maʼmuriy chegara, transport bekati va kasalxona obyektlarini birlashtiradi. GeoSPARQL masofa funksiyasi orqali belgilangan masofa shartiga mos yozuvlarni topadi.

Manba 3-rasmdagi kasalxona soʻrovi 2.000 metrlik yaqinlik filtrini oʻz ichiga oladi. Bu masofa filtri 15 daqiqalik haqiqiy jamoat transporti safarini toʻliq hisoblash bilan aynan bir narsa emas. Bekatlar oʻrtasidagi bogʻlanishlar, qatnov jadvallari, kutish vaqti va yoʻl tarmogʻi kabi xususiyatlar haqiqiy safar vaqtini hisoblashda ham alohida muhim boʻlishi mumkin.

Bu jadval manba kodining soʻzma-soʻz koʻchirmasi emas; kodning ilmiy vazifasini tushuntiradigan mustaqil jarayon xulosasidir. Manba ilovalaridagi soʻrovlar toʻliq ishlashini tasdiqlash uchun ilovaning haqiqiy prefiks taʼriflari, maʼlumot turlari, ishlatilgan funksiyalar va endpointlari alohida sinovdan oʻtkazilishi kerak.

31. Tadqiqot ishlab chiqqan toʻrtta dizayn tamoyili

Birinchi tamoyil — Ontologiya modulliligi va boshqaruv: Shahar bilimini oʻzaro mustaqil, biroq standartlar bilan tekislangan soha ontologiyalariga ajratish institutsional maʼlumot masʼuliyatlari bilan semantik integratsiya ehtiyojlarini birgalikda hal qilishga yordam beradi.

Ikkinchi tamoyil — Tuzilmaviy va kuzatuv bilimlarini ajratish: Nisbatan barqaror tuzilmaviy munosabatlar bilan doimiy oʻzgaradigan sensor yozuvlarini alohida kontekstlarda saqlash vaqt va maʼlumot kelib chiqishi soʻrovlarini tartibliroq qilishi mumkin.

Uchinchi tamoyil — Avval bilim integratsiyasi: Ilgʻor bashorat va analitik funksiyalar mazmunli ishlashi uchun bogʻliq maʼlumotlar avval izchil ravishda integratsiya qilinishi kerak.

Toʻrtinchi tamoyil — Ontologiya-birinchi yuqoridan pastga qurilish: Maʼlumot sifati va tekshiriluvchanlik muhim boʻlgan operatsion sohalarda sinf, xususiyat va cheklovlarni namuna maʼlumotlar olinmasidan oldin belgilash foydali boʻlishi mumkin.

Bu tamoyillar manba mualliflari dizayn tadqiqotidan chiqargan koʻchirilishi mumkin boʻlgan tavsiyalardir. Ular barcha shahar tizimlarida shartsiz eng ustun yondashuv ekanini koʻrsatadigan universal eksperimental natija emas.

32. Tadqiqotda ochiq qolgan oltita texnik muammo

Manba konsepsiyani isbotlashda soniyasiga 12.000 uchlik qoʻshish quvvatini bildirar ekan, bu shahar miqyosidagi sekunddan kichik real vaqt talablarini qondirmasligini taʼkidlaydi.

Namoyishda ikkita ontologiya yangilanishi sinab koʻrilgan. Bu katta va uzluksiz ishlaydigan integratsiyalangan shahar bilimlar grafigining uzoq muddatli sxema oʻzgarishlari hal qilinganini anglatmaydi.

Manba, shuningdek, 10 million uchlikdan oshishi mumkin boʻlgan yirik shahar ssenariylari uchun taqsimlangan saqlash va soʻrovlarni qayta ishlash zaruratiga eʼtibor qaratadi.

Federativ maʼlumot boʻlimlarining ajratilishi shaxsiy maʼlumot darajasidagi kirish cheklovlari yoki GDPR muvofiqligi toʻliq amalga oshirilganini isbotlamaydi. Darhaqiqat, manba buni kelajakda rivojlantirilishi kerak boʻlgan ochiq tadqiqot mavzusi deb baholaydi.

