ASP．NET中基于LINQ的数据访问

LINQ是Visual Studio 2008中的一组功能,提供了一种用于在不同类型的数据源中查询和更新数据的统一编程模型.使用对象关系设计器创建LINQ to SQL类.通过LinqDataSource数据源控件和GridView数据绑定控件进行数据连接和绑定.实现了在ASP.NET中使用LINQ to SQL技术对SQLServer数据库进行数据访问.     

LINQ及其在酒店管理系统中的应用

LINQ是一种用来进行数据库访问的编程模型,它使得.NET语言能够直接支持数据查询,降低访问数据的复杂度,并可以用统一的方法访问不同类型的数据源.阐述了LINQ的特性、架构、分层开发及在酒店管理系统中的具体应用.     

LINQ to XML简单操作概述

语言集成查询（LINQ）是Visual Studio 2008和.NET Framework3.5版中一项突破性的创新,它在对象领域和数据领域之间架起了一座桥梁。通过LINQ技术,可以更方便的对各种数据源进行操作,而不用考虑编程语言,数据库等影响程序兼容性的问题。本文介绍了一些LINQtoXML的简单操作,描述了怎样通过LINQ技术来操作XML文档数据。     

LINQ技术在科技奖励申报系统研发中的应用

LINQ技术能够使SQL语句集成到编程语言中，以一种统一的方式操作各种数据源，减少数据访问的复杂度。本文阐述了LINQ技术在开发科技奖励申报系统中的具体应用，并分析了使用LINQ to SQL 抵御 SQL注入攻击的具体方法。     

NET平台下LINQ TO SQL关键技术的实践研究

LINQ to SQL在对象领域和数据领域之间架起了一座桥梁,利用LINQ to SQL可以简化对SQL Server数据库的操作。本文介绍了LINQ to SQL技术要点,阐述了创建LINQ to SQL实体类的映射的步骤方法及注意事项,给出了LINQ to SQL访问SQL Server数据库的查询、删除、修改、更新操作要点及实现的核心代码。     

Web使用挖掘数据源分析

讨论了Web使用挖掘过程的3个步骤,即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析,从服务器端、代理服务器端和客户端3个方面详细分析Web使用挖掘数据源的特征,指出了目前Web使用挖掘的数据源研究存在的不足,并给出了Web使用挖掘的数据源未来的研究方向.     

基于EM算法的多真值发现问题研究

大量的web应用需要融合来自不同数据源的真实信息,然而关于同一实体的同一属性,不同的数据源可能会提供多个不同甚至彼此冲突的数据.如何判断数据源的可靠性和甄别事实的真假,即真值发现问题,日益获得关注.针对web数据集成中的多真值发现问题,提出了一种基于贝叶斯分析和最大似然估计的迭代计算方法,将真值发现的每一步与数据源可靠性评估紧密结合.首先,根据提供更多真实信息的数据源具有更高可靠度和由可靠的数据源提供的事实数据更可能为真值的基本原则构建似然函数,将事实真值作为模型的隐变量,并将正确性和错误性两方面的数据源质量指标作为模型参数.然后,迭代执行E步(计算事实为真的概率)和M步(评估数据源的质量),直至参数收敛.最后,真实数据集上的实验结果表明我们的方法提高了真值发现的准确率,有效解决了数据融合过程中的多值冲突问题.     

基于XML高校异构数据源系统的集成设计

高校信息系统需要访问异构数据源中的数据,因此,需要一种新的系统架构来解决多个异构数据源的信息访问问题.首先对高校信息化建设过程中遇到的异构数据源问题进行了分析,并比较了目前已有的异构数据源集成方法的优劣性,在比较的基础上介绍了XML技术的优越性,进而提出了XML框架下异构数据源集成中间件设计的数据集成方案.最后总结了异...     

一种通用的多数据库间数据抽取方法及应用

为方便从多个异构的数据源中抽取转换数据、并加载到目标数据库,提出一种较为通用的抽取方法,并开发了工具软件.该方法基于客户端的方案,使用数据库驱动程序屏蔽异构数据库间的差异;数据的抽取、转换和加载由数据抽取软件执行;数据的抽取转换基于抽取规则,抽取规则采用可视化方法编辑生成;抽取规则存储于规则库,供多次调用修改;多个抽取任务组成抽取任务队列.开发的抽取工具软件DbBridge,支持从Oracle,SQL Server,SAS,Access,Excel等数据源抽取数据.软件成功应用于某数据仓库的建立及数据迁移工作.     

基于XML的异构数据源集成查询中间件的设计和实现

企业ERP建设中形成了许多异构数据源,为了有效使用这些数据有必要进行异构数据源的集成.为此给出了基于XML的异构数据源集成查询的中间件的设计和实现方案.该中间件具有接收查询的功能,还具有对用户查询进行语法分析、生成查询任务树、优化查询、分解查询和组合数据并以XML格式保存信息的功能.     

