WEB到WAP的转换过程中页面去噪问题的研究

为了保证WEB到WAP转换结果的完备精练,主要针对转换过程中无用信息去除问题,提出一套页面去噪解决方案.首先根据节点大小位置通过算法判断节点是否为核心内容,在此基础上计算节点链接比,同阈值进行对比,进一步明确节点类型,为了避免误删,对于可能的噪音模块,采用正则表达式检测节点中链接的指向,如绝大多数指向其它网站,则断定该节点为噪音节点.最终通过构建项目实验平台,对该解决方案进行评估,证明该方案的有效性和可靠性.     

一种基于线性回归的非结构化WEB服务识别方法

对于互联网上出现的大量WEB服务,如何识别这些WEB服务是当前服务计算领域研究的一个热点问题。本文提出了一种新型的基于线性回归的非结构化WEB服务识别方法,主要包括基于线性回归的目标拟合曲线的构造算法和基于线性回归的非结构化WEB服务识别算法,并通过实验从服务的召回率和准确率等方面分析,证实了算法的正确性。     

基于标记树表示方法的页面结构分析

页面内容结构分析在WEB信息检索、分类和抽取等方面有重要作用。文章从页面布局和内容之间关系出发,根据WEB文件中标记之间关系,用标记树表示页面文件,采用自底向上的算法,抽取出具有不同语义的页面内容,提出用树形层次结构表示它们之间关系的方法。在此基础上,通过模仿人们浏览页面的习惯,成功地将其应用于页面的计算机屏读系统,实现自动朗读页面主题的功能。     

基于WEB与WAP技术的农业信息网站设计与实现

为了拓宽农村信息服务渠道,为广大农民提供及时、低成本的信息服务。本文将移动互联网和传统互联网的服务融合,提出了基于WEB与WAP技术的农业信息网站构建与实现方案,采用ASP.NET+Microsoft SQL Server+IIS技术开发网站,简单实用高效,为农业信息服务平台建设提供借鉴。     

基于语义关联的语义覆盖网构建方法研究

随着网络技术不断飞速发展,人们的信息需求也随之增长.用户不再满足基于关键字的检索,而是希望网络能够实现以用户所关心的信息为中心、以用户需求为导向,将所有与中心相关的信息全部汇聚起来,也就是实现语义关联聚焦服务.所以针对语义关联聚焦服务需求,提出构建一种包含语义关联关系的语义覆盖网的方法,即首先将网络节点按照语义相似度组织成聚类,然后计算节点的语义关联度,最后根据语义关联度在聚类之间添加关联链接,最终形成各网络节点的关联语义覆盖网络.     

基于粗糙集理论的WEB日志中关联规则提取

随着互联网的飞速发展，WEB日志挖掘，也就是从WEB日志中发现和分析出用户的有用信息已成为研究热点．基于关联规则的方法是WEB挖掘的重要方法．本文应用粗糙集理论提取WEB日志中的关联规则，并将关联规则集用于用户行为的预测上，实验证明，该方法的预测精度要好于现有的方法．     

基于Android的WAP安全移动支付系统设计和实现

随着智能手机的兴起和普及,移动支付得到广泛的应用,已拥有庞大的用户群体,但用户对移动支付的安全仍心存疑虑。文章在Android平台上应用WPKI机制,采用WAP协议和数字签名,设计并开发了可进行安全通信的浏览器,同时搭建了服务端平台,模拟了一套完整移动支付系统,可以满足数据机密性、完整性、身份认证、用户不可否认性等基本的安全需求。在此基础上,分析了WAP代理服务器中可能出现的用户明文信息泄露的问题,提出了端到端加密的方法,以完善移动用户支付信息的机密性。     

物联网语义关联和决策方法的研究

物联网系统包含大量的感知设备,产生大量孤立和异构的感知数据,形成数据孤岛.如何将不同感知设备产生的数据进行有效的语义关联、构建跨域的数据关联模型、屏蔽数据异构性、实现综合智能决策是物联网研究的关键问题.本文以物联网系统为研究对象,从语义入手,构建以环境—资源—行为为核心的物联网本体模型;基于关联数据方法构建以行为关联模型和资源关联模型为核心的物联网语义关联网络;提出一种基于事件的推理算法实现语义推理,从而更好地实现对物联网系统的智能决策;最后,通过两个智能家居系统的实例验证了本文方法的可行性,通过构建不同方法的查询实例验证了本文方法的优越性.     

