pink7的博客

本文介绍了RDF图主题识别与XQuery模型转换框架。RDF图主题识别结合用户偏好和基于密度的聚类算法，有效划分大型RDF数据集中的主题区域，应用于知识图谱导航、数据集成与语义搜索。XQuery模型转换框架通过自动生成XQuery库，支持从任意XML表示的元模型中实现高效模型转换，适用于软件系统集成、数据迁移和模型驱动开发等场景。文章详细阐述了两种技术的流程、实现要点及应用前景，并提供了流程对比与mermaid图表支持。

本文探讨了RDF图中的主题识别与智能家居建模两大技术领域。在RDF图主题识别方面，提出结合用户语义偏好与图聚类算法（如MCODE）的方法，通过预处理、图聚类和标签提取三个步骤，实现对RDF数据集的主题划分与语义描述。在智能家居建模方面，采用参考网范式构建多代理系统，支持集成消防、气候、窗帘、多媒体等服务，提升老年家庭环境的智能化水平。文章还展示了两者融合的应用前景，为数据驱动的智能系统发展提供技术支持。

本文探讨了非均匀分布值近似算法在频率估计中的改进方法，提出基于分位数的动态计算方案以克服传统直方图均匀假设的局限性。同时，结合老年智能家居系统建模需求，采用参考网与定时网相结合的Petri网扩展形式，构建多代理协同系统。通过JESS规则引擎实现个性化服务与健康监测，支持如早餐准备、紧急呼救等场景的智能响应。系统具备个性化服务、智能协作和实时健康监控优势，未来可融合更多传感器与AI技术，提升老年人居家生活的安全性与舒适性。

本文介绍了一种高效近似非均匀分布值的算法，针对传统直方图方法在处理非均匀数据时精度不足的问题，提出基于等距分位数的动态近似方法。该方法通过维护d个标记，结合均匀频率假设，在无需存储所有值的情况下实现高精度近似。文章对比了连续值假设、点值假设、均匀分布假设等常见方法，并通过实验验证了新方法在非均匀分布数据上的优越性。此外，还探讨了自适应优化、并行计算等改进方向，并以电商用户消费分析为例展示了其实际应用价值。

本文介绍了可扩展谱聚类与加权PageRank算法的原理、实验及应用前景。通过稀疏亲和矩阵表示和高效的地标选择策略，特别是基于加权PageRank的方法，在保证聚类准确率的同时显著降低了计算成本。实验在COIL100和CMU-PIE高维图像数据集上验证了该方法优于传统NCut和Nyström谱聚类，具备良好的可扩展性。未来研究方向包括增量学习、半监督约束融合与分布式实现，有望推动谱聚类在大规模数据场景中的广泛应用。

本文介绍了列存储NoSQL星型模式基准（CNSSB）与一种可扩展谱聚类方法。CNSSB基于SSB改进，支持生成大规模列式数据和决策查询，用于评估NoSQL数据仓库性能；实验表明Phoenix在HBase上的查询性能优于HQL。提出的可扩展谱聚类方法采用加权PageRank选择亲和图中重要节点作为地标，在保证低计算成本的同时显著提升聚类准确性，实验验证其在人脸与形状图像数据集上优于现有加速方法。未来研究方向包括拓展CNSSB应用场景及优化谱聚类的地标策略。

本文介绍了CobWeb多维数据模型与CNSSB列存储NoSQL星型模式基准测试在文档OLAP和大数据分析中的创新应用。CobWeb通过内容、结构、元数据、关键词和语义五个维度构建灵活的无事实度量模型，支持多视角文档分析，并提出排除约束、重复维度、递归参数和相关维度等机制提升查询实用性。其逻辑模型采用OROLAP，结合单值与多值链接，在Oracle 10g中实现并支持自动生成SQL查询。CNSSB则从SSB衍生，针对列存储NoSQL系统进行非规范化设计，将维度封装为列族，消除连接操作，提升查询性能，适用于HB

本文探讨了用于文档在线分析处理（OLAP）的两种创新多维模型：Diamond模型和CobWeb模型。Diamond模型通过标识符检查、层次结构识别、弱属性与时间维度确定等规则，自动生成标准维度，并引入版本和语义维度以增强对文档内容的理解；CobWeb模型则基于标准方面构建维度，支持排除约束、递归参数、重复维度和相关维度，适用于异构文档的灵活分析。文章还提出了未来研究方向，包括模型实例化、可视化、新OLAP运算符设计及文本挖掘技术的应用，旨在提升文档分析效率，助力企业决策。

