Web信息领域分析

针对如何提高企业获取Web信息的效率和Intranet信息利用率,提出了Web信息领域分析的概念。Web信息领域分析的目标是得到企业的Web信息主题,这在进行企业级Web信息获取时起着非常重要的作用。给出了三种Web信息领域分析的方法,即基于业务角色的Web信息领域分析、基于业务处理的Web信息领域分析和基于业务主题的Web信息领域分析。最后对Web信息主题的管理机制进行了深入的探讨。     

网络信息时效技术

随着大数据时代的到来,对网络信息的时效性进行评价已成为当今研究的热点。将以Web新闻作为研究对象,对大数据环境下的Web信息提取和中文分词处理等技术进行研究,并在此基础上,提出一种基于Web语义信息提取的网络信息时效性评价算法。实验结果将充分体现算法实现的有效性,既可引导网络用户关注更有价值的 Web信息,也可帮助网站管理者构建一个时效性更高的网站。     

Web2.0时代大学生信息素养教育的实践与探索

在信息化环境的影响下,提高学生对信息的处理和创造能力已经逐渐成为了教育改革新世纪的重要任务,而随着Web2.0时代的到来,信息素养教育模式也发生了变化,web2.0技术在大学信息素养教育中的实践与应用也逐步得到了认可。本文将对大学生信息素养教育进行分析,探讨其在Web2.0时代下的实践路径。     

基于网络信息搜索的Web Service 文本描述信息扩充方法

随着Web服务技术的不断成熟和发展,互联网上出现了大量的公共Web服务.在使用Web服务开发软件系统的过程中,其文本描述信息(例如简介和使用说明等)可以帮助服务消费者直观有效地识别和理解Web服务并加以利用.已有的研究工作大多关注于从Web服务的WSDL文件中获取此类信息进行Web服务的发现或检索,调研发现,互联网上大部分Web服务的WSDL文件中普遍缺少甚至没有此类信息.为此,提出一种基于网络信息搜索的从WSDL文件之外的信息源为Web服务扩充文本描述信息的方法.从互联网上收集包含目标Web服务特征标识的相关网页,基于从网页中抽取出的信息片段,利用信息检索技术计算信息片段与目标Web服务的相关度,并选取相关度较高的文本片段为Web服务扩充文本描述信息.基于互联网上的真实数据进行的实验,其结果表明,可为约51％的互联网上的Web服务获取到相关网页,并为这些Web服务中约88％扩充文本描述信息.收集到的Web服务及其文本描述信息数据均已公开发布.     

基于启发式规则的Web信息抽取技术研究

随着Internet的发展,Web挖掘技术越来越重要,其中的Web信息抽取技术逐渐成为热点,逐渐成为Web挖掘技术的关键技术之一,对Web信息抽取技术的深入研究也为构建更好的面向主题的搜索引擎提供了思路.文中对Web信息抽取的现有技术以及现有技术存在的问题进行了详细的论述.根据Web信息抽取的原理,依据软件工程的观点对Web信息抽取技术提出了具有指导意义的8条启发式规则.在这些规则的指导下,着重阐述了Web信息抽取中的基于结构和内容的信息抽取.通过理论分析及相应的实验说明所提出的8条规则对Web信息抽取具有良好的指导意义.     

基于信息隐藏工具的大数据信息储存系统开发

文章首先针对网络环境下的大数据和文本信息隐藏内涵特征进行介绍,在此基础上重点论述系统开发的硬件结构设计和对应的程序汇编设计。提出了有效信息隐藏算法,结合网络文本信息获取环境,为管理计划开展建立一个适合的基础环境,从而实现网络环境下更高效率的隐藏信息处理。     

支持Web信息分类的高性能蜘蛛程序

随着Web信息的快速增长，如何提高信息检索的准确率，如何展示检索结果，成为Web信息检索的重点研究内容,本文设计一种新的蜘蛛程序T—Spider，采用分布式两级并行控制，在获取Web信息的同时，获取网站结构，从而支持基于网站结构的信息分类．     

Web信息集成技术研究

信息系统集成技术已经历了二十多年的发展，研究者已提出了很多信息集成的体系结构和实现方案，然而这些方法研究的主要集成对象是传统的异构数据库系统。随着Internet的飞速发展，网络迅速成为一种重要的信息传播和交换的手段，尤其是Web上，有着及其丰富的数据来源。如何获取Web上的有用数据并加以综合利用，即构建Web信息集成系统，成为一个引起广泛关注的研究领域。本文结合自己的研究工作，对这一领域的研究做了简单的综述，对有关的研究问题给出了分析。     

基于发布/订阅机制的Web服务QoS信息分发模型

QoS感知的Web服务管理和组合的基本问题是如何及时有效地获取Web服务的QOS信息.当前的研究包括基于查询或监视的方法.然而在动态的服务计算环境下,这些方法或多或少存在时效慢、代价高和可扩展性差等问题.提出一个基于发布/订阅机制的Web服务QoS信息分发模型,目标是提供一个在大规模的服务计算环境下可靠、及时地获得Web服务QOS信息的方法.提出一个基于P2P的内容发布/订阅网络,利用专用的集合点和副本机制减少订阅丢失,改善可靠性.利用RP链加快订阅和QoS信息发布.通过支持组合服务的组合QoS订阅,减少通知消息数量,减轻网络负载.仿真实验验证了系统的低成本、有效性和可扩展性.     

