UrbanKG, ʿaḳıllı şehirlerin naḳliyât, enerji, muḥît, emniyyet-i ʿumûmiyye ve vatandaş ḫidmetlerine müteʿalliḳ maʿlûmâtını müşterek bir maʿnâvî model dâḫilinde irtibâtlandırmak üzere inkişâf ettirilmiş dört tabaḳalı bir Knowledge Graph (KG) miʿmârîsidir. Sommai Khantong, Charuay Savithi ve Mohammad Nazir Ahmad tarafından icrâ olunan tetḳîḳde Design Science Research Methodology (DSRM) istiʿmâl edilmiş; çerçeve, açık maʿlûmât menbaʿlarından teşkîl olunan bir proof-of-concept tatbîḳiyle taḳyîm edilmiştir. Meydâna gelen bilgi grafiği 287.456 RDF üçlüsü, 23.847 muḫtelif varlık, 127 münâsebet nevʿi ve 42.384 zamân damgalı müşâhedeyi ihtivâ etmektedir. Muḥaḳḳıḳlar beş taṣarım hedefinin taḥaḳḳuḳ ettiğini, 23 alanlar-arası sorgu örüntüsünün muvaffaḳiyyetle işletildiğini ve teklîf olunan miʿmârînin maʿnâvî bütünleştirme, zamânî temsîl, federatif idâre ve muḫteliṭ istidlâl cihetlerinden teknik ḳābiliyyet-i tatbîḳiyyesini beyân etmektedir. Bu netâyic, ḥaḳîḳî bir büyük şehirde kâmil ve canlı bir üretim tatbîḳinin taṣdîḳ olunduğu maʿnâsına gelmez.

Tetḳîḳin esâs mesʾelesi, şehrî maʿlûmâtın yalnız muḫtelif dosyalarda veya serverlerde bulunması değil, muḫtelif sistemlerin aynı nesneleri, mevḳiʿleri, zamânları ve münâsebetleri birbirinden farklı sûretlerde taʿrîf etmesidir. UrbanKG bu maʿnâvî parçalanmayı ontolojiler, standard tanımlayıcılar, RDF münâsebetleri, SPARQL sorguları ve alanlar-arası râbıṭalar vâsıṭasıyla ele alır.

Çalışma ayrıca şehir dâḫilindeki ḫidmetlere erişilebilirliğin, naḳliyât altyapısı ile ḫastahâne, ḫidmet-i ʿumûmiyye ve muḥît göstergelerinin müştereken taḳyîmiyle tetḳîḳ olunabileceğini göstermektedir. Lâkin kullanılan menbaʿlar, numûneleme ḳarârları, sunʿî âcil yardım bileşenleri ve baʿżı ölçüm taʿrîflerindeki ḥudûd sebebiyle netâyic, tetḳîḳ olunan proof-of-concept şerâʾiṭiyle beraber tefsîr olunmalıdır.

1. ʿAḳıllı şehirlerde esâs mesʾele: Maʿlûmât niçin tek başına kâfî değildir?

ʿAḳıllı şehir sistemleri birbirinden müstaḳil teknik altyapılardan maʿlûmât toplar. Naḳliyât sistemleri durakları, vâsıṭaları, güzergâhları ve seferleri; enerji sistemleri sayaçları, tevzîʿ tesislerini ve istiʿmâli; muḥît sistemleri hava keyfiyyetini ve meteorolojik ölçümleri; emniyyet-i ʿumûmiyye sistemleri ḥâdiseleri ve müdâḫale menâbiʿini; vatandaş ḫidmetleri ise ḫidmet taleplerini ve bunların vazʿiyyetlerini ḳaydeder.

Bu ḳayıtların müştereken taḳyîm olunması lâzım gelirken, muḫtelif müʾesseseler ayrı maʿlûmât modelleri, tanımlayıcılar, erişim protokolleri ve ıṣṭılâḥlar istiʿmâl edebilir. Binâʾenaleyh aynı maḥalleye müteʿalliḳ naḳliyât, enerji ve muḥît maʿlûmâtı bilgisayar sistemleri naẓarında birbirinden münḳaṭıʿ kalabilir.

Bu ḥâle maʿlûmât silolaşması denilir. Silolaşmanın maʿnâvî cephesi bilḫâṣṣa ehemmiyyetlidir: iki maʿlûmât kümesinin aynı sûrette maḥfûẓ olması, aynı mefhûmları temsîl ettiklerini veya aralarındaki münâsebetin sarâḥaten taʿrîf edildiğini żamân etmez.

Meselâ bir naḳliyât ḳaydındaki durak tanımlayıcısı ile mekânî bir maʿlûmât kümesindeki fizikî mevḳiʿ nesnesi muḫtelif hüviyyetlere mâlik olabilir. Müşterek bir râbıṭa teʾsîs olunmadan yalnız dosyaları bir araya getirmek, bu iki ḳaydın ne vechile merbûṭ bulunduğunu kendiliğinden îżâḥ etmez.

UrbanKG'nin tetḳîḳ mesʾelesi, muḫtelif müʾesseselerin istiḥsâl ettiği maʿlûmâtı merkezî bir şemaya külliyyen naḳletmeksizin, müşterek bir maʿnâvî yapı üzerinden sorgulanabilir ve müştereken tefsîr olunabilir ḥâle getirmektir.

Knowledge Graph Nedir ve ʿAḳıllı Şehirlerde Ne İşe Yarar?

Knowledge Graph (KG), ḥaḳîḳî dünyadaki varlıkları düğümlerle, bu varlıklar arasındaki taʿrîf olunmuş münâsebetleri ise râbıṭalarla temsîl eden müretteb bir maʿlûmât modelidir. ʿAḳıllı şehirlerde Knowledge Graph; naḳliyât durağı, elektrik tevzîʿ noḳṭası, muḥît sensörü, idârî bölge ve ḫidmet-i ʿumûmiyye gibi muḫtelif alanlardaki varlıkların aynı maʿnâvî çerçeve dâḫilinde irtibâtlandırılmasına imkân verir. UrbanKG çalışması, Knowledge Graph'ları bir şehrin bütün maʿlûmâtını tek yerde maḥfûẓ eden mecbûrî bir merkezî maḫzen yerine, muḫtelif maʿlûmât menbaʿları arasında maʿnâvî râbıṭa teʾmîn eden bir altyapı olarak mevḳiʿlendirir.

2. RDF üçlüsü: Bir münâsebet bilgisayar tarafından ne vechile temsîl olunur?

Menbaʿ çalışmanın esâs teknolojilerinden biri Resource Description Framework (RDF)'dür. RDF, maʿlûmâtı üç unsurdan mürekkeb münâsebetler hâlinde temsîl eder:

Özne — Yüklem — Nesne

Özne, ḥaḳḳında maʿlûmât verilen varlıktır. Yüklem, varlığın hangi ḫuṣûṣiyyetinin veya münâsebetinin beyân edildiğini îżâḥ eder. Nesne ise münâsebetin merbûṭ bulunduğu diğer bir varlığı yahut bir ḳıymeti gösterir.

Menbaʿın RDF yaklaşımını îżâḥ için aşağıdaki müstaḳil taʿlîmî misâl istiʿmâl olunabilir:

urb:Durak_A  urb:bulunduguBolge  urb:Bolge_5 .

Bu ibâre Durak_A adlı varlığın Bolge_5 adlı idârî bölgede bulunduğunu temsîl eder. Buradaki adlar taʿlîmî yer tutuculardır; UrbanKG maʿlûmât kümesinde taṣdîḳ edilmiş ḥaḳîḳî ḳayıtlar olarak taḳdîm olunmamaktadır.

