一种基于模板的管理Web页面用户交互表单的方法

提出了一种用于处理Web页面上的用户交互表格的元数据模型:模板模型.模板模型可以支持用户交互表格的集合语义,而且可以维护其层次结构.这种模型可能重用网页中的部分组件从而更容易的生成和维护网站页面中的大量用户交互表格.模板模型还可以帮助实现对于交互表格的查询.     

基于语义WEB的远程学习支持系统构建

在概述语义WEB的基础上,设计一个面向学习者用户网站的语义WEB体系结构,提出了多代理结构的学习支持系统中的学习者模型本体和学习者模型代理.目的是为了说明建立学习者本体及其代理对于学习者的有效学习所带来的益处.     

一种交互式脚本语言及其应用

为设计普遍用户所能使用和理解的社会代理，在介入一种描述代理和终端用户间交互的脚本语言Q的基础上，研究了它在语义Web中基于代理的信息搜索和面向电子商务的代理协商领域的应用．实验结果验证了Q语言在设计代理系统时的简单性、代理的可控制性，以及用户和代理系统间良好的交互性．     

基于模拟用户的Ajax Web自动化测试模型

针对一般爬虫不能获取动态页面,导致源码获取障碍,从而无法对Web应用进行自动化渗透测试分析这一问题,提出了一种基于模拟用户的Ajax Web自动化测试模型,通过模拟用户触发JavaScript事件后利用JavaScript引擎解析该事件,从而获取相应的动态页面,然后利用Fuzzing测试检测相应的Web安全漏洞.以结构化查询语言注入攻击和跨站脚本攻击为例,通过实验发现:所提出的测试模型能有效发现采用Ajax技术的Web应用中存在的Web安全问题.     

基于Q的多代理语义信息互操作查询系统

在引入并实现本体映射的基础上，基于Q语言(一种设计代理(Agent)和用户交互的场景描述语言)，提出了一个语义Web上多Agent信息互操作查询系统．该系统由领域本体服务器、本体映射服务器、语义信息源、以及多Agent查询系统组成．映射服务器通过映射规则提供概念转换功能，Q用于描述和统一多Agent查询系统中的Agent到Agent以及人到Agent的交互．系统结构的原型实现表明：通过Q场景(scenarios)，终端用户可以灵活和交互地控制多个Agent的行为，以实现信息互操作查询．     

基于HTN规划的语义Web服务自动组合

面向服务体系结构(SOA)逐渐成为企业信息集成的主流技术,面对不断变更的用户需求和集成困难问题,自动化的服务组合是实现SOA的关键技术.语义Web服务使用本体描述语言对Web服务进行语义标注,使Web服务的自动发现、自动调用和自动组合成为可能.探讨了OWL-S和HTN规划等相关技术,给出了基于规划的语义Web服务组合方法,使用OWL-S API、JSHOP2规划器和JESS知识库,设计了一个基于HTN规划的语义Web服务自动组合系统.该系统由服务抽取器、服务编辑器、转换器、规划器、知识库和执行引擎等模块组成,实现了Web服务组合的自动化,并利用模糊约束表达用户偏好,使用分支限界法对HTN进行分解,实测结果表明用户满意度有显著提高.     

一种个性化的主题提取和层次发现算法

从语义相关性角度分析超链归纳主题搜索(HITS) 算法,发现其产生主题漂移的原因在于页面被投影到错误的语义基上,因此提出了一种个性化的主题提取和层次发现算法(PTDHE),通过个人查询日志扩展查询词,构造符合用户需要的个性化根集和基础集合,达到防止主题漂移的目的.PTDHE采用基于最小最大原则的图划分方法,层次地发现与用户查询相关的主题页面集合,利用HITS算法分别计算每个主题页面集合中页面的权威值,返回与查询相关的其他主题权威页面.在14个查询上的实验结果表明,与HITS算法相比,PTDHE算法不仅可以减少2%~66%的主题漂移率,而且可以发现与查询相关的多个主题.     

基于本体的信息检索系统模型

针对基于关键字的传统查询方法存在的不足,提出一种面向语义查询的信息检索模型.该模型将信息检索方法与语义Web技术相结合,通过基于本体的知识库实现用户对文档库的语义查询;同时,综合考虑语义检索和关键字检索两种情况,提出一种相似度计算方法,有效地满足了用户对Web信息资源的要求,并为以后的语义检索研究奠定了理论基础.     

一种基于网页元数据的用户访问行为建模方法

针对现有行为建模方法难以描述行为语义的问题,提出了一种分层次的用户行为元模型以及一种基于页面元数据的Web用户行为建模方法.该方法从URL的访问、活动、事务3个层次建立Web用户的行为模型,并对页面元数据获取以及在URL的访问、行为、事务之间转化等问题进行了说明.方法及模型不仅描述了用户访问序列信息,还增加了访问内容的局部主题和关键词等信息,为进一步获取Web用户的行为语义特征奠定了很好的基础.通过西安交通大学的Web教学系统验证表明,利用所提方法获得的序列划分准确率达86%以上.     

