基于XSLT的XML文档信息隐藏方法研究

XML文档具有存储与显示分离的特性,利用XSLT可以将同一篇XML文档显示出不同的内容,这样就可以实现隐藏信息的目的。通过研究XML的样式表转换,提出了基于XSLT的内容抽取、内容比较、样式表合并的三种XML文档信息隐藏方法,每种隐藏方法利用了样式表元素的不同性质,并通过实例对进行具体介绍和分析。上述三种隐藏方法主要针对文档的显示特性,不对文档存储的格式和内容做任何改动。实验结果表明,利用样式表转换的方法在XML文档中隐藏信息具有实现简单、安全性高的特点。     

基于模糊路径匹配的XML文档分类研究

XML是互联网上信息表示和数据交互的重要标准,文档分类是解决从海量信息中获取有效信息的重要方法,提出一种基于模糊路径匹配的XML文档分类方法。首先去除对分类没有影响的信息;然后采用一种混合的XML文档相似性计算方法,将XML文档表示为路径的集合。为了提高效率,删除了文档中重复出现的路径后进行模糊匹配,用匈牙利算法计算出文档间的相似度;最后使用改进的K近邻算法进行文档的分类。使用自动生成及真实的文档集进行实验,结果表明:两组文档分类的正确率均可以达到100%。     

基于XML的工作流模型挖掘

针对工作流模型的XML文档的特殊性,提出了基于XML的工作流模型挖掘算法,该算法综合利用了结构信息与内容信息对XML文档进行分析,并将XML文档的结构与内容进行了量化,用一个矩阵来表示文档,进一步对文档进行综合挖掘,为工作流模型的挖掘提供了一种有效的方法。     

面向方面XML查询技术

提出一种有效的方法对XML文档进行描述,解决原有方法中改变XML文档结点时需要对XML文档结点进行重新编码,并改进结构连接查询效率.提出利用面向方面编程方式对XML文档进行定义.在XML文档定义中引入织入,并通过实现对XML Schema的扩充,使XML文档定义具有面向方面编程技术的功能,给出相关结构连接算法.方法避免了由于扩充XML文档而对结点重新编码,减少了修改结点信息的次数,提高文档的重用性.提供了不同织入文档情况下的实验结果,比较不同结构连接算法的性能,实验结果表明该文工作有意义.     

基于XML的信息检索技术

传统的信息检索方法无法为用户准确地提供所需的资料,这主要是由于传统的HTML网页结构上的缺陷造成的。文中通过比较HTML文档和XML文档在结构和语义上的差异,阐述了XML文档在信息检索技术中的优势和XML文档必将成为新一代网页模式的趋势。目前已经有很多权威编程工具和数据库支持从XML文档中抽取信息,越来越多的软件提供XML接口,文中以Microsoft公司的.NETFramework为例,介绍了如何从XML文档中检索信息。试验证明基于XML的信息检索技术较好地解决了Internet上资料获取的困难。     

XML文档与数据库表信息互相转换的方法研究与实践

XML文档为异构环境提供了一种共享数据的解决方案。研究了应用程序编程接口DOM和SAX,给出了异构环境中如何将数据库表信息转换为XML文档,如何将XML文档转换为数据库表信息的方法。     

一种基于XML的One to One营销优化建模方法

针对一种One to One营销优化过程，提出一种基于XML的OnetoOne营销优化自定义建模方法，利用DOMAPI技术设计实现了XML文件接口。通过该接口可提取记录模型信息的XML文档用于建模，也可将模型信息自动生成XML文档，并给出了具体建模流程和方法。     

基于XML Schema的数据匹配方法的研究

由于XML Schema自身所包含的丰富的结构和语义信息,针对基于XML schema的文档匹配,设计了一个框架结构,把利用结构信息的基于路径的匹配和利用语义信息的宽松标识方法结合在一起,充分利用了XML schema中所包含的各种信息,来实现XML schema文档之间的匹配。实验验证对文档的匹配具有较好的精度,最后对模式匹配这个领域的研究方向做出展望。     

基于JAVA的XML加解密系统的设计与实现

网络银行、网上交易在实际中已被广泛应用,信息的安全成为网络应用可信度的重要因素.Web中越来越多的数据以XML(The eXtensible Markup Language)格式出现,XML的加密技术引起了广泛的关注.基于JAVA安全应用程序接口,设计了XML的加密系统和解密模型,提出了XML加密系统的实施策略,给出了整个XML文档、XML文档中元素、XML文档中元素内容的加密方法,实现了加解密模块的功能,使该系统对XML文档的加密可嵌入到XML文档内部,把加密粒度细化到XML文档元素级别,保证了信息收发的安全性.     

