基于DOM持久化的XML数据存储模型

作为一个在互联网上进行数据交换的国际标准,XML语言扮演着越来越重要的作用.伴随着XML语言的广泛使用，XML文档的数量也日益增多.为了有效地存储这些文档，设计了一个XML数据存储模型.这个模型是以DOM模型为基础来存储和更新XML数据；以XPath语言为基础来检索XML数据；采用关系数据库作为其底层的数据存储方式；利用持久化DOM技术实现.此模型充分利用了关系数据库的成熟技术，可以在不影响原数据库正常使用的基础上，把普通关系数据库扩展成XML数据库.     

基于XML的智能信息检索与聚类研究

目前Web上大多是非结构化的信息，检索主要是通过基于关键词的搜索引擎或目录浏览。近来，许多组织、团体、协会在Web上通过DTD／Schema定义XML(Extensible Markup Language)档，由于XML描述了结构化的信息，对XML文档的检索也与以往的搜索引擎不同。为此，本文设计了一个新的基于XML文档的智能信息检索原型系统XIIRC，给出了它的体系结构及功能，并对用户界面、索引机制、查询机制、检索结果概念聚类等问题进行了探讨。     

XML数据的B+树存储实现及更新

XML已成为Web数据表示和交换的标准，如何有效实现对于XML数据的存储、查询及更新操作是XML相关技术研究中的一个重要领域．本文简要介绍了基于模式匹配的XML数据库系统（DISXDBS）组成，重点研究了基于模式匹配的XML数据库系统（DISXDBS）上实现用B^＋树存储XML文档以及对其进行查询、更新等简单操作，并对目前几种常见XML文档的存储策略进行比较．     

基于XML的Web数据抽取方法的研究

针对Web挖掘中Web数据的抽取问题,设计了一种基于XML的Web数据抽取方法。由于Web数据的最大特点是半结构化,所以采用XML(半结构化的数据模型)来解决传统的关系数据库不适合Web数据存储的问题,从而将XML的档描述与关系数据库中的属性一一对应起来,实施精确地查询与模型抽取。由于Web数据的大量信息都与抽取无关,所以利用XSL过滤掉XML的无关数据,并进行实时抽取,最后将合并结果保存到XML档中。实验结果表明,此方法可以很好地解决Web数据的抽取和存储问题。     

基于XML的Web查询功能的实现

Web信息查询是Web应用领域中的一个重要研究课题．介绍了XML数据模型，并从建立XML数据源、Web查询过程及查询实例3个方面，讨论了XML在Web查询中的应用．     

基于XML的智能信息检索与聚类研究

目前Web上大多是非结构化的信息,检索主要是通过基于体、协会在Web上通过DTD/Schema定义XML(Extensible Markup Language)文档,由于XML描述了结构化的信息,对XML文档的检索也与以往的搜索引擎不同.为此,本文设计了一个新的基于XML文档的智能信息检索原型系统ⅪIRC,给出了它的体系结构及功能,并对用户界面、索引机制、查询机制、检索结果概念聚类等问题进行了探讨.     

基于扩展哈夫曼编码的XML存储和查询研究

提出一种新型XML数据存储和查询的方法，解决了XML文档有效的存储和查询复杂的问题.采用SAX技术输出XML流，并通过对哈夫曼编码的分析，对XML文档中各个元素生成基于哈夫曼编码加以扩展，并随元素信息存入关系数据库.即在关系数据库中存放结点信息及结点之间的关系，使查询结点与子结点信息更方便，实现以文档为中心的文档粒度较大的文档的存储和查询.应用SAX技术生成扩展的哈夫曼编码，存储结点的信息，方便地实现XML文档信息的查询.基于扩展哈夫曼编码的XML有效地提高了XML文档存储和查询效率，在应用中具有一定可行性.     

面向语义Web的RDF数据处理和应用

利用Multi-Agents实现RDF数据的获取、存储和利用.信息收集Agent提取语义Web上用RDF语言描述的元数据,存储Agent将这些元数据存储在XML数据库或关系数据库中,推理Agent根据用户提交的查询关键词进行语义匹配及语义相关性扩展,查询Agent执行对RDF数据库的查询,并返回结果给用户,从而实现基于语义的Web信息检索服务.     

基于 XML的Web数据抽取模型研究

提出了一种面向HTML或XML描述的Web数据抽取模型,首先用STOCK把Web文档从Web服务器读下来,识别Web文档的表示格式,若是HTML格式,则先把HTML数据转换成XHTML（XML的子集）格式,然后对Web页进行修复后合并形成系列XML文档并存储,采用绝对路径和锚点（Anchor）,利用XML数据格式的工具来检索相关数据,获取所需数据并构造XML输出,从而实现Web数据抽取过程。实验表明,该模型实现Web数据抽取是可行的,根据该模型的缺陷,提出了一个基于语义Web技术的信息抽取改进模型。     

基于结点映射的XML数据关系存储与查询

目的提出一种XML文档存储和查询方法,解决XML文档有效的存储和查询,避免处理XML数据时进行多级复杂的转换.方法充分利用关系数据库成熟技术,有效实现大量数据的存储和查询.采用SAX技术解析XML文档,并通过对现有哈夫曼编码进行扩展,实现将XML文档结点信息和属性以关系结构进行存储和查询.利用扩展后的哈夫曼编码来存储结点信息和结点之间关系.结果通过遍历XML文档生成了XML文档对应扩展哈夫曼编码,实现了XML文档信息以关系数据形式存储和查询,并实现了SQL语句与XML查询语句的转换.结论基于扩展哈夫曼编码结点映射的存储与查询方法能较好地实现结点信息与结点关系的存储,并有效地实现查询,在应用中具有一定可行性.     

