可定题的中文网络信息自动发现系统

随着Internet应用的逐渐普及,WWW己经发展成为个巨大的分布式信息空间,为用户提供了一个极具价值的信息源。快速、准确地发现定题领域中的信息,是广大网站管理员和用户所需要的;文章介绍了一种可定题的网络信息自动发现系统;并说明系统的设计思想,关键技术和实现。     

基于遗传算法的定题信息搜索策略

定题检索将信息检索限定在特定主题领域,提供主题领域内信息的检索服务。它是新一代搜索引擎的发展方向之一。定题检索的关键技术是主题相关信息的搜索。本文提出了基于遗传算法的定题信息搜索策略,提高链接于内容相似度不高的网页之后的页面被搜索的机会,扩大了相关网页的搜索范围。同时,借助超链Metadata的提示信息预测链接页面的主题相关度,加快了搜索速度。对比搜索试验证明了算法具有较好的性能。     

基于UDDI的Web服务发现研究

基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了基于语法层关键字的匹配方法,缺乏语义推理的支持.在相关研究的基础之上,提出了一个基于UDDI的Web服务注册/发现方法,使得服务提供者可以发布OWL-S语言描述的服务,并发布到UDDI注册中心.在传统UDDI注册中心之外新建一层Sem-UDDI注册中心,使用Sem-UDDI注册中心来存储服务的语义信息和服务相关的分类属性,并由服务匹配引擎计算服务属性之间的语义相似度,从而支持基于语义的推理查询,增强了UDDI的语义Web服务发现的能力.     

基于NekoHTML的Web信息采集研究

当今万维网已成为一个庞大的资源库,其中包含海量的信息,同时也充斥大量垃圾信息。所以,如何有效地采集Web信息是当前研究的热点问题。通过研究Web信息采集技术和NekoHTML,介绍如何使用NekoHTML进行Web信息采集的方法。     

基于语义的QoS感知Web服务发现机制

随着提供相同功能的Web服务数量的日益增多,服务质量(Quality of Service,QoS)成为用户选择Web服务的重要考虑因素.目前,通过对服务QoS属性在语法层匹配来提供Web服务选取的机制不能很好地满足复杂QoS属性匹配的要求.研究了基于用户QoS需求偏好,将用户需求的QoS与候选服务的QoS进行语义比较,结合约束规划(Constraint Programming)方法,在语义层匹配Web服务的QoS属性,选取满足匹配要求的服务,最后对满足QoS属性值约束的候选服务进行优化选择处理,获取最终匹配的候选服务.     

基于语义的Web服务发现模型研究

Web服务发现是Web服务系统架构的重要部分,现有的主流Web服务发现方法是采用基于UDDI框架的服务匹配,但由于UDDI注册中心只能提供基于关键字的查询,并且缺乏对语义信息的支持,造成服务的查准率查全率得不到保证.针对目前Web服务发现技术存在的不足,引入了语义技术,并设计了一个基于语义的服务发现原型,来验证提出的基于语义的服务发现方法的可行性.     

基于本体的Web服务发现模型研究

针对传统的Web服务发现机制查准率低的缺点，结合本体技术与OWL-S语义描述语言设计一个Web服务发现模型。该模型主要包括查询处理器、领域本体库和发现引擎三个模块，通过在领域内共同的语义理解基础上抽取服务查询信息中所需的功能信息以及对服务广告信息的语义描述，实现针对服务功能信息的语义匹配，从而提高服务的查准率。     

基于移动agent的语义Web服务发现模型

现有的语义Web服务发现机制还很难实现Web服务发布、发现的自动化、智能化,这严重影响了语义Web服务的质量(QoS)和满意度.因此提出了一种分布式UDDI网络环境下基于移动agent的语义Web服务发现模型,性能分析表明该模型具有较高的查全率和查准率,提高了Web服务发布,发现的自动化、智能化,缩短了查询时间,很大程度上满足了用户个性化服务需求.     

基于P2P的语义Web服务发现机制

分析集中式语义Web服务发现机制存在的问题,利用P2P和本体技术,提出一种基于P2P的语义Web服务发现机制。将服务的部署与发布无缝地绑定在一起,按应用领域和服务目标将整个P2P网络组织成3层结构,基于该结构建立3阶段服务发现算法,达到优化网络结构、提高服务发现效率的目的。     

基于P2P的Web服务发现机制研究

在P2P系统中融入Web服务的相关技术,将传统的P2P系统转变为一种面向服务的架构是分布式计算发展的方向,而Web服务的自动发现是面向服务的架构要解决的关键问题之一.提出了一种基于P2P技术和语义Web的服务发现机制,将P2P系统作为服务的提供者整体接入Web服务,通过P2P网络实现服务描述信息的自动交换,并采用分段搜索机制处理用户查询,从而提高了用户查询的效率和准确性.     

