一种基于程序控制的Web系统数据传输方法

Web系统的运行需要数据处理和传输技术做支撑,其中基于分布式数据库、业务数据存储于多个分散地点的一类Web系统,往往要求不同数据库之间进行大量的数据传输,而且传输的控制逻辑要集成在业务内容之中,使用户操作透明。首先总结了Web系统数据传输的分类与特点,分析了基于数据库直接交换和程序储存中转的两种传输方法,然后提出了采用存储过程结合程序控制的数据传输方法,设计了该方法对应的Web系统结构模型。开发了一个覆盖多油田的定额数据Web管理系统,运行结果表明在油田网内能够实现程序控制的定额数据透明传输,比程序储存中转方法速率快。     

基于中间件的企业应用集成

在企业的信息化发展过程中，形成的信息孤岛已成为现代企业信息共享的一个制约因素。笔者对当前企业应用集成的现状、方法及存在的问题进行了分析和讨论，通过结合中间件技术和Web技术特点，探讨了一个基于中间件技术的企业应用集成框架。该集成框架以中间件系统为核心构建分布式应用平台，克服了传统应用集成方法的不足，有效地解决了企业内部的跨平台应用间的集成问题，并为企业发展电子商务提供支持。     

Web使用挖掘中数据预处理的研究

对Web使用挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括数据的来源及清理、用户识别、会话识别、路径补充等步骤及其所采用的技术．在现有Web使用挖掘数据预处理的步骤上提出改进,即在路径补充后,利用最大向前序列法（MFR,Max Forward Reference）进行二次会话识别,克服了原有会话识别中最大向前序列法的缺点．最后给出示例及其结果．     

基于HMM的主题爬虫研究

主题爬虫是垂直搜索引擎的核心组成部分,它为面向主题的用户查询准备数据资源;提出了一种基于HMM的主题爬虫方法,方法不仅分析网页内容,而且还考虑网页的上下文链接结构,首先将当前网页的聚类结果作为观察状态、将当前网页到目标网页的链接距离作为隐含状态,然后通过HMM模型学习用户的主题浏览模式并利用它采集更多的主题网页;实验结果表明:方法能采集大量与指定主题相关的高质量网页,主题爬行效率优于Best-First主题爬虫。     

远程教育管理技术及其实现

分析了远程教育管理涉及的教育模式和管理内容,并给出了基于ＣＥＲＮＥＴ、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络环境下的初步实施方案,对阐述了如何实现ＷＷＷ服务器对数据库的高效防间和系统的安全等有关技术问题。     

基于XYZPADL 的Web 服务体系结构形式描述

在对时序逻辑语言XYZ/E进行扩展的基础上,对服务、合成服务、面向服务的体系结构以及系统的活性、正确性以及安全性等核心概念进行了形式定义,并对整个Web服务体系结构进行了形式化的描述与实现过程的分解与逐步求精,指出了在该体系结构框架下,系统的活性、正确性以及安全性存在的与服务求精过程中所具有的语义的可组合特性,这一组合特性在服务的状态转换变迁模型下得到了证明,从而为服务的合成与重用机制提供了形式化的理论指导.     

一种基于描述逻辑的Web服务动态组合算法

针对Web服务组合, 给出了输出分解匹配度、 服务关联图等概念, 并提出一种基于描述逻辑的Web服务动态组合算法. 该算法综合考虑了服务的语义、 服务组合的质量和效率等因素, 可以自动地根据用户的服务请求实现服务的动态组合.     

及有限元参数化分析

为研究实腹式型钢混凝土(SSRC)十字形异形柱的抗震性能,对4个不同轴压比、配钢率、加载方向的SSRC十字形异形柱进行了低周反复加载试验,分析了各试件的破坏形态、滞回性能、骨架曲线、位移延性.试验结果表明:当剪跨比较大时,试件发生弯曲破坏;试件的滞回曲线比较饱满;位移延性系数均大于3,破坏位移角在1/28~1/16之间.采用ANSYS对试件进行有限元分析,考虑型钢与混凝土之间的粘结滑移,分析比较了轴压比、配钢率及加载方向三个参数对试件承载力及延性的影响,有限元分析结果与试验结果吻合较好.试验及有限元分析均表明:SSRC十字形异形柱具有良好的延性、塑性变形能力,可以应用于高抗震设防烈度区的多高层建筑中.     

基于免疫聚类的Web日志挖掘

Web日志挖掘旨在使用数据挖掘技术从Web服务器日志文件中挖掘出有用的规律和模式,以此改进网站结构以及实现Web个性化服务。本文提出基于免疫聚类的Web日志挖掘算法,利用人工免疫系统的基本原理来进行用户聚类分析,从而发现相似客户群体、挖掘潜在客户。免疫聚类通过模拟免疫系统体液免疫应答的基本过程,提取出数据的基本特征,以此概括数据的分布特征,从而实现Web日志数据的无监督自组织聚类。通过在真实数据集上的实验证明了该算法的可行性和有效性。     

用户偏好建模：考虑长期与短期兴趣因素

鉴于电子商务网站推荐系统的需要,将用户兴趣分为长期兴趣和短暂兴趣,并提出一种基于长期兴趣和短暂兴趣的用户偏好表示法.利用web服务器数据库的数据,采用无监督学习方法,对用户注册信息进行挖掘,提取出用户长期兴趣.基于向量映射,对web服务器日志上的用户使用记录数据和内容数据进行分析,提取用户短暂兴趣.通过用户反馈信息修正"粗糙"用户偏好文档,使得用户偏好文档更新得以实现.最后,应用了实证案例验证了该方法的合理性和有效性.