基于语义关联的中文网页主题词提取方法研究*

提出了一种基于语义关联的中文网页主题词提取方法,首先借助滑动窗口和“知网”计算词语间的语义相似度,形成候选名词对集合;然后基于该集合生成无向图表示词语间的语义联系,并通过该无向图对主题词权重进行建模;最后选取权值较高的名词作为主题词。实验结果表明,相比未建立语义关联的主题词提取方法,本方法在查准率、召回率和F1测度值上均有一定的提高,当提取主题词个数为7时,本方法召回率和F1测度值达到最大值,且分别较传统方法最大值提高了12.5%和9.53%。     

基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配排序机制

随着语义Web服务技术研究工作的不断深入,因特网上语义Web服务数量急剧增加。如何快速便捷地定位可用语义Web服务已经成为一个迫切且关键的问题。在语义Web服务匹配技术研究中,其中一个重要的研究主题就是语义Web服务匹配结果的排序机制。本文在综合概括和分析各种关于语义Web服务匹配结果排序机制的基础上,提出了一种基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配结果排序机制,利用该排序机制,计算待匹配语义Web服务的语义相似度量,并依据此度量对语义Web服务匹配结果进行排序。该度量模型将语义Web服务引用概念间的语义关系转换成可精确比较的量化度量值,对属于相同语义匹配类型的匹配候选服务也能够分别计算语义距离,区分出相同匹配类型的候选服务与服务请求的匹配程度,从而达到改善用户对语义Web服务的搜索体验的目的。     

基于扩展UDDI语义Web服务发现框架的研究

传统Web服务采用简单分类和关键字的服务发现方法,造成查准率与查全率低。语义Web服务是Web服务的语义扩展,它能有效提高服务发现的效率。本文基于OWL-S、描述逻辑,采用Agent技术、增强UDDI注册中心以及DL推理机JRacer,提出一个语义Web服务发现框架,使得请求与发布的服务能进行语义匹配,从而提高了服务的查准率和查全率。     

基于表格语义的Web信息抽取方法的研究

在Web页面常用到表格这种元素。本文提出一种根据表格语义来进行信息抽取方法。首先提出了一种短语语义相似度的度量方法,然后利用短语语义的相似度确定表格标题行(列),并对表格行(列)与抽取字段的对应关系进行计算,最后计算表格的整体语义,度量该表格与所要抽取的内容有多大相关度。     

基于非功能语义的语义Web服务匹配方法研究

目前,语义Web服务匹配方面的研究主要集中在基于服务功能性信息的语义匹配上,但是,充分利用非功能语义信息有助于提高服务匹配的精度。非功能语义信息主要是文本描述,因此,基于非功能语义的服务匹配转化为文本相似度的问题。为了支持中文,本文根据《知网》来计算文本相似度,详细介绍了词语相似度、概念相似度和义原相似度的计算方法,并进行了实验,实验结果显示加入非功能语义虽然查全率有所下降,但查准率有很大的提高,进而证明非功能语义可以提高服务匹配的精度。     

带情景约束和增强语义的web服务匹配方法

针对目前语义web服务匹配方法中缺少对服务情景约束的考虑及传推理匹配的结果中同一级别缺少语义细分的缺点,设计了一种带情景约束和增强语义的相似度计算匹配方法。首先通过服务情景约束兼容性检测过滤掉不相关的服务;然后借助本体进行服务属性间的语义获取和语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度;最后对满足用户请求的服务进行反馈评价。实验结果表明,该方法较之传统的OWL—S／UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

基于地理空间语义网的异构地理信息查询

论文建立了一个基于地理空间语义网的地理信息查询系统OGIIS(Ontology-basedGeographicInformationInquirySystem)。通过对异构数据信息进行语义推理和索引,并用地理本体实例生成算法GOBA(GeoOntologyBuildingAlgo-rithm)建立地理本体实例,OGIIS可以极大地提高对地理空间语义网上的异构数据信息检索和查询的智能性和准确度。     

语义锁模式及死锁解除机制在Web服务中的应用

提出了一种Web服务环境中的语义锁模式,该锁模式通过事务申请的资源数量,动态控制加锁粒度,并且根据语义锁中的语义信息,提出了能够最大限度地减少企业经济损失的死锁解除机制,该模式增加了Web服务中事务间的并发度,降低了死锁发生的概率,从而有效提高了企业的经济效益。     

一种基于网页结构特征的用户建模技术

本文提出一种基于网页结构特征的用户建模技术。它通过对某些网页标记内的词汇人为提升词频数,将提取到的网页特征加入到用户模型的计算中。实验结果表明,该技术能建立更有效的用户模型。     

基于语义网的语义相似度算法改进

传统的语义相似度算法采用纯语义距离或以本体库的统计特性为基础。论文的改进算法把这两者结合起来,互为约束,并且加入了“深度”和“密度”对语义距离的辅助影响。改变语义相关性的比重只需调节算法中的一个参数。最后通过WordNet构造的局部语义树,比较了各算法的有效性。