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随着业务需求的不断变化，工作流模型需要快速变更以实现灵活的业务流程响应。本文提出了一种基于动态变更区域（DCR）和简化轨迹集（RTS）的高效迁移方法，旨在解决自适应工作流中的动态演化变更问题。通过引入新的正确性标准和迁移算法，该方法能够更准确地识别和迁移正在运行的实例，相较于传统方法显著提高了迁移效率和系统适应性。

本文介绍了基于三元空间计算（TSC）的流程调解方法，旨在解决Web服务交互中的行为不匹配问题。TSC结合了语义Web和元组空间计算技术，提供了一个全球可访问的中间件，支持Web规模的服务集成。文章探讨了流程调解框架与架构，分析了行为不匹配的类型及解决方案，并总结了相关研究工作。最后，文章展望了未来的研究方向，包括扩展多边交互、支持复杂工作流模式、增强服务发现与选择以及提高自动化处理能力。

本文探讨了查询能力与接口设计的框架，结合预处理、后过滤和传递绑定技术处理中介器查询，以集成异构数据源。同时，提出基于三元空间计算（TSC）的流程中介架构，解决Web服务交互中的消息序列不匹配问题，提升服务互操作性与可用性。

本文探讨了在GOM数据库环境下，如何通过扩展查询能力和优化接口设计来提升数据查询的灵活性和效率。框架支持多值选择、部分结果合并，并引入了11种属性装饰以更精确地描述数据源能力。同时，分析了预处理和后过滤技术在并视图、连接视图等不同场景下的应用流程和效果。通过实际案例展示了该框架在复杂数据源集成中的优势。

本文介绍了深度网络中异构数据库的查询松弛解决方案和墨西哥湾数据源的查询框架。通过属性重要度计算、数据库选择、DRG构建以及查询松弛等步骤，提高查询效率和结果质量。同时，针对墨西哥湾地区的数据分散问题，提出了基于中介器的数据集成思路。实验验证了DRG方法在平均查询次数和结果相似度上的优势，以及优化DRG在不同相对重要度阈值下的高效性。未来的研究将聚焦于进一步优化查询松弛措施和提升系统性能。

本文探讨了网页图像标注与深度网络查询松弛的解决方案。在图像标注部分，采用基于MLFDA的方法处理包含噪声和多模态问题的数据集，并通过HTML解析和特征提取完成标注流程。在查询松弛部分，提出了一种适用于深度网络环境的松弛策略，通过预处理分析属性重要性，并基于数据库关系图（DRG）优化查询过程。文章还对两种技术进行了对比分析，并探讨了其在实际应用中的潜力与未来发展方向。

本文介绍了两种前沿技术：SemSearch算法和基于MLFDA的Web图像标注方法。SemSearch算法通过优化语义分析，在非结构化P2P网络中实现了高召回率和高精度的语义搜索，展现出良好的可扩展性。而基于MLFDA的Web图像标注方法通过局部Fisher判别分析和混合组件学习，有效处理了自动获取训练集时引入的噪声数据，显著提升了图像标注的准确性。这两种技术分别在信息检索和图像管理领域具有广泛的应用价值，并代表了未来的发展趋势。

本文探讨了谷歌搜索结果排名的可信度与透明度问题，以及一种用于非结构化P2P网络的可扩展语义搜索算法SemSearch。研究通过分析谷歌及其合作伙伴的搜索结果，揭示了排名策略中的潜在偏差。同时，详细介绍了SemSearch的工作原理和实验性能，展示了其在召回率方面的优势，并展望了未来优化方向。

本文研究了泰国网络图谱的连接性特征，包括入度和出度的幂律分布、平均连接数、弱连通分量和强连通分量的分布，以及其不对称的蝴蝶结宏观结构。同时，分析了网络搜索站点的可信度问题，以谷歌搜索关键词“性别平等”的结果为例，发现其排名存在不合理现象，并提出提高搜索站点透明度和公正性的建议。研究结果揭示了泰国网络的独特结构及搜索排名中的潜在问题，为网络研究和搜索优化提供了参考。

本文探讨了两个具有重要意义的研究领域：拟声词在线词典系统的开发以及泰国网络图谱连通性的研究。拟声词在语言学习中至关重要，但高质量拟声词例句的收集较为困难。为此，研究者正在开发一个名为Onomatopedia的系统，旨在自动从网络中提取并整理拟声词例句，为语言学习者提供更丰富的资源。与此同时，泰国网络图谱的研究有助于深入了解国家网络结构及其反映的社会现象。通过分析多个泰国网络快照，研究人员揭示了网络图谱的幂律分布特征、连通性模式及其异常现象。未来，两个领域将在数据处理和信息传播方面相互借鉴，推动语言学习与网络