本文提出了一种用于文档OLAP的新型多维模型——钻石模型，旨在解决传统多维模型在处理复杂文本数据时忽视结构与语义结合的问题。该模型通过标准维度、版本维度和语义维度，全面捕捉文档的结构特征与语义内容，并基于DTD或XSchema定义，利用一组启发式规则实现模型的准自动生成。文章详细阐述了模型的组成、元模型结构、生成规则及应用流程，并通过电影节示例展示了模型构建过程。钻石模型兼顾结构与语义，支持层次化分析，适用于文档数据分析、信息检索和知识管理等领域，具有良好的扩展性与应用前景。

本文提出了一种结合数据挖掘的数据仓库快速原型设计方法ProtOLAPMining，用于支持复杂OLAP应用的敏捷开发，特别适用于无预定义层次结构的混合数据场景。该方法在概念层面集成数据挖掘技术，利用凝聚层次聚类（AHC）算法自动构建维度层次结构，并通过扩展ICSOLAP UML概要实现多维-数据挖掘模型的形式化表达。以法国卢瓦尔河沿岸鸟类生物多样性分析为例，验证了该方法在处理时空、物种和环境变量等多源异构数据中的有效性。系统工具基于ProtOLAP扩展，支持从需求定义到OLAP探索的全流程自动化，并允许迭代

本文深入探讨了分布式数据容器作为实现高效实时协作的关键技术，介绍了其基于操作转换（OT）框架的架构设计，支持线性和层次拓扑结构的数据组织。文章详细解析了数据模型、操作模型与转换模型三大核心组件，阐述了CRUD操作的并发处理与冲突解决机制，并重点分析了线性容器与层次容器的实现原理及批量删除等复杂场景的协调策略。通过示例代码和流程图展示了实际操作过程，总结了该技术在在线文档协作、项目管理、社交平台等场景的应用优势，同时讨论了性能优化方向与面临的挑战，展望了未来在性能、安全性和应用拓展方面的潜力。

本文介绍了基于手势的数据探索工具GBXT和复制收敛数据容器RCDCs的技术原理与应用场景。GBXT通过创新的手势交互实现高效的数据浏览、筛选与排序，适用于移动环境下的临时性数据探索；RCDCs则利用操作转换（OT）机制解决分布式系统中多节点数据复制与一致性维护的难题，广泛应用于协作编辑、分布式数据库和物联网等领域。文章还探讨了GBXT在输入方式、可视化和性能优化方面的拓展方向，以及RCDCs在一致性、性能和可扩展性方面面临的挑战与解决方案。两者分别在人机交互与分布式数据管理方面展现出重要价值。

GBXT 是一款基于手势的通用数据探索工具，旨在通过直观的可视化界面和触摸交互帮助用户探索关系型与非关系型数据源。该工具结合模式与实例信息，采用嵌套表表示层次结构，并通过滑动、拖拽等手势实现选择、展开和裁剪操作。GBXT 适用于有一定数据库知识但非专家的用户，支持 JDBC 和 REST 接口的数据源，可在移动设备上运行，具备良好的可扩展性与用户体验。

本文探讨了将XML文档映射到关系数据库的多种方法，包括基于标签的方案、SQL/XML标准以及原生XML数据库支持。提出了一种基于模型的映射方法，利用SQL:2003的集合类型和对象引用，在Informix上实现原型系统XML2DB。通过性能评估，分析了不同方法在存储空间、插入与检索速度方面的表现，并讨论了DTD对处理可忽略空格的重要性。最后总结了操作流程、关键技术点，并展望了更新优化、索引设计和XQuery翻译等未来研究方向。

本文探讨了云计算环境下的本体上下文感知服务级别协议（SLA）管理方法，通过本体推理实现动态资源调整以保障服务质量；同时提出一种基于SQL:2003标准的新型XML文档到关系数据库的可逆映射方法，利用复杂结构和集合类型保留XML层次结构，并在Informix平台上实现与性能测试，结果表明该方法在运行时间、内存使用和存储效率方面优于Oracle对象关系存储。文章系统分析了多种XML存储策略，并对未来优化方向进行了展望。