基于XML Web Service的气象信息发布服务

根据气象信息发布的现状,结合统一的Web服务对象封装技术,提出了一种跨平台、无缝集成的方案:采用XML Web服务发布气象信息.结合XML Web服务特点给出一种气象服务体系结构,从而实现了跨平台和不同语言的应用集成.     

基于XML的Web查询功能的实现

Web 信息查询是 Web 应用领域中的一个重要研究课题．介绍了 XML 数据模型,并从建立 XML 数据源、Web 查询过程及查询实例3个方面,讨论了 XML 在 Web 查询中的应用．     

基于XML的Web查询功能的实现

Web信息查询是Web应用领域中的一个重要研究课题.介绍了XML数据模型,并从建立XML数据源、Web查询过程及查询实例3个方面,讨论了XML在Web查询中的应用.     

分布式信息资源发布订阅推荐模型研究

针对现有网络信息资源分布式特征和语义搜索的要求,提出一种应用发布/订阅技术实现信息资源语义推荐模型。资源以消息方式发布到分布式模型系统中,用户的个性化要求通过订阅方式存储在查询本地,实现将用户被动搜索信息变为系统主动推荐个性化的信息服务的转变,同时应用语义Web技术实现基于内容的信息匹配。该系统模型改变了现有基于网页搜索信息资源的方式,更易于部署,实验结果表明,该模型比传统的网页推荐模型信息匹配准确率更高。     

基于可扩展标记语言的Web复杂文档管理技术

当前流行的Web查询技术是基于关键词匹配的信息检索，它已不适应用户提出的解决复杂文档，结构和半结构查询的需要，文章在系统介绍了标记语言和可扩展标记语言的基础上，分析了基于可扩展示记语言的数据模型，存储，查询和查询优化方法。     

基于面向对象XML集中式存储模式的设计与实现

XML逐渐成为Internt上信息表示与数据交换的标准,将面向对象的特征引入到XML中提高XML语言的建模能力,用继承扩散的DTD支持面向对象的XML.集中式存储模式的数据仓存储类和对象的值.通过对扩展DTD和XML文档的解析建立面向对象XML集中式存储模式的数据仓,支持面向对象XML数据及其面向对象的查询方式.阐述了系统设计与实现算法,并给出进一步的研究方向.     

一种原生可扩展标记语言数据库的模型分析

XML是一种可以创建自己的标记的标记语言，原生XML数据库(Native—XMLDB)是以XML格式存储信息的数据库。根据XML的特性，结合对传统数据库的研究，提出了一种原生XML数据库原型的逻辑模型，并给出了一种查询方法。这种技术可以扩展数据库的应用面，大大提高特殊查询的效率，弥补传统关系数据库的不足。     

统一内容标签的基元表达及其构建策略初探

面对互联网信息爆炸、信息查询困难、内容管理有限等问题,在李幼平等科学家提出的统一内容标签（UCL）结构及基元集成基础上,研究以可拓学的基元理论表达UCL,以XML实现统一的表达与存储的策略.讨论了在基元库基础上构建UCL的方法与步骤.展望了UCL与可拓学集成面向未来互联网应用的主要方向.     

统一内容标签的基元表达及其构建策略初探

面对互联网信息爆炸、信息查询困难、内容管理有限等问题,在李幼平等科学家提出的统一内容标签（UCL）结构及基元集成基础上,研究以可拓学的基元理论表达UCL,以XML实现统一的表达与存储的策略.讨论了在基元库基础上构建UCL的方法与步骤.展望了UCL与可拓学集成面向未来互联网应用的主要方向.     

关系模式下的XML存储技术研究

根据不同的底层系统,XML存储方法可以分为三大类:文件系统方法、对象管理器方法和数据库系统方法.数据库系统方法又包含enable方式和native方式两类.本文综合论述了XML的存储技术,尤其是enable方式中的关系模式下的XML存储方法.存储方法的优劣主要取决于查询效率、存储空间和应用范围等因素.据此,研究了结构映射方法和模型映射方法各自的典型代表边表方法和共享内嵌方法.结果表明,结构映射方法在查询效率和存储空间上要优于模型映射方法;但后者的应用范围更广.最后,根据两种存储方法存在的问题,指出了待改进的地方,并提出了一个新的模型映射方法.