基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法*

获取模式信息是深入研究Deep Web数据的必要步骤,针对Deep Web结果模式结构信息的丢失问题,提出了一种基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法.通过解析Deep Web结果页面数据,利用启发式信息为结果页面数据添加正确的属性名,进而得到对应Deep Web的结果模式,并对其进行规范化处理,解决不同数据...     

一种基于内容树的信息自适应发布方案

在普适计算环境下,计算将融入到人们的日常生活之中,使人们能够随时随地无妨碍地获得计算和信息服务。普适环境中的各种设备都能通过任意网络随时随地获取Web服务。针对同样的信息在不同尺寸的终端设备上以最佳效果显示的需求,文章提出了一种树型内容组织的信息自适应发布模型,并基于该模型设计了信息自适应发布算法,旨在求解所有可能的发布方案中的最佳方案,并对算法进行了一定分析,最后举出了一个实例。     

基于Web数据挖掘的信息获取系统的研究及设计

首先对数据挖掘的发展现状作了简要的阐述,然后就数据挖掘在Web上的应用进行讨论,并着重于Web文本挖掘技术的分析.同时,提出了一个在专业新闻信息获取系统的原型,以该系统原型为背景,利用Web信息搜索和Web文本挖掘的相关技术实现在Web上获取信息的应用.     

基于Web数据挖掘的信息获取系统的研究及设计

首先对数据挖掘的发展现状作了简要的阐述，然后就数据挖掘在Web上的应用进行讨论，并着重于Web本挖掘技术的分析。同时，提出了一个在专业新闻信息获取系统的原型，以该系统原型为背景，利用Web信息搜索和Web本挖掘的相关技术实现在Web上获取信息的应用。     

基于模板流程配置的Web信息抽取

针对Web信息抽取中存在的包装器构造复杂及抽取精度等问题,提出并实现了一种基于模板流程配置的Web信息抽取框架。将用户请求、访问和获取Web页面的动作进行分解,抽取其中的动作模式,并映射到流程配置模板中的节点。通过流程解析器对用户创建的流程配置XML描述文档进行解析,抽取感兴趣的信息。试验结果表明,系统可快速、准确地实现抽取。     

基于Web Service进行信息共享和集成的关键技术

由于Web Service是基于标准协议和规范(包括HTTP、SOAP、XML、WSDL、UDDI等),并且平台独立和语言独立的,因此Web Service已成为基于Internet网进行信息交换、信息共享、信息集成和互操作的主流技术,在电子商务和电子政务中被广泛应用.详细介绍了基于Web Service进行信息共享和集成的关键技术--Web Service异步调用技术和动态调用技术.通过Web Service异步调用技术,实现了Web Service的分布式并行执行,提高了计算的效率.通过Web Service动态调用技术,使整个软件系统具有可扩充性,并且易于维护,能满足Internet环境动态性的要求.     

Web信息抽取系统的设计

为了获取分散Web页面中隐含信息,设计了Web信息抽取系统。该系统首先使用一种改进的HITS主题精选算法进行信息采集;然后对Web页面的HTML结构进行文档的数据预处理;最后,基于DOM树的XPath绝对路径生成算法来获取被标注结点的XPath表达式,并使用XPath语言结合XSLT技术来编写抽取规则,从而得到结构化的数据库或XML文件,实现了Web信息的定位和抽取。通过一个购物网站的抽取实验证明,该系统的抽取效果良好,可以实现相似Web页面的批量抽取。     

网络环境下信息技术课学生信息素养的培养

信息素养是指人们有效地利用信息技术和信息资源,获取、分析、加工、处理、创新和传递信息的能力,是一种可以通过教育培养获得信息、利用信息、开发信息方面的修养和能力。阐述了在网络环境下如何通过信息技术课培养学生的信息素养。     

基于Web社会网络的个性化Web信息推荐模型

随着Web信息量的快速增长,个性化的Web信息推荐系统扮演着越来越重要的角色。目前,大多数Web信息推荐系统存在着个性化程度不高,时用户历史数据依赖性高,系统不具备开放性,用户偏好“走样”概率高的问题。针对这四个方面的问题,本文提出了一种新的、采用语义web技术、基于Web社会网络的个性化Web信息推荐模型,详细分析了用户偏好的获取,Web社会网络的生成以及待过滤Web信息的采集。并且,利用从实际中采集的真实数据进行了实验,证明了模型的可行性和有效性。     

基于Web信息挖掘的商业分析系统设计

随着Web上信息的快速增长,如何将潜藏于非结构化文档中的商业信息有效提取并分析服务于商业管理已成为新的研究热点。利用现有的Web信息挖掘技术,针对原始数据的混合异构性,提出信息块多主题分割的方法,在建立的商业领域实体名字典指导下对商业信息进行抽取和分类,并引入一种信用评级机制,构造了一个基于Web信息挖掘的商业信息分析系统（CABWIM）,实验结果表明系统能有效地将散落在Web中游在的商业信息抽取并加工整理,形成真正有实用价值的商业信息。     

WEB就业信息抽取技术研究

随着Internet的快速发展,网络已成为人们查询信息的重要渠道。Web作为巨大的数据源,从Web中提取知识是当前研究的热点之一。在这些海量信息中,大多都是基于HTML的。该文提出一种基于HTML结构的Web就业信息抽取模型。