本文提出了一种基于本体的上下文感知SLA管理方法，旨在提升云计算环境下的服务质量保障。该方法覆盖SLA的建立、验证和监控全生命周期，利用本体建模和语义推理实现对消费者上下文的动态感知与响应，能够预测资源需求变化并主动调整服务，避免SLA违规。通过CloudSim模拟验证，该方法显著提升了QoS稳定性，降低了执行时间与违规风险。文章还总结了该方法在消费者和服务提供商双方面的优势，并展望了未来在推理规则完善和上下文参数扩展方面的研究方向。

本文提出了一种基于本体的云计算上下文感知SLA管理方法，旨在解决当前云服务中SLA缺乏灵活性、语义表达不足以及难以应对消费者需求动态变化的问题。通过引入上下文感知技术，实时采集用户需求与环境变化，并结合本体对SLA参数和上下文信息进行语义建模，利用推理引擎推断用户潜在资源需求，实现SLA的动态调整与优化管理。该方法有效提升了QoS稳定性，降低了SLA违规风险，并具备良好的可扩展性，为云计算环境下的服务级别管理提供了智能化解决方案。

本文提出了一种基于本体的建模方法，用于构建海豹语义轨迹本体。通过UML2OWL工具将UML类图转换为OWL-DL本体，并结合领域知识定义了海豹活动相关的概念与关系。系统集成了时间本体OWL-Time以支持时间推理，并利用Oracle Semantic Technology实现本体的存储、规则定义与推理。为降低高复杂性推理成本，引入两层推理机制：主要过滤器通过区域受限搜索（ARS）提取轨迹数据中的兴趣点，次要过滤器在兴趣点上应用领域规则进行语义标注与活动识别。实验结果表明，该方法显著提升了推理效率，能够在全量

本文提出了一种基于混合特征的本体实例相似性度量方法（SOIM），有效结合分类与数值属性，提升了聚类质量。同时，针对轨迹本体推理复杂度高的问题，设计了两层推理过滤器，通过初级和二级过滤显著提高推理效率与准确性。实验结果表明，SOIM在多个特征上优于传统层次聚类，而两层过滤器有效降低了计算时间和内存消耗。未来工作将聚焦于特征加权优化及大规模轨迹数据的应用验证。

本文提出了一种基于图语法与混合特征的本体合并与聚类方法。通过类型化图语法和代数图变换，结合Levenshtein距离与WordNet语义识别，实现本体的自动合并，并设计AddEquivalentEntity和AddSubClass等重写规则丰富全局本体。开发了GROM工具支持全流程自动化，涵盖相似度搜索、本体合并与语义适配。同时，针对含数值与分类属性的本体实例，提出融合实例、属性与关系三维度的混合相似度度量，提升聚类质量。该方法形式化程度高、可扩展性强，适用于复杂本体环境下的知识融合与数据分析，未来将聚焦冲

本文介绍了一种基于代数图变换的本体合并方法，利用类型化图语法（TGG）和单推出（SPO）技术，通过相似性搜索、最小化差异、创建公共本体和合并本体等步骤，实现多个本体的形式化整合。该方法具有一致性、灵活性和可扩展性，适用于复杂知识系统的融合，并通过GROM工具支持实际应用。文章以EOCCAlps和COCCAlps本体为例展示了合并流程，同时探讨了未来在算法优化、智能规则生成和大规模性能提升方面的研究方向。

本文提出了一种基于增强信息内容相似度度量的本体稳定性评估方法，旨在提升本体演化过程中的质量控制。通过引入考虑属性关系的增强Wu&Palmer（Ewup）度量，改进了传统仅依赖继承结构的相似性计算方式。结合全局稳定性度量（SimStabGlob），该方法在本体丰富过程中评估并保持本体的稳定性。实验结果表明，即使经过多次连续丰富，本体的稳定性仍能得到有效维持，验证了该方法的有效性和鲁棒性。研究为本体的动态演化提供了更可靠的评估手段。