RDF'de tam tanımlayıcılar URI veya IRI biçiminde istiʿmâl olunabilir. Muḫtaṣar önekler, uzun tanımlayıcıların daha ḳābil-i ḳırâʾat sûrette gösterilmesini teʾmîn eder. Münâsebetin maʿnâsı da ontoloji dâḫilinde taʿrîf olunarak muḫtelif tatbîḳlerin aynı yüklemi mütteḥid sûrette taḳyîm etmesi hedeflenir.

3. Ontoloji, T-Box ve A-Box arasındaki farḳ

Ontoloji, muʿayyen bir maʿlûmât alanındaki mefhûmları, bunların birbirleriyle münâsebetlerini ve manṭıḳî ḫuṣûṣiyyetlerini taʿrîf eden resmî yapıdır. UrbanKG'de ontoloji, muḫtelif müʾesseselerin aynı varlık nevʿlerini müşterek maʿnâlarla temsîl edebilmesi için istiʿmâl olunur.

T-Box (Terminological Box), maʿlûmât modelinin mefhûmî ve şematik ḳısmıdır. Bir varlığın hangi sınıfa mensûb olabileceğini, sınıfların birbirleriyle münâsebetini ve ḫuṣûṣiyyetlerin hangi nevʿ varlıklara tatbîḳ olunabileceğini taʿrîf eder.

A-Box (Assertional Box), muʿayyen varlıklara âʾid numûne ḳayıtlarını ve bu varlıklar arasındaki müşahhaṣ münâsebetleri ihtivâ eder.

Meselâ bir ontolojide "TopluTaşımaDurağı" adlı sınıfın taʿrîfi T-Box seviyesinde mefhûmî bir muʿâmeledir. Muʿayyen bir durak varlığının bu sınıfa mensûb olduğunun beyânı ise A-Box seviyesinde numûne maʿlûmâttır.

Menbaʿ UrbanKG proof-of-concept'inde 287.456 RDF üçlüsü A-Box ḳayıtları olarak bildirilmiştir. Bu aded, ontolojideki sınıf adediyle iltibâs ettirilmemelidir.

4. RDF, RDFS, OWL, SHACL, SPARQL ve GeoSPARQL birbirinden ne vechile ayrılır?

Bu standardların cümlesi aynı vazîfeyi îfâ etmez. RDF maʿlûmâtı temsîl eder, ontoloji mezkûr maʿlûmâtın maʿnâsını tertîb eder, SHACL muvâfaḳat murâḳabesi teʾmîn eder, SPARQL sorgular ve GeoSPARQL mekânî muʿâmelâta imkân verir.

Bilḫâṣṣa OWL'deki manṭıḳî istidlâl ile SHACL'deki maʿlûmât muvâfaḳati murâḳabesi birbirinden tefrîḳ olunmalıdır. Bir grafda manṭıḳen yeni münâsebet istintâc edilebilmesi, maʿlûmâtın bütün tatbîḳ ḳuyûdunu teʾmîn ettiği maʿnâsına gelmez.

5. Knowledge Graph ile digital twin arasındaki münâsebet

Digital twin, fizikî bir varlığı veya sistemi dijital bir muḥîtte temsîl eden ve münâsib maʿlûmât râbıṭalarıyla tecdîd olunabilen bir sistem yaklaşımıdır. Knowledge Graph bu yapının kendisiyle tamâmen aynı değildir.

UrbanKG yaklaşımında Knowledge Graph, fizikî ve idârî varlıkları, bunlar arasındaki münâsebetleri, coġrâfî siyâḳı ve maʿlûmâtın menşeʾini temsîl eden maʿnâvî altyapıyı teşkîl edebilir. Digital twin'in tasvîr veya simülasyon bileşenleri ise bu müretteb maʿlûmât üzerinden işleyebilir.

Menbaʿ tetḳîḳde digital twin senkronizasyonu miʿmârînin tatbîḳ imkânları arasında taʿrîf olunmuştur. Bu ḥâl, çalışmada tam işlevli bir şehir digital twin'inin canlı muḥîtte işletildiği maʿnâsına gelmemektedir.

6. Literatürde UrbanKG'nin ḥalletmeye çalıştığı boşluḳ

Menbaʿ çalışma, ʿaḳıllı şehir Knowledge Graph'ları ḥaḳḳındaki evvelki yaklaşımların naḳliyât veya hareketlilik gibi muʿayyen maʿlûmât alanlarında mühim teraḳḳîler teʾmîn ettiğini, lâkin müstaḳil müʾesseselerin maʿlûmâtını müştereken idâre, alanlar arasında istidlâl ve teknik netâyici muntazam sûrette taḳyîm baḳımından açık tetḳîḳ mesʾeleleri bulunduğunu beyân eder.

Km4City, Liu ve çalışma arkadaşlarının UrbanKG yaklaşımı, zamânî şehrî Knowledge Graph'lar ve Snap4City gibi evvelki çalışmalar tetḳîḳin muḳāyeseli çerçevesinde ele alınmaktadır.

Binâʾenaleyh yeni çalışmanın katkısı Knowledge Graph teknolojisini ilk defʿa ʿaḳıllı şehirlerde istiʿmâl etmek değildir. Katkı, ontoloji öncelikli yapılandırma, federatif maʿlûmât idâresi, zamânî maʿlûmât temsîli, istintâcî ve istiḳrâʾî istidlâlin cemʿi ve proof-of-concept taḳyîminin müşterek bir taṣarım çerçevesine yerleştirilmesidir.

Menbaʿda ayrıca evvelki çalışmalarla yapılan muḳāyeseler mevcûddur. Bu muḳāyeseler tetḳîḳ olunan maḳālelerde bildirilen ḫuṣûṣiyyetlere müsteniddir; bütün muḥtemel Knowledge Graph teknolojilerinin şümûllü ve müstaḳil beynelmilel bir performans müsâbaḳası olarak tefsîr olunmamalıdır.

UrbanKG'nin Dört Tabaḳalı Miʿmârîsi Ne Vechile İşler?

UrbanKG'nin dört tabaḳalı miʿmârîsi; maʿlûmât alımı, maʿnâvî bütünleştirme, Knowledge Graph'ın ḥıfẓı ve tatbîḳ-taḥlîlî ḫidmetlerden müteşekkildir. İlk tabaḳa muḫtelif menbaʿlardan gelen maʿlûmâtı RDF biçimine dönüştürür. İkinci tabaḳa varlık eşleme, ontoloji hizalama ve alanlar-arası râbıṭa kurma muʿâmelâtını icrâ eder. Üçüncü tabaḳa RDF üçlülerini ve istidlâl işlevlerini barındırır. Dördüncü tabaḳa ise sorgu arayüzleri, panolar ve ḳarâr desteği ḫidmetlerini taḳdîm eder. Miʿmârî, merkezî maʿlûmât mâlikiyyetini mecbûr ḳılmadan müşterek maʿnâvî istiʿmâl teʾmînini hedefler.

7. Birinci tabaḳa: Maʿlûmât alımı

Maʿlûmât alımı tabaḳası, ʿaḳıllı şehir altyapısının muḫtelif biçimlerde istiḥsâl ettiği maʿlûmâtı Knowledge Graph'a naḳledilebilir ḥâle getirir. Menbaʿlar arasında sensör cereyânları, coġrâfî maʿlûmât sistemi ḳayıtları, açık ʿumûmî maʿlûmât kümeleri ve application programming interface'ler bulunur.

Çalışmada Apache Kafka maʿlûmât cereyânlarının tamponlanması, Apache Flink ise cereyân maʿlûmâtının işlenmesi için istiʿmâl olunmuştur. Proof-of-concept'te Flink ile beş daḳîḳalı pencerelerde toplulaştırma yapılmıştır.

RML ve R2RML eşlemeleri, menbaʿ maʿlûmât alanlarının ontolojide taʿrîf olunan sınıf ve ḫuṣûṣiyyetlere ne vechile dönüştürüleceğini beyân eder. Meselâ naḳliyâttaki bir durak adı ve durak hüviyyeti, RDF biçiminde bir toplu naḳliyât durağı varlığı teşkîl etmek için istiʿmâl olunabilir.

