计算Web智能研究综述

计算Web智能是近年来提出的一个崭新的研究方向,它结合了计算智能和Web技术,致力于提高Interrlet和无线网络上电子商务等Web应用的智能化程度。首先分析了计算Web智能的研究背景,然后阐述了计算Web智能的概念和相关技术,概括了计算Web智能当前的主要研究内容和应用,最后展望了计算Web智能未来的研究方向及面临的挑战。     

语义Web及其应用

语言文Web是下一代Interuet的发展方向。语义Web的定义、分层结构进行了概述，详细总结和研究了语义Web在Web服务、P2P网络、知识管理、E-learning、智能信息检索和语义Web挖掘、网格计算等多个领域的应用。     

Web个性化技术研究综述

Web个性化是近年出现的一个重要研究方向,它是Web使用挖掘和信息技术在新的Web和Internet环境下相互融合的产物.首先讨论了Web使用挖掘及个性化的概念、研究内容和核心技术,然后对Web使用挖掘的关键技术进行了综述,包括数据采集与预处理、模式发现、语义Web与个性化等,并给出了它们的研究重点和发展方向,最后是个性化系统的研究展望和面临的挑战.     

智能服务--Web服务和语义Web集成研究

现有Web主要是为人使用Web上的内容设计,如何自动发现、执行、组合及互操作Web上的信息,提供智能服务,是Web服务努力的方向,Web服务虽然也制定了发现、描述、信息交换的标准,但这些标准不支持智能服务,其原因是现有Web服务缺乏清楚的语义标记,该文提出将语义Web技术和Web服务结合来实现智能服务的思想,即为Web服务增加语义标记以实现Web服务的智能性,并就其可行性进行了阐述,最后给出了具体实现的方法。     

Web计算：针对Web资源的网络计算

随着Web技术的不断发展和普及,它已经从最初的人类社会的辅助设施逐渐形成为一个与现实世界相对应的Web世界（Web-wide World）,作为现实世界的映像,与现实世界紧密的融合在一起.因此,Web计算已经成为推动并主导人类社会发展的越来越重要的因素.文章通过研究和分析Web的发展以及Web和Grid相互融合的趋势两大背景,将Web计算定位为一种Web资源的组织、管理和使用的分布式模型和技术.然后,分析了Web计算所具有的特点,如普遍性、连通性、位置透明性等;进一步,总结了Web计算研究所必须面临的一些任务,包括资源标识与定位、资源表示、资源传输以及信任管理.其中,Web世界的信任管理研究,将是Web计算研究的一个重要的方向和趋势,其目的就是为了提供一个诚信、合作的信任Web（Web of Trust）.     

基于ARM的嵌入式Web服务器技术研究

将嵌入式技术与Internet技术结合形成可以远程控制和管理的智能嵌入式设备(系统),是嵌入式系统发展的一个方向。本文分析和介绍了ARM处理器及特性,对嵌入式Web服务器的功能和结构、关键技术进行了研究,用ARM处理器代替传统的单片机,提出了基于ARM的嵌入式Web服务器的完美解决方案。     

Deep Web数据集成研究综述

随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.这些信息要通过查询接口在线访问其后端的Web数据库.尽管丰富的信息蕴藏在Deep Web中,由于Deep Web数据的异构性和动态性,有效地把这些信息加以利用是一件十分挑战性的工作.Deep Web数据集成至今仍然是一个新兴的研究领域,其中包含有若干需要解决的问题.总体来看,在该领域已经开展了大量的研究工作,但各个方面发展并不均衡.文中提出了一个Deep Web数据集成的系统架构,依据这个系统架构对Deep Web数据集成领域中若干关键研究问题的现状进行了回顾总结,并对未来的研究发展方向作了较为深入的探讨分析.     

语义传感器Web中的数据管理技术研究

语义传感器Web是由传感器网络技术、分布式计算技术、数据库管理技术和语义Web技术整合发展而来的.语义传感器Web能够感知、收集、整合信息,抽取新的知识并为感知器提供增强语义,因此能对环境的变化有更智能的感知,用户可以通过访问Web获取这些信息.作为计算机科学中一个新的研究领域,它有着广阔的应用前景,引起了工业界和学术界浓厚的兴趣.介绍了语义传感器Web的基本概念、特点,并着重讨论了语义传感器Web数据管理中所存在的研究问题、研究现状和研究成果.     

Web服务发现技术研究

Web服务近年来一直足学术界和工业界的研究热点,其中如何准确而高效地找到符合用户需求的Web服务,更是制约web服务应用发展的重要的问题.目前,为了提高Web服务发现的质量与效率,有很多新颖且有效方法被提出.文中根据Web服务发现技术的研究现状,主要从系统结构、服务描述、匹配方法方面对当前的Web服务发现技术进行归类和介绍,分析和比较了各种服务发现方法的优势和缺点,据此提出了Web服务发现技术面临的主要问题并指出了今后研究发展方向.     

