KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.     

以Web与数据库算法为载体的软件应用设计分析

以Web与数据库算法为载体,将不同形式的信息以链接形式加载至相应的软件应用中,能够起到信息传递的作用。在设计流程过程中,对数据库应用的基本内容进行分析,确保系统整体运行质量和速度不断提升,是提升设计水平的重要目标。基于此,笔者简要阐述了数据库软件应用的优化途径,旨在为开展设计工作提供理论基础。     

基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。     

基于Web技术的医疗图像脱敏系统的设计与实现

针对目前医疗图像脱敏系统尚未普及、传统人工脱敏效率不高等问题,设计并实现基于Web技术的医疗图像脱敏系统。基于PyCharm开发平台,采用Flask框架封装脱敏操作,设计脱敏系统的可视化界面并实现前后端交互。该脱敏系统总体架构分为单张超声图像脱敏、批量超声图像脱敏、单张CT图像脱敏、批量CT图像脱敏4个模块。实验结果表明,针对1 000张CT图像和1 000张超声图像,该系统可分别在12.78 s与14.07 s内批量完成这两类图像敏感信息的脱敏工作,符合临床使用要求。     

基于Web的煤矿供电监控与调度的优化研究

针对现有煤矿供电监控系统的优化调度与决策水平不高等缺陷,提出了利用Web技术的供电监控方案。通过Web技术,集成供电监控系统功能,实现矿区供电的远程监控与管理;并根据电力负荷与生产进度,优化调控供电结构,力求节约电能,提高煤矿用电的经济运行。     

互联网Web前端应用中的问题分析

随着Web的发展,在该领域存在的问题也逐渐显露出现,为了从根本上解决Web前端应用过程中存在的问题,需要对Web前端设计进行系统化分析。近年来,Web前端在实际应用过程中因结构设计不完善出现了很多问题,严重影响Web工作的正常运转,针对Web前端问题而提出的研究与防范措施迫在眉睫。目前,基于Web前端结构设计工作的特殊性,可以看出Web前端设计项目至关重要。文章主要介绍了Web前端的具体结构设计以及Web前端在实际应用过程中存在的问题,并提出了相应的解决对策。