基于用户浏览兴趣的网页预取策略

提出一种基于用户历史浏览情况对未来相关网页进行预取的算法.该算法能自适应调整用于生成会话的参数,并使用Session-tree结构完成对相关页面的预取.在实现中考虑到用户在特定事件和时间下的历史浏览行为,使用奖励因子和快速排序策略以提高效率.试验分析结果表明,基于自适应会话调整及群体共同兴趣剖像的预取算法能较好地完成对相关页面的预取.     

基于概念联想网络的网页预取模型

提出一种基于概念联想网络的网页预取模型，挖掘用户访问模式中蕴含的概念间联想模式，结合在线学习和离线挖掘两种方式，建立面向用户的概念联想网络，并基于概念联想网络实现网页预取评价。模型对网页进行概念层次的分析，提高了预取的准确性，实现了基于语义的客户端网页预取。     

基于隐马尔可夫模型的Web网页预取

为了缓解网页访问延时的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的网页预取方法。该方法借助隐马尔可夫模型，挖掘蕴涵在用户访问路径中的信息需求概念，以此进行预取页面的评价，最终实现基于语义的网页预取，实验结果表明，该方法具有较好的预取准确度。     

基于同构的语义距离算法

句子语义距离计算在许多智能系统中发挥着重要的作用.针对句子语义知识的表达方式、语义框架,提出一种基于语义同构的语义距离算法,通过计算代表句子语义的两个语义框架的最大同构子框架和最大包容子框架,计算句子的语义距离,并且通过动态调整句子成分的权重,提高算法的有效性.实验证明,该算法可以使语义距离计算精确率达到97.7%,与现有方法相比具有更高的精确度.     

基于改进的隐马尔可夫模型的网页预取

为提高基于隐马尔可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的网页预取精度,对经典隐马尔可夫模型的两个前提假设进行了扩展,推导出新模型中计算观测序列概率的公式.由此构建出可用于网页预取的高阶隐马尔可夫模型,同时为降低高阶隐马尔可夫模型的空间复杂度,给出了构建树状状态空间存储访问序列的算法.介绍了将改进的隐马尔可夫模型应用于网页预取的具体方法,通过对比实验证实该方法的预取准确度提高了7%.     

基于语义Web的网页推荐模型

如何使用语义 Web技术构建网页推荐模型是一个有着广泛应用前景的研究课题。语义 Web下的网页用本体标注 ,该模型自动采集被标注网页上的语义信息 ,利用网页中的标注信息和相应的本体概念对网页进行分类 ,将分类结果存放在数据库中。同时 ,在这个模型下 ,用户的兴趣存放在DAML (DARPA agent markup language)格式的文件中。通过用户兴趣和网页类别的匹配 ,就能够给用户推荐需要的网页 ,在推荐网页时 ,该模型还采用支持向量机用于分类用户。实验结果显示了该模型比传统的网页推荐模型准确率更高     

基于缓存及预取技术的大型数据库查询优化研究

以大型数据库应用为背景,基于多Agent技术,构建了一个分布式数据库访问平台,重点研究了分布式环境下的语义缓存及相应的预取技术,实验表明,该方案对海量数据的统计查询性能有显著提高.     

基于网页分割的语义信息检索研究

如何准确表达用户意图,判断网页与用户需求的相关性是信息检索技术研究的重要方向。本文提出了一种基于网页内容分割的语义信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。根据用户的查询,充分利用区域信息来对相关的检索结果进行排序。实验表明,本文提出的方法可以显著地提高搜索引擎的查询效果。     

基于语义转换的语义标注方法

提出了一种支持用户在网上的浏览活动的语义标注方法.该方法从语义上同类型的标注信息中提取特征,通过获取标注信息以建立用户意图模型,再利用概率判断识别用户意图;语义转换后得到的信息可以和其它的或被评估的用户意图进行比较;最后利用启发式函数量化具体用户意图和信息的相似度,以达到用户在浏览语义异构网络信息空间时获取相关信息的目的.     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。     