XML在Web文本抽取中的应用

作为互联网的新技术,XML的应用非常广泛,利用XML技术实现Web数据挖掘,可以根据用户的不同需求,将现有的Web页面中符合用户的有用信息抽取出来。本文综合HTML、XML技术,采用Java语言编程.具体实现了对股票信息的文本抽取。通过追踪某股票不同时刻的价格,实现了对指定股票的报价查询,根据设定自动地从Web上查找股票价格的信息,并通过浏览器呈现给用户。     

基于Web的数学概念知识问答系统研究

数学领域知识的获取和管理受到越来越多的关注。介绍了数学知识工程NKIMath中融合本体、框架与逻辑的概念知识表示方法。给出半结构化的数学知识自动获取途径。给出了基于Web的数学概念知识问答系统，研究了问答系统中查询语言的命名独立性及实现方法。     

面向物流应用场景的Web服务查询与组合

为解决物流行业中运输服务查询所存在的弊端,探索Web服务查询与组合的智能化方法.通过创建Juddi注册中心,将Juddi注册中心和UDl914J相结合,实现JSP页面的面向物流场景的Web服务发布与查询.利用业务流程执行语言(BPEL)技术对服务进行选择与组合,从而实现面向物流场景的智能化Web服务查询与组合.试验结果表明,组合结果符合实际要求.     

网络环境下数据交换方案的设计与实现

通过研究网络环境下数据交换的过程和特点,分析比较了现有数据交换方案的局限性,提出一种基于XML和Web服务的动态数据交换方案.构建符合UDDI2.0规范的UDDI中心;基于该中心注册数据服务,使交互数据在网络环境下易于被发现;服务提供方部署和发布Web服务,实现交互数据的动态提供.为提高数据交换效率,扩展了Web服务的发布方式:将交互数据的模式相关信息连同Web服务描述一并发布至注册中心;服务请求方动态设定查询条件,实现数据的动态获取;通过XSLT和数据语义匹配技术,实现异构数据模式映射和数据的转换.采用Java技术实现了原型系统,对所提出的方案进行了验证.     

Deep Web中基于迭代的查询方式

不同于Surface W eb的信息获取方式,Deep W eb中大量的数据隐藏在数据库中,无法直接通过静态的URL链接来获得,只能在查询接口中输入关键词来获得站点中的网页.主要对Deep W eb中查询数据库时提交的查询操作进行了研究,发展了一种机器学习方法去自动获取Deep W eb的查询语言,并根据迭代算法寻找到合适的网页.     

Web信息查询研究进展

Web上大量、分布、动态的信息,造成了用户在查询Web上的信息时产生的"信息过载”和"信息迷向”现象.Web信息检索与查询是目前的研究热点,本文分析和比较现有Web信息检索和查询语言技术的发展现状,介绍了基于人工智能领域中机器学习方法的Web信息检索和查询以及信息抽取技术的研究,以供研究者参考.     

分类Cache库在Web查询系统中的应用

利用分类Cache库技术可以解决对已检索到的Web信息的再利用问题,通过使用分类Cache库,不但可以减少重复检索Web的次数,提高查询系统的效率,而且还可以对已检索到的Web信息实现基于语义的精确查询,提高系统的查询精确度.重点介绍了Web查询系统中分类Cache库的构造、管理与维护.     

一种基于语义网技术和本体的数据集成方法

研究语义网技术在数据集成中的应用方法。采用规则系统实现对语义网本体语言的扩展,以提高本体语言的表达能力。在此基础上将语义网相关技术系统地应用到数据集成系统的各个方面,包括数据采集、本体构建、本体映射、数据查询和数据持久化。通过一个实例,展示了上述方法的可行性。     

Query expansion based on semantics and statistics in Chinese question answering system

In Chinese question answering system, because there is more semantic relation in questions than that in query words, the precision can be improved by expanding query while using natural language questions to retrieve documents. This paper proposes a new approach to query expansion based on semantics and statistics Firstly automatic relevance feedback method is used to generate a candidate expansion word set. Then the expanded query words are selected from the set based on the semantic similarity and seman- tic relevancy between the candidate words and the original words. Experiments show the new approach is effective for Web retrieval and out-performs the conventional expansion approaches.     

VMDM:一种基于VRML的3D Web多媒体数据挖掘的模型

随着3D Web技术的成熟与发展，第二代Web离我们越来越近，从3D Web中挖掘多媒体数据是一个新兴的研究领域．提出了一种基于VRML标准的多媒体数据模型——VMDM，该模型能够充分表达3D Web中的多媒体对象的特征，且易于实现，尤其易于可视化的数据挖掘．同时，在此模型基础上，提出了基于兴趣的个性收索方法，并给出了部分算法，最后，给出了基于VMDM模型的3D Web多媒体数据查询语言VMQL，并展望了在该领域将要进一步研究的内容．