Bu eşleme yalnız dosya biçimini tebdîl etmek değildir. Menbaʿ alanların hangi mefhûmlarla eşleştiğinin taʿyîni, sonraki maʿnâvî sorguların ittisâḳı için zarûrîdir.

8. İkinci tabaḳa: Maʿnâvî bütünleştirme

Maʿnâvî bütünleştirme tabaḳası, muḫtelif sistemlerdeki ḳayıtların hangi ḥaḳîḳî dünya varlıklarına âʾid bulunduğunu ve bu varlıkların müşterek ontolojiyle ne vechile irtibâtlandırılacağını taʿyîn eder.

Varlık çözümleme (entity resolution), muḫtelif ḳayıtların aynı varlığı temsîl edip etmediğini taḳyîm muʿâmelesidir. Ontoloji hizalama, muḫtelif mefhûmî şemalardaki mütesâvî veya alâḳadar taʿrîfleri eşlemeye tevcih olunur. Râbıṭa keşfi ise muḫtelif maʿlûmât alanları arasında yeni münâsebetlerin teʾsîsini mümkün ḳılar.

UrbanKG proof-of-concept'inde mekânî ḳurbiyyet ve nevʿ muvâfaḳati müştereken istiʿmâl olunmuştur. Menbaʿda, 50 metre ḥadd dâḫilinde bulunan ve nevʿ baḳımından muvâfıḳ varlıkların owl:sameAs râbıṭası için taḳyîm olunduğu bildirilmiştir.

owl:sameAs, aynı ḥaḳîḳî dünya varlığını temsîl ettiği ḳabûl olunan iki tanımlayıcı arasında ḳuvvetli bir ayniyyet beyân eder. Yalnız birbirine ḳarîb mevḳiʿlerde bulunmak ḥaḳîḳî ayniyyeti isbât etmez. Bu sebeple nevʿ muvâfaḳati ve ṣiḥḥat taḳyîmi ehemmiyyetlidir.

9. Üçüncü tabaḳa: Knowledge Graph'ın ḥıfẓı

Üçüncü tabaḳa, teşkîl olunan RDF üçlülerini ve alâḳadar üst-maʿlûmâtı ḥıfẓ eder. Erişim SPARQL sorguları vâsıṭasıyla teʾmîn olunur. Ontolojik ḳāʿideler istidlâl motoru tarafından işlenebilir ve graf embedding modelleri münâsebet örüntülerinden taʿallüm edebilir.

Menbaʿ tatbîḳde Apache Jena Fuseki 4.7.0 ve TDB2 arka ucu istiʿmâl olunmuştur. Sistem Docker muḥîtinde dört CPU çekirdeği ve 16 GB RAM ile işletilmiştir.

Bu donanım ve yazılım maʿlûmâtı, performans netâyicinin hangi teknik muḥîtle merbûṭ bulunduğunu anlamak için elzemdir. Başḳa donanımda aynı sorgu müddetlerinin ḥusûle geleceği evvelden farż olunamaz.

10. Dördüncü tabaḳa: Tatbîḳ ve taḥlîl

Son tabaḳa, teşkîl olunan Knowledge Graph'ı sorgulayan ve şehrî ḳarâr desteği süreçlerine bağlayan ḫidmetleri ihtivâ eder. SPARQL uç noḳṭası tatbîḳlerin muḫtelif şehrî maʿlûmât alanlarında münâsebet sorguları yapmasına imkân verir.

Menbaʿ miʿmârî; gösterge panolarını, alanlar-arası ḥâdise münâsebetlerini, digital twin râbıṭalarını ve tahmîn ḫidmetlerini muḥtemel tatbîḳ bileşenleri olarak taʿrîf eder. Proof-of-concept'te bunların cümlesi için ḥaḳîḳî şehir miḳyâsında mütemâdî üretim performansı rapor edilmemiştir.

11. Beş şehrî maʿlûmât alanının müşterek bir modelde ictimâʿı

GeoSPARQL müşterek mekânî mefhûmlar teʾmîn ederek muḫtelif alanlardan gelen varlıkların nerede bulunduğunu ve birbirlerine nisbetle ne vechile mevḳiʿlendiğini sorgulamaya yardım eder.

Ontolojinin resmî model şümûlü 47 sınıf, 89 nesne ḫuṣûṣiyyeti ve 34 maʿlûmât nevʿi ḫuṣûṣiyyeti olarak rapor edilmiştir. Bu üç ḳısım birbirinden muḫtelifdir: sınıf nesne nevʿini, nesne ḫuṣûṣiyyeti iki varlık arasındaki münâsebeti, maʿlûmât nevʿi ḫuṣûṣiyyeti ise varlığa merbûṭ ʿadedî veya metnî bir ḳıymeti temsîl eder.

Federatif Maʿlûmât İdâresi Nedir?

Federatif maʿlûmât idâresi, muḫtelif maʿlûmât alanlarının kendi müʾessesî idâre ve ḥıfẓ mesʾûliyyetlerini muḥâfaẓa ederken müşterek standardlar üzerinden beraberce sorgulanabilmesini teʾmîn eden yaklaşımdır. UrbanKG şehrî alanları ayrı adlandırılmış graf bölümleri olarak ele alır ve bunların müşterek ontolojik ıṣṭılâḥlarla irtibâtlandırılmasını teklîf eder. Böylece naḳliyât veya enerji gibi alanların tek bir müʾessesî maʿlûmât mâliki altında cemʿi mecbûrî değildir. Lâkin federatif bölümlendirme tek başına şahṣî maʿlûmât seviyesinde mezûniyyet, maḫfiyyet veya mevzuʿâta tam muvâfaḳat teʾmîn olunduğunu isbât etmez.

12. Adlandırılmış graflar ve alanlar-arası sorgulama

RDF'de adlandırılmış graf (named graph), muʿayyen bir RDF üçlüleri kümesinin taʿrîf edilmiş bir graf hüviyyeti altında ḥıfẓını teʾmîn eder. Bu yapı maʿlûmât menbaʿı, alan, sürüm veya zamân gibi siyâḳları tefrîḳ etmek için istiʿmâl olunabilir.

UrbanKG'de naḳliyât, enerji, muḥît, emniyyet-i ʿumûmiyye ve vatandaş ḫidmetleri alanlarının ayrı ayrı idâre olunabilmesi öngörülmüştür. Alanlar arasında müşterek hüviyyetler, ontolojik râbıṭalar ve SPARQL 1.1 federasyon işlevleri istiʿmâl olunabilir.

SPARQL'deki GRAPH ifâdesi muʿayyen bir adlandırılmış grafda eşleme yaparken SERVICE ifâdesi diğer bir SPARQL ḫidmet uç noḳṭasına sorgu sevḳ etmek için istiʿmâl olunabilir. Bunlar aynı işlev değildir; adlandırılmış graf manṭıḳı ile müteferriḳ uç noḳṭa erişimi birbirinden tefrîḳ olunmalıdır.

Menbaʿ, maʿnâvî sürüm idâresinde ontoloji sürüm maʿlûmâtından ve taġayyür bildirimlerinde Kafka mevżûʿlarından istifâde olunduğunu beyân eder. Teceddüd çatışmalarında zamân damgasına müstenid ḥal ve zamân içinde mütteḥid ḥâle gelme yaklaşımı taʿrîf olunmuştur.

13. Zamânî maʿlûmât niçin ayrı temsîl olunur?

Bir şehrin baʿżı maʿlûmâtı nisbeten dâʾimîdir: yolların birbirine rabṭı veya idârî ḥudûd münâsebetleri buna misâl olabilir. Sensör ḳıymeti, vâsıṭa mevḳiʿi veya bir ḥâdisenin vazʿiyyeti ise zamân içinde değişebilir.