ONOMATOPEDIA是一款专为高级日语学习者设计的在线拟声词例句词典，通过网络搜索引擎收集实用日语例句，并采用规则筛选和增量式聚类方法，帮助学习者更高效地理解和掌握日语拟声词的多种用法。

本文探讨了互联网数据处理中支持基于不等概要的Top-K聚合查询方法以及日语学习中拟声词在线词典的构建。重点介绍了DSW方法在提高Top-K聚合查询效率和准确性方面的应用，以及ONOMATOPEDIA词典如何通过数据收集、筛选和聚类，为日语拟声词学习提供有效支持。研究为数据处理和语言学习领域提供了创新的解决方案。

本文介绍了遥感图像时空关联规则挖掘的Starsi算法和网络流量流中支持Top-K查询的DSW算法。Starsi算法通过图像块聚类、图像聚类和关联规则生成三个阶段，从遥感图像中挖掘时空关联规则，适用于天气预测和环境监测。DSW算法则解决了在不等概要上处理Top-K聚合查询的问题，适用于网络流量监控和用户行为分析。文章还对比了两种算法的应用场景，并提出了可能的优化方向，如使用替代聚类方法、改进规则生成算法、优化数据结构等，以提升算法性能和适用性。

本文探讨了金融投资与遥感数据分析领域的创新模型与方法。在金融投资方面，介绍了基于共动风险量化模型的投资组合构建方法，并通过实验验证了其优于传统均值-方差模型的表现。在遥感数据分析方面，提出了基于像素粒度的框架与Starsi三阶段算法，利用自组织映射和关联规则挖掘技术，从海量遥感图像中提取有价值的知识。实验结果显示，该框架和算法在知识提取效果和处理性能方面均表现优异。文章还分析了两个领域的共性，并展望了未来的发展方向。

本文探讨了连续属性离散化算法与多时间序列协同运动挖掘两个研究方向。一方面，基于统一标准卡方的离散化算法通过提出新算法、引入差异序列方法（DSM）和改进卡方统计量，提高了预测准确率并减少了决策树节点和规则数；另一方面，协同运动模型从数据挖掘角度重新定义了预期回报和风险，相比传统模型更准确地反映了资产间的依赖关系和投资者面临的真实风险。实验表明，这两种方法在数据处理和金融投资领域具有重要的应用价值和广阔的发展前景。

本文探讨了连续属性离散化在机器学习和数据挖掘中的重要性，并提出了一种新型的修正卡方算法（Rectified Chi2 algorithm）以及差异序列方法（DSM），以改进传统离散化算法的不足。通过实验验证，修正卡方算法和DSM方法在多个数据集上表现出了显著的优势，提高了分类模型的预测准确率，并减少了决策树的复杂度。文章还介绍了两种改进的χ²计算方法，进一步优化了离散化效果。这些方法为未来在医疗诊断、金融预测等领域的应用提供了新的思路。

本文介绍两种提高分布式查询密集型系统查询响应效率的策略：静态数据分布策略 DDH 和动态数据重新分配策略 DRC。DDH 通过基于查询负载历史的哈希技术实现离线数据分布，DRC 则通过中央控制器动态调整负载以应对变化。实验表明，两种策略在负载均衡和响应时间优化方面效果显著，适合在实际系统中结合使用。

本文探讨了优化Web系统性能和分布式查询密集型数据环境的两种关键方法。第一种方法基于特征选择的KPSA算法，用于识别Web系统的关键参数，从而减少参数配置空间和测试运行次数。第二种方法涉及分布式环境下的数据分布与重新分配策略，包括静态数据分布策略DDH和动态数据重新分配策略DRC，旨在平衡查询负载并提高响应速度。结合这些方法，可以有效提升系统性能，同时平衡性能与成本。

本文提出了一种基于特征选择的Web系统调优新方法，利用信息增益准则从众多可调参数中快速找出对系统性能有显著影响的关键参数。该方法简化了调优过程，减少了所需的领域知识，并在多种Web服务器和应用类型上验证了其有效性。实验结果表明，通过关键参数调优，系统响应时间得到了显著改善。

本文提出了一种基于模型检查的自动验证方法，用于确保Web端面向服务架构（SOA）应用的正确性和可靠性。该方法从应用源代码生成行为模型，并结合环境行为和用户定义的约束规范，使用UML序列图表示，并转换为适用于模型检查器Spin的Promela语言进行验证。通过实验评估，该方法在实际应用规模下具有良好的可扩展性和自动化程度。文章还分析了该方法的优势与局限性，并展望了未来的研究方向。