万维网资源质量模式挖掘技术分析

基于万维网(Web)的商务智能和决策系统成功的关键是遴选并使用万维网上的高质量信息.由于Web资源具有高动态性、高自主性、数据海量、信息类型多样,以及应用要求不同等特点,造成了严峻的Web信息源质量问题.国内外已开始着手Web资源质量的研究.分析了各类基于Web的高端应用(如商务智能)对Web资源和信息的质量要求,指出了Web资源质量带来的挑战,综述了Web资源质量模式发现和评测方法的现状,深入讨论了应用数据挖掘及相关技术发现、处理Web资源质量异常的原理,指明了Web资源质量挖掘领域亟待解决的问题和需要深入研究的方向.     

浅谈Web日志挖掘技术

Web挖掘作为近年来数据挖掘的一个新的研究领域,因其实用性强而获得了广泛的研究,Web日志挖掘作为Web挖掘中最重要的一个研究领域,通过对服务器日志进行分析挖掘,得出用户的访问模式,它在网站个性化推荐,智能化服务上发挥着重要的作用。     

基于Weblog的模式发现及应用的研究

近年来 ,由于电子商务 ,电子图书馆 ,远程教育等的应用 ,对 web站点设计和功能提出了更高的要求 ,要求 web站点具有智能性 .本文通过对 Weblog日志的挖掘 ,找出用户浏览页面的关联规则、聚类信息、访问路径等 ,并把它们应用到 web站点的智能化设计中 .主要讨论了站点的在线推荐 ,自适应设计问题 ,在此基础上简单介绍了一个 Weblog挖掘系统原型 Adaptive Web.Adaptive Web可创建自适应 web站点 ,使其具有部分智能 .     

一种动态网页保护系统的设计与实现

随着动态网页技术的应用越来越广泛,有必要对动态网页的保护技术进行研究。本文在讨论了动态网页保护系统和非法用户的概念之后,首次在国内设计开发了一种可行的动态网页保护系统。该系统已获“计算机软件著作权登记”。文中对系统的体系结构、网页脚本保护、数据库保护以及系统的自保护做了详细讨论。文章最后指出了该系统在提高智能性方面需要进一步改进之处。     

深层网站Ajax页面数据采集研究综述

如果能够提高网络爬虫采集Ajax网页数据的能力, 必然会提高搜索引擎的覆盖率和准确率。因此, 深层网站Ajax页面数据采集成为当前网络爬虫技术研究的热点之一。从深层网站Ajax页面数据采集的研究目标、近年来国内外采取的研究方法和取得的成果（研究领域、采集流程、支撑技术）、未来的研究方向三个方面进行了综述。     

ILP在语义Web数据挖掘研究中的应用

语义网络数据挖掘是基于语义网络环境的数据挖掘,它给数据挖掘技术的应用研究提出了新的课题。归纳逻辑程序设计是由机器学习与逻辑程序设计交叉所形成的一个研究领域,它为知识工程等人工智能的应用领域提供了新的强有力的技术支持。分析了现有几种常用数据挖掘技术在语义Web环境下应用的局限性,提出了采用归纳逻辑程序设计(ILP)作为语义Web上适合的数据挖掘技术,给出了应用这种技术的算法描述,通过具体实例验证了其可行性。     

Web行为下的正向关联规则挖掘研究

Web关联规则挖掘研究用户对Web站点上不同页面之间的访问规律,为智能Web站点的个性化服务提供知识依据。文中讨论在Web使用挖掘中如何实现关联规则挖掘与访问序列相结合,挖掘切实有效的关联规则;具体阐述如何构造最大向前路径,并将关联规则与最大向前路径匹配、过虑的过程。试验证明得到的关联规则可作为智能Web站点的有效知识依据。     

基于QoS的语义Web服务组合研究

Web服务技术与语义网技术的发展,产生了一个新的研究领域——语义网服务。语义网服务利用本体技术增强了Web服务的语义表达能力,使服务的发现与执行,组合与交互更加自动智能化。关注Web服务的非功能属性,即服务的QoS属性,研究分析了基于QoS的语义网服务组合工作,提出了一个Web服务的QoS本体模型,并讨论了该模型在语义网服务组合工作中的应用。     

Semantic Web研究综述

近年来,Semantic Web逐渐成为WWW领域的研究热点以及智能化网络服务和应用开发中的关键技术之一。归纳了Semantic Web技术的研究背景和主要发展历史。在分析了典型的Semantic Web概念后,给出了Semantic Web的定义。通过讨论Semantic Web构想的层次框架模型,指出了各个层次扮演的角色,并着重分析了Semantic Web的重要研究领域,指出了它们在Semantic Web构架中的核心作用。通过分析Semantic Web的应用领域和相关开发工具以及面临的问题和挑战,指明了Semantic Web研究和实践的方向。作为总结,给出了Semantic Web领域下一步的研究趋势。