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基于RSS信息服务联盟的内容聚合技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为加快我国信息服务业发展,有必要将信息服务业的各种资源进行融合,组建信息服务联盟.通过对网络环境下的信息服务模式和特性研究,提出了建立以协同为主导思想的信息服务联盟体系.对信息服务联盟资源聚合需求的分析,提出了一种基于RSS技术的信息服务联盟内容聚合服务方式.讨论了信息服务聚合原理及利用RSS技术聚合的优势,并初步探讨了在信息服务联盟中RSS资源聚合的应用问题,提出了一种在信息服务联盟中的基于RSS技术的信息聚合构架方案.该方案有效地解决了信息资源聚合的问题,提高了信息资源个性化价值,实现了信息资源的优化配置. 相似文献
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基于ASP技术的网上数据库信息发布系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本语文介绍Microsoft的基于网络应用的数据库开发技术Active Server Page(ASP),论述了如何利用ASP技术开发基于Web的信息发布系统的思路与方法。 相似文献
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该文提出的基于RSS技术的新闻发布系统不仅包括一般的新闻载入,浏览,检索和栏目管理功能,还可以根据新闻模板自动生产新闻文件,发表新闻评论,使用关键字搜索并显示相关新闻,使用RSS阅读新闻等。本系统能够节省新闻发布的成本,提高新闻发布的效率,体现新闻的时效性,因此具有很高的实用价值。 相似文献
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一个基于浏览器与组件技术的Web信息发布模型 总被引:2,自引:1,他引:2
Web信息发布是Internet信息服务发展新的热点,它改变了传统Web信息服务单向的传输方式,实现了“全方位”的信息服务。文章分析了两种传统的Web信息发布模型,提出了一个基于浏览器与组件技术的Web信息发布系统的设计模型。 相似文献
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基于ASP的信息管理的快速发布与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了基于ASP如何利用Visual InterDev创建动态网站,在网站信息管理上给出了一种利用数据绑定技术来达到快速管理更新网站信息的方法,并给出了它在其他方面的应用。 相似文献
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陈砚雄 《数字社区&智能家居》2005,(8):29-31
在信息和服务迅猛增长的Web上构建信息集成系统是当前的一个研究热点,本文针对web信息集成的目标,结合XML和RDF等主要的Web技术及本体的概念,构建了一个基于本体的查询-应答框架,它通过有效地集成Web上的各种异构数据源来为终端用户提供更为方便的服务和应用。 相似文献
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陈砚雄 《数字社区&智能家居》2005,(24)
在信息和服务迅猛增长的Web上构建信息集成系统是当前的一个研究热点,本文针对Web信息集成的目标,结合XML和RDF等主要的Web技术及本体的概念,构建了一个基于本体的查询-应答框架,它通过有效地集成Web上的各种异构数据源来为终端用户提供更为方便的服务和应用。 相似文献
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语义Web与本体的关系极为特殊,本体在语义Web本身的体系结构中扮演着极为重要的角色,同时,位于语义Web体系结构的其它层的XML、RDF(S)等与本体也有着千丝万缕的联系。为阐述两者的关系,探讨基于本体的语义Web的特点及应用,介绍了本体和语义Web的产生和发展,在此基础上对基于本体的语义Web进行研究,重点分析了本体在描述语义方面弥补了XML、RDF(S)等的不足,并结合Web服务检索的实例介绍了本体在Web服务上的应用。 相似文献
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本文论述了利用语义挖掘Web结构、Web使用挖掘进行了基于语义挖掘方法的探讨,并对PageRank算法进行了分析,针对该算法的不足之处进行了改进。 相似文献
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本文论述了利用语义挖掘Web结构、Web使用挖掘进行了基于语义挖掘方法的探讨,并对PageRank算法进行了分析,针对该算法的不足之处进行了改进。 相似文献
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基于语义的Web信息检索 总被引:1,自引:0,他引:1
语义万维网的研究逐渐引起了知识表示、逻辑编程、信息系统集成和开发等各个领域的广泛关注。文中概述了语义万维网的概念、技术框架,并且对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的三种语义检索系统原型进行了深入分析。最后,提出了设计Web语义检索系统应该满足的条件,可以基于它来设计语义检索系统框架。 相似文献
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基于HTML模式代数的Web信息提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高效地生成提取Web信息的包装器有着广阔的应用前景,同时也是至今没有得到有效解决的难题.为此,提出了基于HTML文档的模式代数,该代数包括一致模式集等重要概念以及模式的加法运算.在此基础上,提出了一种提取Web信息的新方法,该方法采用在整个训练例子中学习表示各属性提取规则的一致模式集,再由多个模式组成的一致模式集提取数据,适用于提取具有缺省属性、多值属性、属性具有多种不同顺序的表结构网页和层次结构网页,其有效性在原型系统中通过实验得到验证. 相似文献
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俞琰 《自动化技术与应用》2008,27(10):58-61
网络信息抽取是从半结构化的Web海量数据中,按用户要求抽取且形成相关的有效的结构数据处理过程。论文以隐马尔科夫模型(HMM)进行数据抽取中的若干关键问题进行研究,提出了基于数据挖掘聚类的模型合并方法生成隐马尔可夫模型,即可根据数据自动生成HMM,同时对一般的隐马尔可夫模型进行了扩展,为每个抽取域生成一个隐马尔可夫模型,用于获取更多的有用信息。 相似文献