本博文探讨了语义Web服务组织与基于本体的数据清洗规则挖掘。首先介绍了语义Web服务的基础设施，包括其可扩展性和鲁棒性特点，以及通过分类存储、分类本体和自动分类算法优化服务发现的过程。接着重点分析了基于本体的数据清洗方法，利用本体建模有效和无效属性值组合，自动检测和修正数据中的不一致性，并通过用户交互挖掘数据清洗规则。此外，还对比了关联规则挖掘和语义信息集成中的本体应用，突出了本文方法在数据清洗领域的独特优势。最后总结了该方法的优势，并展望了未来的优化方向和应用场景。

本文提出了一种支持语义的Web服务组织框架，通过四层架构解决传统UDDI注册中心存在的单点故障、性能瓶颈和语义缺陷问题。该框架基于特定领域本体和分类本体实现服务的自动分类与高效发现，实验结果表明其在服务发现效率上优于集中式方法，具有良好的可扩展性和实用性。

本文探讨了本体知识管理的方法、框架与应用，重点介绍了如何通过形式概念分析（FCA）、自组织映射（SOM）和K-均值聚类等方法对大规模本体进行高效管理。文章提出了一个包含语义聚类生成和语义查询匹配的原型框架，并详细分析了三种本体知识管理任务：概念聚类方法、基于集群的识别方法和基于概念的查询方法。通过这些方法，可以显著提高本体知识管理的效率和精准度，为知识共享和重用提供强大支持。

本文介绍了ACORN和混合无监督聚类技术在自动化领域本体构建与管理中的应用。ACORN通过聚类映射和通用性排序技术，能够高效提取领域特定概念并建立其层次关系；混合无监督聚类模型则结合形式概念分析、自组织映射和K-Means技术，实现了本体知识的有效管理和检索。文章还分析了两种技术的优缺点，并展望了未来的研究方向和实际应用场景。

本文探讨了可追溯P2P记录交换和ACORN本体构建工具的核心原理与应用。P2P记录交换部分分析了查询转发和结果收集的实现机制，并讨论了数据溯源和数据空间管理等研究领域；同时，详细介绍了ACORN工具的框架、概念提取方法及其关系识别技术，并通过实验验证了ACORN在自动化本体构建方面的优势。最后，展望了未来在查询语言扩展、查询优化和原型系统实现方面的潜在研究方向。

本文介绍了一种基于数据库技术的可追溯P2P记录交换框架，旨在解决P2P网络中记录来源追溯的难题。通过三层系统架构（用户层、逻辑层、物理层），结合分布式节点协作，实现了记录的插入、修改、删除和追溯功能。文章详细描述了数据表示方式、追溯查询的编写方法以及物理层的查询处理机制，展示了如何在去中心化的网络环境中高效支持记录的可追溯性需求。

本文深入解析了两种高效的P2P网络技术：ERASP和基于数据库技术的可追溯P2P记录交换系统。ERASP协议通过动态选择容量高、在线时间长的超级节点，构建了高效、健壮且低开销的拓扑结构，能够快速适应网络变化并保持稳定性。而可追溯P2P记录交换系统则通过三层架构和关系数据模型，解决了数据来源难以追踪的问题，提高了数据交换的可靠性与灵活性。文章还探讨了这两种技术在文件共享、科研数据共享和社交网络等领域的应用前景，以及未来的发展方向。

本文提出了一种新的随机P2P网络结构，结合了随机邻居选择和DHT环，能够以高概率在恒定跳数内解决请求。通过调整参数d和c，可以实现可配置的时间复杂度和空间复杂度，同时保持低维护开销。仿真结果验证了该网络的性能，并表明其接近理论下限的邻居数量。此外，文章还讨论了实际应用中的负载均衡、安全性和网络动态性等问题，并给出了具体的操作建议。

本文深入解析了分布式可控网络和低延迟可扩展P2P网络架构。分布式可控网络通过信息收集、分析和命令部署三个步骤实现对网络的有效控制，具有动态配置能力和较低的性能开销。而随机对等网络则采用简单均匀的随机邻居选择策略，能够在固定跳数内完成路由请求，具有低延迟和低维护开销的优势。两者为未来网络的发展提供了新的思路和方向。

本文介绍了一种基于序列嵌入技术和新型索引结构SEM-树的长序列数据压缩处理方法，旨在解决传统方法在计算成本和效率上的不足。通过构建SEM-树实现对长序列数据的高效索引和查询处理，并结合双边界理论和过滤策略加速搜索过程。实验结果表明，SEM-树在不同序列长度、数据库规模和字符集大小下均表现出优越的性能，在I/O和计算成本方面优于现有方法。

本文深入探讨了数据融合和长序列相似性搜索的关键技术。在数据融合方面，提出了一种结合性能权重和相异权重的组合权重计算方法，并通过实验验证了其性能提升效果。在长序列相似性搜索方面，介绍了SEM-树这一新型索引结构，通过序列嵌入与降维技术（SDR）显著提高了搜索效率。文章还对两种技术的未来发展方向进行了展望，为相关领域的研究和应用提供了重要参考。