UrbanKG yapısal münâsebetlerle zamâna tâbiʿ müşâhede ḳayıtlarını tefrîḳ eder. Müşâhede maʿlûmâtı zamân damgalı adlandırılmış graflarda maḥfûẓ olunabilir. Ḥâdiselerin ibtidâ ve intihâ zamânları için OWL-Time, menbaʿın aslı ve istiḥsâl münâsebetleri için PROV-O'dan istifâde olunabilir.

Zamân damgalarının ISO 8601 biçiminde UTC'ye normalize edilmesi, muḫtelif menbaʿların zamân gösterimleri arasında müşterek bir esâs teşkîl eder. Bununla beraber yevmî icmâl maʿlûmâtı ile daḳîḳa seviyesindeki ölçüm aynı zamânî daḳḳate mâlik değildir. Menbaʿ bu farḳın daḳḳat üst-maʿlûmâtıyla temsîlini öngörür.

Menbaʿ çalışmanın yol kapatma misâlinde bir ḥâdisenin 15 Mart 2026 târîḫinde başlayıp 30 Haziran 2026 târîḫinde nihâyet bulan bir zamân fâṣılasıyla temsîli gösterilmektedir. Bu misâl, ontoloji mekanizmasını îżâḥ eden bir kod gösterimidir; proof-of-concept'in 1–14 Mayıs 2024 târîḫli esâs müşâhede devriyle iltibâs ettirilmemelidir.

Ayrıca zamânen evvel vâḳiʿ olmak tek başına sebebiyyeti isbât etmez. Ḥâdise zincirlerinin ʿilmî tefsîrinde zamân tertîbi ile sebebî münâsebet ayrı ele alınmalıdır.

14. İstintâcî ve istiḳrâʾî istidlâl

UrbanKG'nin muḫteliṭ istidlâl yaklaşımı iki muḫtelif maʿlûmât işleme şeklini cemʿ eder.

İstintâcî istidlâl (deductive inference), taʿrîf edilmiş ontoloji münâsebetleri ve manṭıḳî ḳāʿidelerden hareketle sarâḥaten yazılmamış, lâkin ḳāʿidelerin desteklediği münâsebetleri istintâc eder.

İstiḳrâʾî istidlâl (inductive inference), maʿlûmâttaki münâsebet örüntülerini taʿallüm eden ʿadedî modellerden istifâde eder. Knowledge Graph embedding usûlleri bu maḳṣadla varlık ve münâsebetleri vektörlerle temsîl edebilir.

15. OWL-RL ḳāʿidelerinin maʿnâsı

Menbaʿda 23 OWL-RL ḳāʿidesinin Apache Jena ileri zincirleme istidlâl mekanizmasıyla tatbîḳ olunduğu bildirilmiştir. İleri zincirleme yaklaşımında mevcûd maʿlûmâttan ḳāʿideler vâsıṭasıyla yeni istidlâller istiḥsâl olunur.

Numûne ḳāʿide nevʿlerinden biri alt sınıf geçişliliğidir. A sınıfı B'nin alt sınıfı ve B sınıfı C'nin alt sınıfı ise A'nın da C'nin alt sınıfı olduğu istintâc olunabilir.

Alan (domain) istidlâlinde bir ḫuṣûṣiyyetin hangi sınıfa tatbîḳ olunabildiği ontolojide taʿrîf edildiğinde, o ḫuṣûṣiyyeti kullanan varlığın sınıfı ḥaḳḳında netîce elde olunabilir.

Menbaʿda mekânî ihâṭa ve sınıf münâsebetlerine müteʿalliḳ istidlâl misâlleri de vardır. Bu nevʿ ḳāʿidelerin tatbîḳde hangi mekânî münâsebetler ve manṭıḳî farżlarla istiʿmâl olunduğu ehemmiyyetlidir; bütün mevḳiʿ münâsebetleri şartsız geçişli ḳabûl edilemez.

Menbaʿın taḳyîm ḳısmında ayrıca 23 SWRL ḳāʿidesi ifâdesi geçmektedir. OWL-RL ve SWRL teknik olarak muḫtelif mefhûmlardır. Bu sebeple aynı aded geçiyor diye iki ḳāʿide âʾilesinin aynı olduğu farż olunmamalı; çalışma dâḫilindeki ıṣṭılâḥ farḳı muḥâfaẓa olunmalıdır.

16. RotatE Knowledge Graph embedding modeli

RotatE, Knowledge Graph'daki varlık ve münâsebetleri ʿadedî vektör temsîlleri üzerinden modelleyen bir râbıṭa tahmîni yaklaşımıdır. Menbaʿ çalışmada RotatE'nin maḳṣadı, sarâḥaten ḳayıtlı münâsebetlerin mâverâsında muḥtemel râbıṭa örüntülerini taʿallüm edebilen istiḳrâʾî bileşeni teʾmîn etmektir.

Bir embedding modeli varlıkları ʿadedî temsîllere dönüştürür. Bu temsîller münâsebet örüntülerinin taʿallümünü mümkün ḳılar; lâkin bir râbıṭanın yüksek tahmîn puanı alması, ḥaḳîḳî dünyadaki münâsebetin ḳaṭʿî taṣdîḳı maʿnâsına gelmez.

Bu parametreler menbaʿ tatbîḳde rapor edilen model tertîbidir. Başḳa maʿlûmât kümelerinde en iyi netâyicin mutlaka aynı parametrelerle elde olunacağına dâʾir bir iddiâ yoktur.

Çalışmanın Usûlü ve Netâyici

17. Design Science Research Methodology'nin altı merḥalesi

Design Science Research (DSR), bir mesʾeleyi ḥalletmeye müteveccih model, usûl veya sistem gibi tetḳîḳ maḥṣûllerinin inkişâfı ve taḳyîmini merkezine alan yaklaşımdır. DSRM ise menbaʿda istiʿmâl olunan ve bu çalışmayı altı merḥaleli bir süreç dâḫilinde tertîb eden metodolojidir.

Menbaʿın ilk şekli DSR'nin iḥtiyâclarla merbûṭ relevance cycle'ını, ʿilmî maʿlûmât temeliyle merbûṭ rigor cycle'ını ve tetḳîḳ maḥṣûlünün tekerrürlü sûrette inkişâf ve taḳyîm edildiği design cycle'ı birbirine rabṭ eder.

18. Beş taṣarım hedefi

Menbaʿ, beş hedefin de proof-of-concept taḳyîminde taḥaḳḳuḳ ettiğini beyân etmektedir. Buradaki "taḥaḳḳuḳ etti" netîcesi, hedeflerin taʿrîf olunan tetḳîḳ şümûlü dâḫilinde imtiḥân edildiğini ifâde eder. Müʾesseseler arası ḥaḳîḳî üretim tevzîʿi veya şehir umûmunda fâṣılasız işletim şartlarının cümlesinin teʾmîn olunduğu maʿnâsına gelmez.

19. Maʿlûmât menbaʿları ve numûneleme şerâʾiṭi

Proof-of-concept beş şehrî maʿlûmât alanından menbaʿlar istiʿmâl etmektedir. Çalışma Tayland'ın şehrî maʿlûmât siyâḳına müstenid olmakla beraber her maʿlûmât kümesinin aynı şehirde, aynı devrede ve aynı usûlle doğrudan müşâhede olunduğu farż edilmemelidir.

Mekânî taḥlîl için OpenStreetMap ḥudûd maʿlûmâtı ve alâḳadar Tayland ʿumûmî maʿlûmât menbaʿları istiʿmâl olunmuştur. Menbaʿda çalışma alanı 103,3 km² ve sekiz idârî alt bölge olarak gösterilmiştir. Bildirilen nüfûs kesâfetleri merkezî alanlarda 22.400 kişi/km², dış ḳısımlarda 1.850 kişi/km² derecelerine kadar tebeddül etmektedir.