33. Natijalar qanday talqin qilinishi kerak?

UrbanKG tadqiqoti turli shahar sohalarini umumiy ontologiyalar orqali soʻrash mumkin boʻlgan texnik konsepsiyani isbotlashni taqdim etadi. Olingan sonli natijalar muayyan dasturiy taʼminot, apparat, maʼlumot va soʻrov shartlari ostida bildirilgan.

Muvaffaqiyatli bajarilgan soʻrovlar semantik integratsiya qobiliyatini qoʻllab-quvvatlaydi. Tuzilmaviy muvofiqlik natijalari ontologik tekshiruvning bir qismini, xulosa chiqarish natijalari esa qoidalarga va oʻrganishga asoslangan mexanizmlarni birga ishlatish mumkinligini koʻrsatadi.

Xizmatlardan foydalanish imkoniyati tahlillari turli shahar koʻrsatkichlarini bogʻlab, hududiy farqlarni oʻrganish mumkinligini namoyon etadi. Biroq bu natijalar shahar tengsizligining barcha sabablarini tushuntiradigan sababiy tadqiqot sifatida taqdim etilmasligi kerak.

34. Manba ichidagi nomuvofiqliklar va qayta ishlab chiqish chegaralari

Maʼlumot manbai konteksti: Turli manbalardan jamlangan transport, energetika, atrof-muhit va jamoat xavfsizligi yozuvlari bir xil geografik yoki vaqt kelib chiqishiga ega deb faraz qilinmasligi kerak. Sintetik tez yordam joylashuvlari ochiqdan-ochiq namoyish maʼlumotidir.

15 daqiqa ifodasi: Manbaning erishuvchanlik boʻlimidagi bir jumlada 15 daqiqalik shahar tushunchasi izohlanayotganda 1 daqiqalik erishish ifodasi keltirilgan. Formula va undan keyingi tahlillar 15 daqiqa asosida davom etadi. Bu farq tadqiqot matnidagi nomuvofiqlik sifatida saqlanishi kerak.

Qoida terminologiyasi: OWL-RL va SWRL qoidalari soni uchun alohida boʻlimlarda bir xil 23 soni ishlatilgan. Amalda qaysi qoidalar bajarilganini aniq bilish uchun tegishli kod va qoida roʻyxatlarini tekshirish zarur.

Erishuvchanlikni hisoblash: SCI formulasi, jadvalda berilgan erishish foizlari va namunaviy SPARQL masofa filtri turli oʻlchov funksiyalarini bajaradi. Ular aynan qanday oʻzaro aylantirilgani har bosqichda bir xil batafsillikda bildirilmagan. Yetishmagan oʻzgartirish tenglamalari uydirilmagan.

MMAS normallashtirish: Manba komponent ogʻirliklarini beradi; biroq har bir komponent qanday qilib 0–10 ballga oʻtkazilishini toʻliq belgilovchi tenglama taqdim etmaydi. Shu sabab jadval ballari manba qiymatlari sifatida yetkazilgan, mustaqil hisoblangan deb koʻrsatilmagan.

Statistik noaniqlik: Ayrim baholash jadvallarida oʻrtacha atrofidagi ± qiymatlarining aniq statistik tabiati koʻrsatilmagan. Yangi ishonch oraliqlari, ahamiyatlilik testlari yoki taʼsir kattaliklari yaratilmagan.

35. Tadqiqotning ilmiy hissasi va chegaralari

36. Umumiy ilmiy xulosa

Khantong, Savithi va Ahmadning UrbanKG tadqiqoti aqlli shaharlarda integratsiyalangan maʼlumot boshqaruvini faqat maʼlumot yigʻish va saqlash muammosi sifatida koʻrmaydi. Tadqiqot turli muassasalarga tegishli shahar bilimlarini umumiy tushunchalar, munosabatlar, vaqt va geografik kontekst orqali ifodalashni markazga qoʻyadi.