本文提出了一种基于本体的手工女性用户建模方法，旨在为突尼斯和阿尔及利亚等新兴国家的手工女性构建包含用户配置文件、上下文信息和领域知识的综合用户模型。通过访谈收集用户知识，使用Protégé构建本体，并结合SWRL规则实现个性化推荐与界面适配。系统能根据用户的读写能力、设备类型、位置、时间等上下文信息动态调整服务方式，提升用户体验与系统智能性。研究展示了该模型在实际案例中的应用效果，并展望了规则优化、原型构建与数据扩充等未来工作方向。

本文提出了一种面向多媒体内容检索的全服务方法，基于MaaS（Multimedia as a Service）模型，通过四阶段流程——描述、过滤、聚类和恢复，实现对分布式异构环境中多媒体Web服务的有效组合。方法采用SAWSDL语言对服务进行语义注释，并基于本体概念实现输入输出的语义匹配，利用多种匹配程度（如Exact、Subsumes、Has-Relation等）量化相似度，提升服务检索的准确性和相关性。通过医疗领域肺癌数据的示例验证了该方法的有效性，展示了如何将语义匹配与聚类技术结合，为用户提供结构化、连

本文深入解析了文本对象多维语义模型与多媒体服务组合技术。前者通过构建结构层次与语义层次，引入语义文本立方体（ST-Cube）实现对文本数据的多维分析，支持下钻与上卷操作，并提出基于UML包图的建模方法及立方体构建算法；后者针对分布式异构多媒体数据源访问难题，提出基于本体的多媒体Web服务（MaaS）组合方法，涵盖服务聚类、过滤、语义匹配等关键技术，具备高灵活性与可扩展性。文章还展示了实验验证结果，对比了两种技术的特点，并展望了二者在融合、智能化和应用拓展方面的未来发展趋势。

本文深入探讨了基于概念的语言模型（CLM）和文本对象的多维语义模型（MSMTO）在文本数据建模与分析中的应用。CLM通过融合语义概念提升信息检索性能，实验显示其在多个指标上优于传统模型；MSMTO则结合文本结构与语义层次，支持灵活的多维分析，适用于企业文档挖掘等场景。文章详细解析了两种模型的原理、结构、实现流程及实际应用，并对比了各自的优势与适用领域，展望了未来融合发展的潜力。

本文介绍了一种基于概念的语言模型（CLM），旨在通过整合文本内部的术语依赖与外部语义资源（如WordNet）中的概念关系来提升信息检索性能。模型将查询和文档表示为概念序列，并结合本体条目与非本体搭配，利用语义概率和平滑技术计算相关性得分。实验在TREC的WSJ和AP数据集上进行，结果表明，结合WordNet概念与频繁搭配的CLM 0模型优于传统一元语法模型；进一步引入上下位关系的CLM 1模型在多个指标上表现更优，尤其在处理包含同义词和层级语义的查询时显著提升检索效果。

本文探讨了数据挖掘与信息检索领域的两种创新方法。一方面，提出ARC-CVFDT方法，结合气生根分类器与CVFDT，有效解决数据流中缺失值和概念漂移问题，提升分类准确性与模型适应性；另一方面，构建基于概念和语义关系的语言模型，突破传统语言模型的词汇独立假设局限，缓解同义词与多义词带来的检索偏差，显著提升文档检索效果。实验验证了两种方法在合成与真实数据集上的有效性与优越性，未来可拓展至更多数据挖掘与信息检索应用场景。

本文提出一种基于本体的模型驱动生成方法，用于实现多用户和多领域场景下的编排开发、适配与部署。通过定义四种抽象本体（$O_{PiDi}$、$O_{PdDi}$、$O_{PiDd}$、$O_{PdDd}$）和五步流程（创作、映射1、映射2、转换、执行），支持将与平台无关的通用编排自动转化为特定虚拟世界平台（VWP）可执行的编排。该方法利用本体对齐和自动化转换算法，确保语义一致性，并通过StagMan组件在部署时进行实时验证与反馈。实验在OpenSim、SmartFoxServer2和自定义消息平台等多个VWP上