UCI enerji maʿlûmât kümesinin mâhiyyeti ile menbaʿda rapor edilen târîḫ ve sayaç adedi arasında ayrıca taṣdîḳ isteyen ḫuṣûṣlar vardır. Bu sebeple enerji maʿlûmâtının cümlesini Bangkok'ta o târîḫlerde doğrudan ölçülmüş maʿlûmât olarak taḳdîm etmek ʿilmî baḳımdan emîn değildir. Menbaʿın verdiği ḳıymetler tebdîl olunmaksızın bu ḥad görünür tutulmaktadır.

20. Teşkîl olunan Knowledge Graph'ın büyüklüğü

Ḫâm maʿlûmât menbaʿlarında daha yüksek adedde müşâhede bulunması ile teşkîl olunan Knowledge Graph'daki zamân damgalı üçlü veya müşâhede adedinin farklı olması kendiliğinden maʿlûmât żıyâʿı delîli değildir. Lâkin her menbaʿ ḳaydının hangi eşleme, toplulaştırma ve intihâb merḥalelerinden geçtiği yeniden üretilebilirlik baḳımından mühimdir. Menbaʿda bütün bu adedleri birbirine bağlayan tafṣîlâtlı satır-esâslı murâḳabe dökümü verilmediğinden, nâḳıṣ dönüşüm merḥaleleri farż olunarak ikmâl edilmemiştir.

21. Dört alanlar-arası gösterim senaryosu

21.1. Trafik ḥâdisesinin diğer altyapılara teʾsîri

8 Mayıs 2024 sâʿat 08.15 için (13,7563° K, 100,5018° D) mevḳiʿinde simüle edilmiş bir trafik ḥâdisesi taḳyîm olunmuştur. Ḥâdisenin 500 metre çevresindeki alâḳadar varlıklar birden ziyâde şehrî alandan sorgulanmıştır.

Menbaʿda bir enerji tevzîʿ düğümü 347 metre, bir hava keyfiyyeti istasyonu 423 metre ve dört naḳliyât durağı 156–489 metre aralığında bildirilmiştir. Sorgunun çalışma müddeti 298 ms'dir.

Bu netîce, muḫtelif altyapı nevʿlerinin müşterek bir mekânî sorguda bulunabildiğini gösterir. Ḳarîb mevḳiʿde bulunmak, enerji veya hava keyfiyyeti sisteminde ḥaḳîḳî bir fizikî żarar vâḳiʿ olduğunu tek başına isbât etmez.

21.2. Naḳliyât ve muḥît münâsebetinin tetḳîḳi

D5 bölgesinde kesîf naḳliyât sâʿatlerindeki orta PM2.5 ḳıymeti 41,7 µg/m³, şehir umûmunda muḳāyese ḳıymeti ise 32,4 µg/m³ olarak rapor edilmiştir. Menbaʿ bu farḳı taḳrîben %29 diye ifâde eder.

Aynı senaryoda D5 için naḳliyât durağı kesâfeti 0,9 durak/km², ticârî merkez için 2,1 durak/km² verilmiştir. Bu muḳāyesede D5 kesâfeti taḳrîben %57 daha düşüktür. Sorgu müddeti 487 ms'dir.

Bu iki gösterge, muḥît şerâʾiṭi ve naḳliyât altyapısının aynı alan siyâḳında tetḳîḳ olunabildiğini gösterir. Lâkin maʿlûmâttan naḳliyât durağı noḳṣânının doğrudan PM2.5 artışına sebeb olduğu netîcesi çıkarılamaz.

21.3. Âcil yardım menâbiʿinin intihâbı

(13,7245° K, 100,4932° D) mevḳiʿindeki ṭıbbî âcil ḥâl senaryosunda, sekiz daḳîḳalık cevâb ḥaddini teʾmîn eden üç müsâʿid ambulans biriminin taʿyîn olunduğu bildirilmiştir. Sorgu 412 ms sürmüştür.

Ambulans mevḳiʿlerinin sunʿî olduğu bilḫâṣṣa muḥâfaẓa olunmalıdır. Netîce, ḥaḳîḳî Tayland âcil yardım filosunun ḥâdise maḥallinde fiʿlen sekiz daḳîḳa içinde müdâḫale ettiğini göstermez.

21.4. Digital twin maʿlûmâtındaki güncellik mesʾelesi

İki sâʿatlik güncellik ḥaddini aşan 34 varlık bulunmuştur: 18 ʿaḳıllı sayaç, 12 naḳliyât vâsıṭası ve dört muḥît sensörü. Menbaʿda 34 ḳaydın 31'inin ḥaḳîḳî haberleşme arızasını temsîl ettiğinin el ile taṣdîḳ olunduğu, bunun taḳrîben %91 olduğu beyân edilmiştir.

Sorgu müddeti 523 ms'dir. Bu nisbet, seçilen gösterim senaryosundaki işâretli ḳayıtların taṣdîḳına müteʿalliḳdir; bütün sistemlerin umûmî arıza keşf daḳḳati olarak istiʿmâl olunamaz.

22. Sorgu performansı: Alan adedi arttığında ne olur?

Menbaʿ, her sorgu grubu için 100 icrâya müstenid müddet ölçümlerini rapor eder. Sorguların ihâṭa ettiği maʿlûmât alanı adedi arttığında müddetlerin de yükseldiği görülür.

Ortalama ölçülen sorgu müddetlerinin umûmî merkez ḳıymetini; medyan sıralanmış ölçümlerin ortasındaki ḳıymeti; 95. yüzdelik müşâhedelerin taḳrîben %95'inin altında kaldığı müddet ḥaddini; aʿẓamî ise rapor edilen en yüksek müddeti ifâde eder.

Cedveldeki ± işâretinin hangi dağılım miʿyârını temsîl ettiği menbaʿ Cedvel 8'de sarâḥaten işâretlenmemiştir. Bu sebeple ḳıymetler kendiliğinden standard sapma veya güven aralığı diye tesmiye edilmemiştir.

Bir alanlı sorgu grubunun ortalaması 127 ms iken beş alanlı grubun ortalaması 2.834 ms'dir. Bu artış, daha ziyâde alanı ihâṭa eden sorgular için ilâve işlem yüküne işâret eder; lâkin sorgu örüntülerinin müşküllüğü de değişebileceğinden tek başına küllî bir miḳyâslama ḳānûnu teşkîl etmez.

23. Varlık eşleme muvaffaḳiyyetinin ölçülmesi

Menbaʿ, muḫtelif ḳayıtların aynı varlığı temsîl edip etmediğini taḳyîm eden eşleme bileşenini 500 varlık çiftiyle imtiḥân etmiştir. Referans eşlemeler iki alan müteḫaṣṣıṣı tarafından işâretlenmiş ve iḫtilâflar taḳyîm edilmiştir.

Müteḫaṣṣıṣlar arasındaki muvâfaḳat için Cohen'in kappa muʿâmili 0,89 olarak bildirilmiştir. Kappa, müşâhede olunan kategorik muvâfaḳati tesâdüfen beklenebilecek muvâfaḳate nisbetle taḳyîm eden bir miʿyârdır. Yüksek ḳıymet, referans etiketlemede daha ḳuvvetli muvâfaḳate işâret eder; modelin kendi daḳḳat metriğiyle iltibâs ettirilmemelidir.

23.1. Precision, Recall ve F1 formülleri

Aşağıdaki standard taḳyîm müsâvâtları, menbaʿın rapor ettiği metriklerin riyâżî maʿnâsını îżâḥ eden taʿlîmî gösterimlerdir; yeni tetḳîḳ netâyici değildir.

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

TP, doğru sûrette eşleşme olarak taʿyîn edilen çiftleri; FP, eşleşme diye işâretlenmesine rağmen ḥaḳîḳatte eşleşmeyen çiftleri ifâde eder.

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

FN, ḥaḳîḳatte eşleştiği ḥâlde model tarafından kaçırılan çiftleri ifâde eder.