Tadqiqotchilar bu yondashuvni toʻrt qatlamli arxitektura, beshta dizayn maqsadi, ontologiya-birinchi rivojlantirish, federativ grafik boshqaruvi va gibrid xulosa chiqarish mexanizmlari bilan tuzilmaga solgan. Konsepsiyani isbotlashdan olingan natijalar belgilangan texnik qamrov doirasida amalga oshirilish imkonini qoʻllab-quvvatlaydi.

Tadqiqotning muhim hissasi muayyan soʻrovlar ishlashini koʻrsatish bilan birga kelajakda qurilishi mumkin boʻlgan shahar bilimlar grafiklari uchun dizayn tamoyillari va ochiq tadqiqot savollarini shakllantirishidir.

Shu bilan birga, samaradorlik, maʼlumot kelib chiqishi, geografik koʻchiriluvchanlik, katta miqyosli real vaqt ishlashi, maʼlumot maxfiyligi va oʻlchov taʼriflari boʻyicha tasdiqlash ehtiyojlari saqlanib qolmoqda.

Shunday qilib, UrbanKG barcha aqlli shahar muammolarini hal qilgan yakuniy universal tizim emas, balki shahar sohalari oʻrtasidagi semantik oʻzaro ishlashni texnik jihatdan oʻrganadigan, baholangan va rivojlantirishga ochiq dizayn tadqiqoti sifatida tushunilishi kerak.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl akademik nashr maʼlumotlari

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

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

Masʼul muallif: Sommai Khantong.

Birinchi muassasa: Digital Business and Information Systems Department, Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tailand.

Ikkinchi muassasa: Smart City Management and Digital Innovation Department, Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tailand.

Uchinchi muassasa: Institute of Visual Informatics, Universiti Kebangsaan, Malayziya.

Jurnal: Urban Science.

Nashriyot: MDPI, Basel, Shveytsariya.

Nashr qaydi: 2026, jild 10, son 6, maqola 308.

Yuborilgan sana: 14 mart 2026.

Reviziya sanasi: 19 may 2026.

Qabul sanasi: 27 may 2026.

Nashr sanasi: 1 iyun 2026.

DOI: 10.3390/urbansci10060308.

Rasmiy nashr: https://www.mdpi.com/2413-8851/10/6/308.

Litsenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Litsenziya shartlari.

Manba turi: Taqrizdan oʻtgan akademik tadqiqot; dizayn fanlari usuli va texnik konsepsiyani isbotlash bahosi.

Moliyalashtirish: Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tailand.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvi yoʻqligini bildirgan.

Dasturiy taʼminot va maʼlumotlardan foydalanish: Manba tadqiqot ilova UrbanKG GitHub repozitoriysida MIT litsenziyasi ostida taqdim etilganini bildiradi. Repozitoriydagi kodning joriy mazmuni va ishlash holati ushbu Verianla maqolasida mustaqil ravishda ishga tushirilib tasdiqlanmagan.

Tadqiqotchilar hissasi

Manbada konseptuallashtirish Sommai Khantong va Charuay Savithiga; metodologiya Sommai Khantong va Mohammad Nazir Ahmadga; dasturiy taʼminot, formal tahlil, tadqiqot va maʼlumotlarni tartibga solish Sommai Khantongga tegishli deb koʻrsatilgan. Tasdiqlash Sommai Khantong va Charuay Savithi tomonidan olib borilgan. Asl qoralama Sommai Khantong tomonidan tayyorlangan; koʻrib chiqish va tahrirlashga Charuay Savithi hamda Mohammad Nazir Ahmad hissa qoʻshgan. Vizualizatsiya, loyiha boshqaruvi va moliyalashtirishni jalb qilish Sommai Khantongning; nazorat esa Charuay Savithi va Mohammad Nazir Ahmadning hissalari qatorida koʻrsatilgan.