基于核矩阵学习的XML文档相似度量方法

XML文档作为一种新的数据形式,成为当前的研究热点.XML文档间相似度的计算是XML文档分析、管理及文本挖掘的基础.结构链接向量模型(structuredlink vector model,简称SLVM)是一种综合考虑XML文档结构信息与内容信息进行XML文档相似度量的方法.体现XML文档结构单元关系的核矩阵在结构链接向量模型中扮演着重要角色.为自动捕获XML文档结构单元关系,提出了两种核矩阵的学习算法,分别是基于支持向量机(support vector machine,简称SVM)的回归学习算法和基于矩阵迭代的学习算法.相似搜索实验对比结果表明,基于核矩阵学习方法的XML文档相似度量方法的准确性明显优于其他方法.进一步实验表明,基于矩阵迭代学习的核矩阵学习算法与基于支持向量机的回归学习算法相比,不仅具有更高的准确性,而且所需训练文档更少、计算代价更小.     

非确定先验信息的贝叶斯网结构学习方法

针对非确定先验结构信息下的贝叶斯网络学习问题,提出一种非确定先验结构信息贝叶斯网络的结构学习方法。为更好地利用不确定性信息,对MDL测度进行改进,提出SMDL测度,使之能在学习过程中考虑先验信息的不确定性,使用模拟退火算法对问题进行求解。通过实验对算法的可行性和效率进行验证。     

基于用户访问信息的数据挖掘方法及其算法

旨在探讨一种新的Web访问信息挖掘方法及其算法。分析一般知识发现与Web挖掘方法,提出常见的基于Weblog访问信息的数据挖掘方法存在的局限性,在此基础之上,提出了一种基于自建访问信息收集库的Web访问信息挖掘方法,详细阐述了其中的知识仓库导航页面集与用户访问行为的描述方法,以及访问事务库的挖掘算法。该新方法具有更简便、灵活、高效的特点。     

数控领域内基于XML的可扩展的组件描述

软件组件的形式化描述是基于组件开发复杂软件的基础之一。通过把组件的标识信息、外部信息、内部信息、术语信息、技术信息、非功能性属性信息和商业信息等组织成树型结构的形式,利用XML模式定义树型结构的语义规则,设计了数控领域内的组件描述方法。这种方法的一个重要特征是它是可扩展的。利用这种描述方法,在现有组件的基础上,实现了开发式数控系统,系统具有良好的扩展性和灵活性,这种描述方法具有很好的实用价值。     

基于网页结构树的Web信息抽取方法

提出了网页结构树提取算法及基于网页结构树的Web信息抽取方法。抽取信息时,在网页结构树中定位模式库中的待抽取信息,用模式库中的待抽取信息和网页结构树的叶结点对应的网页信息进行匹配。因而对网页信息的抽取,可以转化为对网页结构树的树叶结点信息的查找。实验证明,该方法具有较强的网页信息抽取能力。     

基于粗糙集的不完备信息系统统计评判填补方法

提出了一种基于粗糙集的不完备信息系统数据填补方法。该方法利用粗糙集中下近似集的性质进行初次数据填补，然后根据属性数据的取值概率函数求出的结果进行二次填补，从而完成对不完备信息系统的完备化处理。采用本方法可以较好地反映信息系统所蕴含的规则，且可以避免信息系统的冲突。当信息系统数据和丢失数据都均匀分布时，填补的数据能反映信息系统的真实状况。     

一种基于奇异值分解的双语信息过滤算法

本文提出了一种基于SVD(奇异值分解)的双语信息过滤算法,将双语文档进行了统一的表示,使得适应于单语过滤的算法可以方便地用于双语过滤,同时对文档向量进行了压缩,滤去了噪声。在应用方面,将双语过滤算法用于互联网上的个性化主动信息过滤。     

开放式计算环境中一个新的声誉建立方法

归纳了目前信任管理领域中声誉建立的方法,分析其不足之处并提出了一种新的声誉建立方法。该方法综合利用了拓扑信息和反馈信息,用于开放式计算环境中声誉的建立。将该方法与当前的方法进行了分析和对比。该方法可以有效地处理开放式计算环境中反馈信息少和动态性的问题,与当前方法相比,该方法更为有效。     

一种基于二元语义信息处理的多属性群决策方法

为了解决评价信息为语言信息的多属性群决策问题,结合VIKOR方法,提出一种基于二元语义信息处理的多属性群决策方法．该方法使用二元语义信息集结算子获得决策群组的决策信息,通过最大化群效用和最小化个体遗憾来获得决策者满意的折衷方案．该方法计算简单,便于理解,可有效避免信息的丢失和扭曲,并可克服理想解方法不能反映出各方案与正负理想解的接近程度的不足．最后,算例计算结果表明了该方法的有效性．     

基于不确定性的数据融合系统性能评估

提出了一种基于不确定性的数据融合系统性能评估方法。数据融合的目的是为了提高融合后的信息量，信息不确定度的降低就相当于信息量的增加，本文从广义信息论出发度量信息不确定度，通过比较融合前后系统信息的不确定度来度量融合系统的性能。给出多目标系统中计算信息不确定度归一化变化的方法，实现了融合系统性能的定量评估。     

弱化矛盾信息的一种修正方法

信念修正中一个关键的问题就是对不一致信息的处理。文中提出一种新的策略，在对不一致信息的处理过程中，通过弱化矛盾信息而不是完全丢弃来维护知识库的一致性。这种方法遵循了最小改变原则，使信息丢失尽可能小从而保留了更多的有用信息。并讨论了其性质及满足AGM公设的情况。