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

F1 ḳıymeti, precision ve recall ḳıymetlerinin harmonik ortalamasıdır. Bu sûretle iki miʿyârdan yalnız birinin yüksek olması netîceyi tek başına taʿyîn etmez.

Menbaʿda bildirilen 0,94 ve 0,87 ḳıymetleri formüle vazʿ olunduğunda taḳrîben 0,90 elde olunur. Metrikler birimsiz nisbetlerdir. Menbaʿ ḥaḳîḳî müsbet, yanlış müsbet ve yanlış menfî adedlerini tam bir confusion matrix olarak vermediğinden bunlara âʾid ḳaṭʿî adedler burada îcâd edilmemiştir.

24. Muḫteliṭ istidlâlin kemmî netâyici

Hits@10 ḳıymetinin 0,74 olması, kullanılan râbıṭa tahmîni taḳyîminde doğru râbıṭanın ilk on nâmzed arasında bulunma nisbetinin %74 olarak rapor edildiğini ifâde eder. Bu aded grafdaki bütün münâsebetlerin %74 daḳḳatle taṣdîḳ edildiği maʿnâsına gelmez.

MRR (Mean Reciprocal Rank), doğru cevâbın tahmîn sıralamasındaki mevḳiʿini taḳyîm eder. Tek doğru cevâbın bulunduğu standard gösterimde:

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

Burada \(N\) taḳyîm sorgularının adedini, \(r_i\) ise alâḳadar sorgudaki doğru cevâbın sırasını ifâde eder. Sıra 1 ise katkı 1, sıra 2 ise katkı 1/2 olur. MRR birimsizdir. Menbaʿda sıralama dağılımının bütün tafṣîlâtı bulunmadığından daha ileri tefrîḳ edilmiş performans ḳıymetleri teşkîl edilmemiştir.

Menbaʿ taḳyîminde istintâcî bileşenin şema ḳuyûdunu, embedding modelinin ise maʿlûmât örüntülerini ihâṭa ettiği beyân olunur. Bu iki ḳābiliyyet birbirinin yerine geçmez; muḫteliṭ yaklaşımın maḳṣadı mütemmim vazîfeleri aynı miʿmârîde cemʿ etmektir.

Şehrî Ḫidmetlere Erişilebilirlik Ne Vechile Ḥisâb Olunur?

UrbanKG tetḳîḳi şehrî ḫidmetlere erişilebilirliği, naḳliyât altyapısı vâsıṭasıyla muʿayyen ḫidmetlere erişimin mekânî ve zamânî şerâʾiṭini cemʿ ederek taḳyîm eder. Çalışmada Toplu Taşımaya Dayalı Erişilebilirlik (TBA), Hizmet Kapsama İndeksi (SCI) ve Çok Modlu Erişilebilirlik Puanı (MMAS) istiʿmâl olunmuştur. İlk iki miʿyâr için riyâżî taʿrîfler verilmiş; MMAS için vezinler ve puan aralığı bildirilmiş, lâkin bütün normalizasyon merḥalelerini taʿyîn eden kâmil ḥisâb müsâvâtı taḳdîm olunmamıştır. Bu sebeple üç miʿyâr aynı riyâżî daḳḳat seviyesinde taḳyîm edilmemelidir.

25. Toplu Taşımaya Dayalı Erişilebilirlik (TBA)

TBA, bir bölgenin saṭḥının muʿayyen naḳliyât müddeti ḥaddi dâḫilinde erişilebilir ḳabûl edilen ḳısmının bölgenin küllî saṭḥına nisbetidir. Menbaʿdaki formül şöyledir:

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

Değişkenler: \(d\) idârî bölgeyi, \(t\) naḳliyât müddeti ḥaddini, \(R_{d,t}\) alâḳadar ḥad dâḫilinde erişilebilir ḫidmet alanlarının ittihâdını temsîl eder. \(\mathrm{Area}\) ise saṭḥ ḥisâb işlevini gösterir.

Sûret ve maḫrec aynı saṭḥ birimiyle ifâde olunduğunda TBA buʿdsuz bir nisbetdir. Saṭḥların kilometrekare veya metrekare olması, iki terim mütteḥid sûrette dönüştürüldüğünde nisbeti değiştirmez.

Riyâżeten erişilebilir alan büyüdükçe, küllî bölge saṭḥı sâbit iken TBA artar. Erişilebilir alan bölge ḥudûdu dâḫilinde taḳyîm edilip mütedâḫil alanlar ittihâd manṭıḳıyla yalnız bir defʿa sayıldığında nisbet 0 ile 1 arasındadır.

Menbaʿ, 15 daḳîḳalık şehir siyâḳında \(t=15\) daḳîḳa ḥaddini istiʿmâl eder. Lâkin alanın erişilebilir ḳabûl olunması ile bölgedeki her sâkinin muʿayyen bir ḫidmete fiʿlen ulaşabilmesi aynı ölçüm değildir. Nüfûsun mekânî tevzîʿi ve seyâḥatin ḥaḳîḳî müddeti ayrıca ehemmiyyet taşıyabilir.

26. Hizmet Kapsama İndeksi (SCI)

SCI, muʿayyen bir ḫidmet ḳategorisindeki erişilebilir ḫidmet noḳṭalarının alâḳadar bölge nüfûsuna nisbetini ifâde eder. Menbaʿ müsâvâtı:

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

Değişkenler: \(d\) bölgeyi, \(s\) ḫidmet nevʿini, \(S_s\) alâḳadar nevʿdeki ḫidmet noḳṭaları kümesini, \(p\) tek bir ḫidmet noḳṭasını, \(\theta\) erişilebilirlik ḥaddini ve \(\mathrm{Population}(d)\) bölge nüfûsunu ifâde eder.

Sûretteki kümenin muṭlaḳ ḳıymeti, belirtilen ḥad şartını teʾmîn eden ḫidmet noḳṭalarının adedidir. Maḫrec kişi adedidir. Netîce ḫâm sûrette kişi başına erişilebilir ḫidmet noḳṭası nisbetidir; 10.000 kişiye düşen ḫidmet adedi olarak taḳdîm olunacaksa münâsib miḳyâslama lâzımdır.

Menbaʿda ḥad için 15 daḳîḳalık toplu naḳliyât erişimi veya 800 metre yürüme misâlleri verilmiştir. Müddet ve mesâfe muḫtelif buʿdlardaki büyüklüklerdir; aynı remizle ifâde edilseler dahi tatbîḳde muḳāyese olunan büyüklüklerin birimleri mütteḥid olmalıdır.

Ayrıca bir bölgeden ḫidmet noḳṭasına mesâfenin ne vechile taʿrîf edildiği, ḥudûd geometrisi, merkez noḳṭası veya ḥaḳîḳî naḳliyât şebekesine göre muḫtelif netâyic verebilir. Menbaʿ formülü bu tatbîḳ tafṣîlâtının cümlesini tek başına taʿyîn etmez.

27. Çok Modlu Erişilebilirlik Puanı (MMAS)

MMAS, muḫtelif esâs ḫidmet alanlarındaki erişilebilirliği tek bir mürekkeb puanda cemʿ etmek maḳṣadıyla taʿrîf olunmuştur. Menbaʿda netîce miḳyâsı 0 ile 10 arasında verilmiştir.

Vezinlerin mecmûʿu 1'dir. Bu, bileşenlerin nisbî ehemmiyyetini taʿrîf eder. Lâkin ḫâm bileşenlerin ne vechile normalize edildiği ve 0–10 puanına ne vechile dönüştürüldüğü menbaʿda kâmil bir riyâżî müsâvâtla verilmemektedir.

Bu sebeple yalnız vezinlere bakılarak çalışmanın MMAS ḳıymetlerini yeniden istiḥsâl eden bir algoritma kurulduğu iddiâ olunamaz. Bilḫâṣṣa PM2.5 ḳıymetinin ʿaksî cihette puanlanması için istiʿmâl olunan dönüşümün tafṣîlâtı ehemmiyyetlidir.