基于语义的Web服务发现机制的研究

在对Web服务和领域本体研究的基础上,把语义网和Web服务相结合,提出了一个售票领域本体模型,用本体中丰富的关系表达传统Web服务所不能表达的语义,依据Web服务描述本身的特点,对基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种不同于关键字匹配的基于语义距离的Web服务匹配算法。     

基于语义Web的多Agent系统研究

语义Web服务是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。该文阐述了语义Web的核心概念和多Agent系统的主要特点,在此基础上,提出了基于语义Web的多Agent系统的体系模型,并探讨了该结构对于构建开放的、动态的、异构的多Agent系统所具有的优越性。     

基于语义的GIS Web Services

Web Services是一个全新的架构,是在中间件技术之后的又—个分布式计算的飞跃．而Web Servioes对于GIS系统软件的意义也非常重大,把Web Service技术引入GIS领域,可以非常理想地解决困扰GIS应用领域多年的异质空间数据互操作的问题．针对GIS应用的特殊要求,基于语义的Web Services是一个非常好的选择．它可以通过Web方式获取分布的空间数据并完成GIS系统之间的交互,该文在苏州市土地局和苏州市科技局合作的地理信息互操作项目研究基础上,提出语义GIS Web Services的概念,并在此基础上给出一个可以实现的概念模型以解决实际的应用问题。     

Web与语义Web

对Web的演变过程及存在的问题进行了分析;对语义Web 基本原理和架构做了介绍;在此基础上, 主要是从不同的技术角度、多种指标对语义Web与Web异同进行了分析讨论;并仅对基于Web的几个方面的应用,做了简要介绍.     

基于描述逻辑的语义Web本体研究

语义Web出现的目的就是为了解决机器和人对知识的理解的问题,首先需要解决的问题就是计算机对知识的理解问题,只有计算机理解了所建立的知识,才能在此基础上展开推理服务。首先讨论了传统知识表示方式的缺陷,然后对本体论的逻辑基础———描述逻辑进行了研究。由于OWLDL和描述逻辑的一致关系,因此使用OWLDL来表示本体。介绍了描述逻辑推理系统RACER。最后提出了解决本体层知识表示方法的解决方案。     

结合灰色关联改进反距离加权插值法的劈分新方法

油井产量劈分是多层油藏精细开发的重要前提,产量劈分的准确与否是油田开发后期增产措施的实施和提高最终采收率的关键。常规的地层系数劈分方法往往只考虑油层的静态参数,未考虑层间干扰等相关动态参数的影响,势必产生巨大的误差,已难以解决多层油藏产量劈分问题。为此,在常规劈分方法的基础上,运用反距离加权插值法,构建一种新的产量劈分预测模型,并运用灰色关联分析方法,将劈分系数中各影响因素进行定量化对比,确定出影响劈分系数的主要因素,最终实现油井的产量劈分。该方法应用于Z油田X区块产量劈分,与常规方法相比精度明显提高,符合实际的开发特征,为油藏后期的开发提供了重要的科学依据与指导作用。     

基于多Agent的语义Web挖掘系统模型研究

随着语义Web技术的出现,传统的Web挖掘面临新的挑战.文章讨论了语义Web的体系结构、Web挖掘和Agent技术的有关概念,提出了基于多Agent的语义Web挖掘系统模型,并对其进行了分析.实验结果表明,该系统模型具有较高的准确性和效率.     

基于OWL-S的语义Web服务匹配代理的设计与实现

文中提出了一种智能中间代理来执行Web服务语义匹配.匹配过程基于OWL-S本体,它包含服务发现、匹配及执行所需要的语义信息.为了发现满足用户请求的服务,智能代理使用匹配算法和基于描述逻辑自动推理器来匹配服务请求和服务广告描述.