基于爬虫和网站分类的主题信息源发现方法

如何发现主题信息源是主题Web信息整合的前提。提出了一种主题信息源发现方法,将主题信息源发现转化为网站主题分类问题,并利用站外链接发现新的信息源。从网站中提取出能反映网站主题的内容特征词和结构特征词,建立描述网站主题的改进的向量空间模型。以该模型为基础,通过类中心向量法与SVM相结合对网站主题进行分类。提出一种能尽量少爬取网页的网络搜索策略,在发现站外链接的同时爬取最能代表网站主题的页面。将该主题信息源发现方法应用于林业商务信息源,通过实验验证了该方法的有效性。     

语义Web环境下的信息检索机制研究

人们借助搜索引擎在网络资源中查找所需信息,但搜索引擎本身并不理解要检索内容的真正含义,只是严格的按照关键词进行匹配.语义Web的目标是实现网络资源的机器理解,成为近年来一个新的研究热点.将Agent思想应用到语义Web中,提出了语义Web环境下的信息检索模型,介绍了模型中每个组成部分的功能.然后以图书信息检索为应用背景,将提出的信息检索模型进行了应用.结果表明,信息检索的查准率和查全率都有了较好的改善.     

基于Web Service的空间信息服务研究

WebGIS已经成为目前空间信息大众化的有力工具,然而系统之间难以集成,无法互操作和空间数据共享等问题却严重制约了WebGIS的发展,GIS Web服务的出现为解决这一难题提供了全新思路。介绍了Web服务的基本概念、分析了Web服务与GIS结合的优势、探讨了GIS Web服务开发的基本原则,同时提出了一个GIS Web服务的模型,并进行了相关的实验。     

基于K-中心点聚类算法的论坛信息识别技术研究

提出了一种从非确定结构的论坛页面自动获取信息区域的方法.该方法在对K-中心点聚类算法的研究基础上克服了算法中固定簇数的缺陷,并在算法的簇中心距离计算中引入Smith-Waterman改进算法,提高了算法聚类的精确度.通过对大量论坛网页进行信息识别的实验显示,该方法切实可行并且具有较高的准确性.     

基于WEB信息抽取的主动服务技术研究

随着互联网的发展和普及,Internet上的信息急剧增长,能够自动获取适用,简单和精炼的信息,成为人们的迫切希望.同时针对农村互联网条件差而手机越来越普及的情况,我们设计实现了一个基于WEB信息抽取和GSM的主动服务系统.本文在分析农产品供求信息网页结构的基础上,提出了一种基于内容和web文档结构路径(DOM)相结合的信息抽取算法.最后实验结果说明该抽取算法能够很好地制定抽取规则并能够准确的抽取所需要的内容.     

基于结构与内容的Web主要信息提取方法研究

Web页面的主要信息被广告、超链等无用信息包围,是Web信息自动处理所要解决的难题.传统的信息提取方法是从内容着手,或者从结构出发,很少将两者相结合,因此提出了一种Web主要信息提取方法.该方法可以从Web页面的结构和内容两方面出发,准确地将Web内容进行分块,并对分块内容进行分析处理,从而提取出Web页面的主要信息.     

基于分类代理的Web信息集成方法的研究

介绍了现有web信息集成系统的发展现状,分析了各种集成方法的特点及不足,提出了一个通过分类代理方法将现在web信息服务网站进行有效整合集成的新方案.由于引入了语义分类及代理机制,新系统可以最小的代价实现将现有web信息服务网站进行高效的无缝整合,使得用户可并发在多台信息服务器上进行信息检索及发布,从而大大提高用户利用web信息的效率.给出了此设计的软硬件架构组成及原理,详细介绍了此方案的相关特性及核心部件-Agent的分层软件架构、工作流程及系统集成过程等.     

基于XML和ANN的Web文本智能检索研究

传统的网络信息检索技术如搜索引擎存在一些不足,一方面它只是将信息搜寻出来,不能发现隐藏在数据背后的知识;另一方面其采集软件在采集数据时缺乏人工干预,智能性不强,导致信息利用率不高.针对传统的Web搜索引擎存在的上述问题,结合Web文本挖掘、XML、BP神经网络在数据处理方面的长处,提出了一个具有一定智能的Web文本信息检索模型,以使其具有较高的信息利用率.     

基于语义Web的网络化制造信息集成的研究

分析了当前网络化制造环境下企业资源共享和信息集成的现状及存在问题,结合语义Web技术,提出了网络化制造环境下企业资源信息集成平台的体系结构,为企业资源在语义层及企业本体上的集成提供了实现方式,并将体系结构应用于有色金属行业中,通过实际应用验证了系统的可靠性和稳定性.     

基于分类本体的Web信息集成系统研究与实现

为了从海量数据空间中快速、准确获取用户所需Web信息,设计并实现了一个基于分类本体的Web信息集成系统.设计了Web信息自动归类算法,研究了基于分类本体的异构分类体系集成方法,实现了异构分类体系的合并,形成逻辑统一的、基于分类的Web集成视图.通过Web数据抽取机制以及Web信息分类技术实现了检索结果的分类和层次化展示,方便用户浏览、快速定位所需信息.