28. Beş bölgedeki erişilebilirlik netâyici

Menbaʿda Bölge 1 en yüksek, Bölge 8 en düşük MMAS ḳıymetine mâlikdir. 8,2/2,4 nisbeti taḳrîben 3,4'tür; muḥaḳḳıḳlar bu farḳı erişilebilirlik ʿadâletsizliği baḳımından ele alır.

Çalışmada durak kesâfeti 1,0 durak/km² civârında iken bir ḥad örüntüsü bulunduğu ifâde olunur. Bu netîce, tetḳîḳ olunan bölgelerdeki örüntüdür; diğer şehirlerde taṣdîḳ edilmiş küllî altyapı ḥaddi olarak taḳdîm olunmamalıdır.

Menbaʿ ayrıca muḥît keyfiyyeti ile erişilebilirlik arasında Spearman \(\rho=-0,63\) korelasyonu rapor eder. Spearman rho, sıralamalara müstenid münâsebetin cihet ve ḳuvvetini icmâl eder. Menfî işâret iki değişkenin sıralamalarının ʿaks cihetlerde münâsebetli olduğunu gösterir; sebebiyyet maʿnâsına gelmez.

Menbaʿda erişimi żaʿîf alanların orta PM2.5 seviyesinin %38 daha yüksek olduğu da bildirilir. Lâkin bu muḳāyesenin ḫâm alt-grup ḳıymetleri ve belirsizlik maʿlûmâtı kâmilen taḳdîm edilmediğinden ilâve istatistikî istidlâl yapılmamaktadır.

29. Günün sâʿatine göre ḫastahâne erişilebilirliği

En yüksek erişim ṣabâḥ kesâfet sâʿatlerinde %71, gece devrinde ise %28 olarak rapor edilmiştir. Menbaʿda gece erişilebilirliğinin azaldığı beyân olunur.

Bu ḳıymetler menbaʿın seçtiği bölgelere ve proof-of-concept ḥisâb usûlüne âʾiddir. Ḫastahâne erişim nisbeti, ambulansın ḥâdise maḥalline varış müddetiyle veya ṭıbbî ḫidmetin fiʿlen alınmasıyla aynı ölçüm değildir.

Menbaʿ Cedvel 10'daki gece erişilebilirliğinin %28'e düşmesi, çalışma şümûlü dâḫilindeki zamânî farḳları gösterir. Bu netîce başḳa şehirlere doğrudan naḳlolunamaz.

30. Menbaʿ SPARQL sorgularının ʿilmî vazîfesi

Maḳālenin ilâvelerinde ḥâdise teʾsîri, naḳliyât-muḥît münâsebeti, âcil yardım birimi intihâbı, maʿlûmât güncelliği ve muḫtelif graf bölümleri arasında sorgulama için numûne SPARQL yapıları vardır.

Bu sorguların esâs manṭıḳı, tek maʿlûmât cedveli üzerinden maḥdûd filtreleme yerine muḫtelif ontolojik nevʿlerdeki varlıkları münâsebetleri ve mevḳiʿleri üzerinden bulmaktır.

Meselâ ḫastahâne erişimi sorgusu idârî ḥudûd, naḳliyât durağı ve ḫastahâne varlıklarını cemʿ eder. GeoSPARQL mesâfe işleviyle muʿayyen mesâfe şartını teʾmîn eden ḳayıtları bulur.

Menbaʿ Şekil 3'deki ḫastahâne sorgusu 2.000 metrelik ḳurbiyyet filtresi ihtivâ eder. Bu mesâfe filtresi 15 daḳîḳalık ḥaḳîḳî toplu naḳliyât seyâḥatinin kâmil ḥisâbıyla aynı değildir. Duraklar-arası râbıṭalar, sefer sâʿatleri, intizâr müddeti ve yol şebekesi gibi ḫuṣûṣiyyetler ḥaḳîḳî seyâḥat müddeti ḥisâbında ayrıca mühim olabilir.

Bu cedvel menbaʿ kodunun ʿaynen naḳli değildir; kodun ʿilmî vazîfesini îżâḥ eden müstaḳil bir işlem icmâlidir. Menbaʿ ilâvelerindeki sorguların kâmilen işletilebilirliğini taṣdîḳ için tatbîḳin ḥaḳîḳî önek taʿrîfleri, maʿlûmât nevʿleri, istiʿmâl olunan işlevler ve uç noḳṭaları ayrıca imtiḥân edilmelidir.

31. Tetḳîḳin ortaya koyduğu dört taṣarım prensibi

Birinci prensip — Ontoloji modülerliği ve idâre: Şehir maʿlûmâtının birbirinden müstaḳil lâkin standardlarla hizalanmış alan ontolojilerine tefrîḳi, müʾessesî maʿlûmât mesʾûliyyetleri ile maʿnâvî bütünleştirme iḥtiyâclarını beraberce ele almaya yardım eder.

İkinci prensip — Yapısal ve müşâhede maʿlûmâtının tefrîḳi: Nisbeten sâbit yapısal münâsebetlerle dâʾimâ değişen sensör ḳayıtlarının ayrı siyâḳlarda ḥıfẓı, zamân ve maʿlûmât menşeʾi sorgularını muntazam ḥâle getirebilir.

Üçüncü prensip — Evvelâ maʿlûmât bütünleştirme: İleri tahmîn ve taḥlîl işlevlerinin maʿnâlı çalışabilmesi için alâḳadar maʿlûmâtın evvelâ mütteḥid sûrette bütünleştirilmesi lâzımdır.

Dördüncü prensip — Ontoloji öncelikli yukarıdan aşağı teʾsîs: Maʿlûmât keyfiyyeti ve murâḳabe edilebilirliğin mühim olduğu ʿamelî alanlarda sınıf, ḫuṣûṣiyyet ve ḳuyûdun numûne maʿlûmât alınmadan evvel taʿrîfi fâʾideli olabilir.

Bu prensipler menbaʿ müʾelliflerinin design research'den istiḫrâc ettikleri ḳābil-i naḳl teklîflerdir. Bütün şehrî sistemlerde şartsız olarak en üstün yaklaşım olduklarına dâʾir küllî bir tecrübe netîcesi değildir.

32. Tetḳîḳde açık kalan altı teknik mesʾele

Menbaʿ, proof-of-concept'te sâniyede 12.000 üçlü ilâve ḳābiliyyeti bildirirken bunun şehir miḳyâsında sâniyenin altındaki ḥaḳîḳî zamân iḥtiyâclarını teʾmîn etmediğini beyân eder.

Gösterimde iki ontoloji tecdîdi denenmiştir. Bu, büyük ve mütemâdî işleyen bütünleşik bir şehir Knowledge Graph'ının uzun devreli şema taġayyürlerinin ḥalledildiği maʿnâsına gelmez.

Menbaʿ ayrıca 10 milyon üçlüyü aşabilen büyük şehir senaryoları için müteferriḳ ḥıfẓ ve sorgu işleme iḥtiyâclarına dikkat çeker.

Federatif maʿlûmât bölümlerinin tefrîḳi, şahṣî maʿlûmât seviyesinde erişim ḳuyûdunun veya GDPR muvâfaḳatinin kâmilen tatbîḳ olunduğunu isbât etmez. Nitekim menbaʿ bunu istikbâlde inkişâf ettirilmesi lâzım gelen açık bir tetḳîḳ mesʾelesi olarak taḳyîm eder.

33. Netâyic ne vechile tefsîr olunmalıdır?

UrbanKG tetḳîḳi, muḫtelif şehrî alanların müşterek ontolojiler üzerinden sorgulanabildiği teknik bir proof-of-concept taḳdîm eder. Elde edilen ʿadedî netâyic muʿayyen yazılım, donanım, maʿlûmât ve sorgu şerâʾiṭi altında rapor edilmiştir.