本文探讨了数据提取、模式识别以及数据融合在信息处理领域中的应用与价值。首先介绍了数据提取的流程，包括模式树构建、属性分离、提取规则模型和集成方法，以及结果模式识别的同步标签分配策略。随后，针对线性组合数据融合方法进行了实验研究，比较了不同加权方案对融合结果的影响，发现幂函数加权和组合权重方案显著提升了性能。最后，总结了该方法的优势，并探讨了其在电子商务、招聘等领域的实际应用场景以及未来发展方向，包括算法优化、跨领域拓展和实时性处理。

本文探讨了网页数据提取与地址信息处理的相关研究，重点分析了基于模式的地址提取方法和深度网页数据的聚类提取方法。通过实验验证了添加少量地理信息表可显著提高地址提取的准确性，同时详细解析了聚类数据提取方法的五个阶段及其操作原理。文章旨在为处理复杂网页数据提供高效、灵活的方法参考，并对未来的研究方向进行了展望。

本文介绍了一种基于模式的网页地址提取方法，该方法结合HTML解析与视觉分割技术，有效解决了传统信息提取模型在网页环境下效果不佳的问题。系统通过HTML预处理、XML解析、知识搜索、决策与知识积累五大组件，实现了对网页中地址信息的高效提取与分类。文章详细解析了系统架构、工作细节（如歧义与冲突消除）、实验结果及应用前景，展示了该方法在无需大量地名词典和人工监督的情况下，仍能保持高准确率的优势。未来可通过引入深度学习技术和优化算法进一步提升性能。

本博文围绕移动设备信息展示技术与实践，深入探讨了多种展示方式和交互技术。包括在移动设备上使用VRML和X3D展示3D模型、鱼眼日历界面DataLens的日程概览功能、语音通道的自然交互优势以及触觉反馈提升输入准确性的方法。重点分析了数据库查询结果在小屏幕上的动态展示风格，包括引导式显示和序列化显示的适用场景与参数设置，并提出了基于访问历史、LRU策略、上下文感知和聚类分析的内容选择策略。最后通过流程图和操作步骤总结了整体技术框架，为优化移动设备上的信息展示提供了全面的技术支持和实践指导。

本文探讨了网页信息提取和移动设备信息呈现的相关技术与挑战。在网页信息提取方面，对比了正则表达式、基础DOM树分析和高级DOM树分析等方法在不同信息提取任务上的效果，并分析了现有系统的局限性。在移动设备信息呈现部分，讨论了移动设备的特点与设计挑战，提出了界面设计准则，并详细介绍了视觉、音频和触觉通道的信息呈现技术。最后，文章总结了现有技术的不足，并展望了未来的发展方向，包括多页面信息提取、多模态交互优化以及个性化与自适应呈现等。

本文详细解析了多种网页信息提取方法及其系统类型，包括HTML树处理系统、自然语言处理（NLP）系统、包装器归纳系统、建模系统和本体系统，并对比了各自的原理和局限性。文章提出了一种半自动包装器系统，结合正则表达式和DOM树结构，针对不同类型的网页信息采用不同的提取技术，通过训练学习提取规则，提高了提取性能。系统流程包括预处理阶段和提取阶段，使用规则合并技术减少规则数量，并通过实验评估了系统的召回率和精确率。最后总结了系统优势及未来改进方向。

本文探讨了缩略词模式的挖掘与排序方法，以及其在查询扩展中的应用，同时分析了网页信息提取的技术与挑战。通过实验评估，对比了AcroMiner与Acrophile在缩略词模式发现和排序方面的性能，并提出了网页信息提取的优化建议和未来发展趋势。

本文探讨了XML数据库中推理攻击的安全验证方法，并介绍了改进的M2方法相较于M1在内存使用和验证效率上的优势。同时，深入解析了AcroMiner框架，该框架用于高效挖掘文档中的首字母缩写词模式，支持灵活的映射规则和高级策略，适用于文档处理和搜索应用。文章还提供了两种技术的实际操作步骤及未来发展方向。

本文探讨了增强型相互认证与密钥交换协议（EC-MAKEP和ES-MAKEP）以及XML数据库中的推理攻击安全验证方法。通过对比两种协议的计算成本和带宽开销，突出了EC-MAKEP在安全性与低带宽环境中的优势。同时，提出了基于k-保密的XML数据库推理攻击防御机制，并设计了基于树自动机的安全验证框架，实验表明改进后的验证方法显著提升了时间效率。文章还展望了未来在协议优化、验证方法扩展及多协议融合等方向的研究潜力。