基于XML的WEB数据挖掘系统框架的设计与实现

互联网的广泛应用使Web数据挖掘成为当前数据挖掘技术研究的热点，而XML正逐渐成为新一代互联网数据组织和交换的事实标准，两者的结合－基于XML的Web数据挖掘技术成为Web数据挖掘中一个重要的研究课题。分析了Web数据挖掘技术的难点，提出了一个基于XML的Web内容数据挖掘系统框架。     

互联网与地理信息系统

简要介绍了互联网与地理信息系统结合的产物-万维网地理信息系统，进而探讨了因特网在地理信息系统中的应用和WebGIS的实现技术，分析了互联网地理信息系统存在的问题与发展趋势。     

基于Web虚拟实验教学系统的研究与设计

通过对虚拟实验教学系统的需求进行分析 ,介绍了远程教育中虚拟实验教学系统的设计技术及实现方法 .重点讨论了该系统中多媒体教学课件的设计、网络通信、Web数据库访问及连接、虚拟仪器的定制及多媒体编码压缩等关键技术     

基于WebGIS的流域环境信息系统设计与开发——以江苏省为例

以几个重大原则为指导，运用WebGIS技术，设计开发了江苏省流域环境信息系统。系统开发采用ARC／INFOGIS平台、SQL数据库管理系统，结合VB等高级编程语言完成。整个系统是基于Internet/Intranet技术的Web信息发布系统，重点讨论了该系统的总体结构与功能，系统由数据库管理模块、流域环境管理模块和应用模型库3部分构成，解决了空间数据与属性数据的集成问题，实现为流域环境管理部门提供辅助决策支持目的。     

一种基于Web的三维实时显示飞行仿真的实现方法

提出了使用ActiveX控件技术实现基于Web的三维实时显示飞行仿真的实现方法。以无人机的三维实时仿真为例 ,分析了基于Web的三维实时显示飞行仿真软件的开发过程中三维模型的建立、网络通信、虚拟场景漫游等环节的关键技术 ,并给出相应的解决方法。通过实验 ,证明了这种方法是可行的     

Request Dispatching Algorithms for Web Server Clusters Based on Load Balancing

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B/S结构下研究生培养方案制订系统分析设计

针对目前研究生培养方案制订过程的复杂性,提出了一种基于Web和三层B/S模式的研究生培养方案制订系统.该系统成功地解决了学校管理、教师制订培养方案和研究生选择课程三者之间的关系.主要讨论了B/S的结构及其工作原理,设计了系统功能图,其中包括系统控制模块、学生管理模块、教师管理模块、课程管理模块和教室管理模块.该系统的应用保证了研究生培养方案的安全性、稳定性和高效性.     

一个基于语义万维网的应用平台

为了对语义万维网程序提供支持，构建了一个基于语义万维网应用的平台(SWAP)。介绍了SWAP的存储模型，包括对文本文件的支持、数据库的设计和构建；描述了中间层的应用程序接口的设计，举例阐述了存储模型与核心数据结构的转换，并简单介绍了建立在此基础上的语义知识编辑环境这一特殊应用，SWAP系统为语义万维网程序的开发和运行提供了一个完整的平台。     

A Framework of Semantic Information Representation in Distributed Environments

0 IntroductionOonft thhee gcloombaml uinnifcoartimoanti onentiwnofrraksst rhuacstu mread,et ahvea iglraebalte teox puasnesrisolarge number of autonomous data repositories ,however ,these repositories present different structures and semantics result fromthat distinct data sources may use different modeling methodsmaking very difficult to share and exchangeinformation.Recentlythere have been some works ,such as OntoBroker in Ref .[1] ansystemin Ref .[2] ,that focus on the umformrepresentation …     

Integrating Multi-Source Web Records into Relational Database

How to integrate heterogeneous semi-structured Web records into relational database is an important and challengeable research topic. An improved model of conditional random fields was presented to combine the learning of labeled samples and unlabeled database records in order to reduce the dependence on tediously hand-labeled training data. The pro- posed model was used to solve the problem of schema matching between data source schema and database schema. Experimental results using a large number of Web pages from diverse domains show the novel approach＇s effectiveness.