Muvaffaḳiyyetle işletilen sorgular maʿnâvî bütünleştirme ḳābiliyyetini teyîd eder. Yapısal muvâfaḳat netâyici ontolojik taṣdîḳın bir ḳısmını, istidlâl netâyici ise ḳāʿideli ve taʿallüme müstenid mekanizmaların beraber istiʿmâl olunabildiğini gösterir.

Ḫidmet erişilebilirliği taḥlîlleri, muḫtelif şehrî göstergelerin irtibâtlandırılmasıyla bölgesel farḳların tetḳîḳ olunabileceğini gösterir. Lâkin bu netâyic şehrî müsâvâtsızlığın bütün sebeplerini îżâḥ eden sebebî bir tetḳîḳ olarak taḳdîm olunmamalıdır.

34. Menbaʿ dâḫilindeki tenâḳużlar ve yeniden üretilebilirlik ḥudûdu

Maʿlûmât menbaʿı siyâḳı: Muḫtelif menbaʿlardan derlenen naḳliyât, enerji, muḥît ve emniyyet-i ʿumûmiyye ḳayıtlarının aynı coġrâfî veya zamânî menşeʾe mâlik olduğu farż edilmemelidir. Sunʿî ambulans mevḳiʿleri sarâḥaten gösterim maʿlûmâtıdır.

15 daḳîḳa ifâdesi: Menbaʿın erişilebilirlik ḳısmındaki bir cümlede 15 daḳîḳalık şehir mefhûmu îżâḥ olunurken 1 daḳîḳalık erişim ifâdesi geçmektedir. Formül ve devamındaki taḥlîller 15 daḳîḳa üzerinden ilerler. Bu farḳ çalışma metnindeki tenâḳuż olarak muḥâfaẓa olunmalıdır.

Ḳāʿide ıṣṭılâḥları: OWL-RL ve SWRL ḳāʿide adedi için ayrı ḳısımlarda aynı 23 adedi istiʿmâl olunmuştur. Tatbîḳde hangilerinin işletildiğini ḳaṭʿîleştirmek için alâḳadar kod ve ḳāʿide listelerinin murâḳabesi lâzımdır.

Erişilebilirlik ḥisâbı: SCI formülü, cedvelde verilen erişim yüzdeleri ve numûne SPARQL mesâfe filtresi muḫtelif ölçüm işlevleri taşır. Bunların tam olarak birbirine ne vechile dönüştürüldüğü her merḥalede aynı tafṣîlâtla rapor edilmemiştir. Nâḳıṣ dönüşüm müsâvâtları îcâd edilmemiştir.

MMAS normalizasyonu: Menbaʿ bileşen vezinlerini verir; lâkin her bileşenin 0–10 puanına ne vechile dönüştürüldüğünü kâmilen taʿrîf eden bir müsâvât taḳdîm etmez. Bu sebeple cedvel puanları menbaʿ ḳıymetleri olarak naḳledilmiş, müstaḳillen ḥisâb olunmuş gibi gösterilmemiştir.

İstatistikî belirsizlik: Baʿżı taḳyîm cedvellerinde ortalama etrâfındaki ± ḳıymetlerinin tam istatistikî mâhiyyeti beyân edilmemiştir. Yeni güven aralıkları, maʿnâlılık imtiḥânları veya teʾsîr büyüklükleri istiḥsâl edilmemiştir.

35. Tetḳîḳin ʿilmî katkısı ve ḥudûdu

36. Umûmî ʿilmî netîce

Khantong, Savithi ve Ahmad'ın UrbanKG tetḳîḳi, ʿaḳıllı şehirlerde bütünleşik maʿlûmât idâresini yalnız maʿlûmât cemʿi ve ḥıfẓı mesʾelesi olarak ele almaz. Çalışma, muḫtelif müʾesseselerin mâlik olduğu şehrî maʿlûmâtın müşterek mefhûmlar, münâsebetler, zamân ve coġrâfî siyâḳ üzerinden temsîlini merkeze alır.

Muḥaḳḳıḳlar bu yaklaşımı dört tabaḳalı miʿmârî, beş taṣarım hedefi, ontoloji öncelikli inkişâf, federatif graf idâresi ve muḫteliṭ istidlâl mekanizmalarıyla tertîb etmişlerdir. Proof-of-concept'ten elde edilen netâyic, taʿrîf olunan teknik şümûlde ḳābiliyyet-i tatbîḳiyyeyi desteklemektedir.

Çalışmanın mühim katkısı, muʿayyen sorguların işlediğini göstermekle beraber istikbâlde kurulabilecek şehrî Knowledge Graph'lar için taṣarım prensipleri ve açık tetḳîḳ suʾalleri teşkîl etmesidir.

Bununla beraber performans, maʿlûmât menşeʾi, coġrâfî naḳledilebilirlik, büyük miḳyâslı ḥaḳîḳî zamânlı işletim, maʿlûmât maḫfiyyeti ve ölçüm taʿrîfleri cihetinden taṣdîḳ iḥtiyâcı devâm etmektedir.

Binâʾenaleyh UrbanKG, bütün ʿaḳıllı şehir mesʾelelerini ḥalletmiş tamâm bir küllî sistem olarak değil, şehrî alanlar arasında semantic interoperability'yi teknik olarak tetḳîḳ eden, taḳyîm edilmiş ve inkişâfa açık bir design research olarak anlaşılmalıdır.

Menbaʿ ve Usûl Notu

Aṣlî akademik neşir maʿlûmâtı

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

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

Mesʾûl müʾellif: Sommai Khantong.

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

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

Üçüncü müʾessese: Institute of Visual Informatics, Universiti Kebangsaan, Malezya.

Mecmûʿa: Urban Science.

Nâşir: MDPI, Basel, İsviçre.

Neşir ḳaydı: 2026, cild 10, sayı 6, maḳāle 308.

Gönderilme târîḫi: 14 Mart 2026.

Taṣḥîḥ târîḫi: 19 Mayıs 2026.

Ḳabûl târîḫi: 27 Mayıs 2026.

Neşir târîḫi: 1 Haziran 2026.

DOI: 10.3390/urbansci10060308.

Resmî neşir: https://www.mdpi.com/2413-8851/10/6/308.

Ruhṣat: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Ruhṣat şartları.

Menbaʿ nevʿi: Hakemli akademik tetḳîḳ; design science usûlü ve teknik proof-of-concept taḳyîmi.

Mâlî destek: Mahasarakham Business School, Mahasarakham University, Tayland.

Menâfiʿ çatışması: Müʾellifler menâfiʿ çatışması bulunmadığını beyân etmişlerdir.

Yazılım ve maʿlûmât erişimi: Menbaʿ çalışma, tatbîḳin UrbanKG GitHub deposunda MIT ruhṣatı altında taḳdîm olunduğunu bildirmektedir. Depodaki kodun cârî muḥtevâsı ve çalışma vazʿiyyeti bu Verianla yazısında müstaḳillen işletilip taṣdîḳ edilmiş değildir.

Muḥaḳḳıḳ katkıları

Menbaʿda mefhûmlaştırma Sommai Khantong ve Charuay Savithi'ye; metodoloji Sommai Khantong ve Mohammad Nazir Ahmad'a; yazılım, resmî taḥlîl, tetḳîḳ ve maʿlûmât tertîbi Sommai Khantong'a isnâd edilmiştir. Taṣdîḳ Sommai Khantong ve Charuay Savithi tarafından yürütülmüştür. Aṣlî müsvedde Sommai Khantong tarafından hazırlanmış; gözden geçirme ve taḥrîre Charuay Savithi ile Mohammad Nazir Ahmad katkı vermiştir. Tasvîr, proje idâresi ve mâlî destek temîni Sommai Khantong'un; nezâret Charuay Savithi ve Mohammad Nazir Ahmad'ın katkıları arasında gösterilmiştir.