．NET框架中数据库的操作

主要讨论．NET框架中对数据库操作的方法,其中包含常用的ADO．NET方法,最新推出的LINQ方法。着重研究了它们的结构特点和应用．     

家长对学校的态度与中学生学业成绩的关系:心理素质和学习习惯的链式中介作用

为探讨心理素质和学习习惯在中学生家长对学校的态度和中学生学业成绩间的作用,采用家长对学校的态度问卷、中学生心理素质量表(简化版)和学习习惯问卷调查了1 314名在校中学生,并收集其期末学业成绩.结果发现:①中学生家长对学校的态度与中学生心理素质、学习习惯和学业成绩间均存在显著的两两正相关;②心理素质和学习习惯在中学生家长对学校的态度与中学生学业成绩间起链式中介作用;③在加入2个中介变量后家长对学校的态度对中学生学业成绩的直接效应不显著,其余的间接效应是通过良好学习习惯的养成再作用于学业成绩.可见良好的家校合作对于促进学生的身心发展具有重要的意义.学校应该努力与家长沟通,建立信任感,共创良好的家校合作关系;家长应该积极主动与学校合作,使用正确的方式培养孩子良好的心理素质和学习习惯.     

A Policy Integration Method Based on Multilevel Security for Data Integration

Integrating and sharing data from different data sources is one of the trends to make better use of data. However,data integration hampers data confidentiality where each data source has its own access control policy. This paper includes a discussion on the issue about access control across multiple data sources when they are combined together in the scenario of searching over these data. A method based on multilevel security for data integration is proposed. The proposed method allows the merging of policies and also tackles the issue of policy conflicts between different data sources.     

美国中小学家长教育的开展及启示——基于家校合作的视角

中小学生家长的素养对学生的学习与成长、学校各项活动的开展、家校之间的合作等方面都有重大的影响,在中小学整个教育过程中起着举足轻重的作用。因此对中小学生家长进行育儿指导,提高中小学生家长的教育素质和水平,意义重大。美国的法律法规中对家长教育有一系列相关的规定,美国的中小学、家长教师联合会和其它的社会组织都积极开展了家长教育和培训工作,促进了家长教育和培训的健康快速发展。文章介绍并分析总结其成功的经验,以期对我国中小学家长教育、培训的发展及提高提供借鉴。     

一种基于多概念格的分类规则融合方法

从多个数据源进行综合知识发现已经成为当前数据挖掘领域中的一个热点研究问题。然而,由于各数据源中数据的差异,使得从各数据源上提取出来的知识,在相互融合的时候会显示出各自的局部性,有时甚至彼此间会出现矛盾,因此,有效的知识融合方法对挖掘结果的质量是至关重要的。该文探讨了基于多概念格的分类规则挖掘,提出了一种融合不同数据源中的分类规则的方法,该方法能保证规则的完整性,即获得适用于全局的所有分类规则,给出了实验结果并加以验证。     

Truth Discovery with Memory Network

Truth discovery aims to resolve conflicts among multiple sources and find the truth. Conventional methods for truth discovery mainly investigate the mutual effect between the reliability of sources and the credibility of statements. These methods use real numbers, which have a lower representation capability than vectors to represent the reliability. In addition, neural networks have not been used for truth discovery. In this work, we propose memory-network-based models to address truth discovery. Our proposed models use feedforward and feedback memory networks to learn the representation of the credibility of statements. Specifically, our models adopt a memory mechanism to learn the reliability of sources for truth prediction. The proposed models use categorical and continuous data during model learning by automatically assigning different weights to the loss function on the basis of their own effects. Experimental results show that our proposed models outperform state-of-the-art methods for truth discovery.     

基于文本分块的多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取

针对文本信息抽取中训练数据来源的多样化，不利于学习到最优的模型参数的问题，提出了一种基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法. 新算法利用文本排版格式、分隔符等信息，对文本进行分块，在此基础上，通过对训练数据分成多个形式模板训练隐马尔可夫初始概率及转移概率参数，最后，结合统一训练的释放概率参数，对文本信息进行抽取. 实验结果表明，新算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能.     

一种基于体裁互文性的P2P信息检索模型

P2P信息检索的研究大多集中于资源搜索机制,而P2P存储系统是一个多结构数据存储系统,系统中有多个数据源,数据有各种表示形式,不同的用户对相同的现实世界的实体可能会使用不同的描述数据,有不同的表示,这样必然会产生语义异构的问题．首次将体裁互文性概念拓展到信息空间,设计和实现了一个基于体裁互文性的P2P信息检索模型,探讨了基本概念和性质,并以原型系统的数据为样本,对理论进行了验证．实验表明本文所设计方法在Bpref信息检索典型评价指标上取得了较好的效果．