本文提出了一种基于多智能体系统的复合Web服务仿真方法，利用MAS和JADE框架对BPEL描述的服务进行行为模拟，验证数据操作正确性并检测死锁、活锁等异常。同时，针对多用户多领域虚拟环境中的编排问题，设计了一种基于本体的平台独立编排生成方法，结合MDA范式实现从通用高级本体到平台特定编排的转换与执行。通过实验验证了该方法在准确性、性能和可扩展性方面的有效性，并展望了自动化工具开发、QoS研究及跨领域应用等未来方向。

本文提出一种基于多智能体系统的复合Web服务模拟方法，通过将BPEL流程转换为JADE规范，利用JADE平台构建多智能体系统对服务组合的行为进行模拟。该方法支持消息交换观察、不可接受行为检测及服务属性评估，能够在设计早期发现潜在问题，提升Web服务组合的可靠性与性能。文章详细阐述了静态与动态部分的转换规则，并通过采购订单案例验证了方法的有效性。相比传统方法，该方案具备更强的交互能力、行为模拟支持和可扩展性，未来可进一步优化效率并应用于实际工业场景。

本文介绍了一种基于上下文感知的验证技术，用于解决复杂嵌入式系统（如汽车巡航控制系统）在传统验证中面临的状态空间爆炸和可维护性难题。通过引入上下文描述语言（CDL）对环境进行形式化建模，并结合OBP观察引擎中的自动上下文拆分与PastFree[ze]半外部可达性分析算法，有效降低了验证复杂度。以巡航控制系统为案例，详细展示了系统建模、环境构建、需求编码及验证全过程，结果表明该方法相较传统BFS可将可分析状态空间提升4.78倍。研究还发现了模型逻辑缺陷并提出改进建议，验证了该技术在发现设计问题方面的有效性。最后

本文探讨了社会环境模型的初始化与观测问题，提出基于模型驱动工程（MDE）的通用框架，利用领域特定语言（DSL）处理异构数据源与复杂模型之间的转换。同时，研究将上下文感知验证技术应用于汽车巡航控制系统（CCS），通过CDL语言建模和两种优化策略——自动上下文拆分与上下文导向的半外部可达性分析，有效缓解状态空间爆炸问题，并成功检测出关键并发错误。文章展示了MDE在社会系统建模中的灵活性以及上下文感知验证在复杂系统形式化验证中的优势，指出两者在环境建模与数据处理方面的共通性，为未来复杂系统的集成验证提供了新思路。

本文探讨了模型驱动工程在模型仓库开发和社会环境模型框架中的应用。首先介绍了基于元建模和模型转换技术的模型仓库架构与实现工具，涵盖工具链组成、多层架构设计及在铁路系统中的实际应用案例。随后提出面向社会环境系统的通用框架探索，旨在解决复杂系统中数据异构性和结构不匹配问题，利用MDE方法实现模型初始化与观察的自动化。文章总结了当前成果并展望未来研究方向，包括模型搜索自动化、约束规范优化以及跨工具集成，展示了MDE在多个领域提升系统开发效率与质量的潜力。

本文提出了一种基于模型驱动工程（MDE）的模型仓库开发方法学，旨在应对资源受限嵌入式系统（RCES）日益增长的复杂性。通过构建结构化的建模工件仓库，支持建模工件的创建、管理与重用，提升系统开发效率与质量。文章详细介绍了仓库元模型SARM的设计、建模工件分类与关系建模、工具链架构及在FP7 TERESA项目铁路案例中的应用验证。该方法结合元建模、模型转换与组件化思想，实现了从需求到实现的全过程集成，并展现出良好的灵活性与跨领域重用潜力。未来工作将聚焦模型验证、多领域扩展、智能推荐与开源生态建设。

本文提出了一种基于数据挖掘的模型检查中自动化故障分析方法，通过故障属性检查识别违反状态，构建错误跟踪，并利用TC-ITC算法量化转换的故障贡献。该方法结合转换频率与分布稀有性，有效定位潜在故障源。通过在BCET和死锁属性上的案例研究，验证了其在效率和有效性方面的优越表现，EXAM分数显示平均仅需检查约3%-16%的转换即可发现故障。该方法适用于安全关键系统和复杂系统调试，未来可扩展至活性属性分析与大规模系统优化。

本文探讨了基于数据挖掘的模型检查自动化故障分析方法及其在数据可靠性方面的应用。针对传感器数据不可靠、列稀疏等问题，提出采用NOSQL JSON文档存储提升数据建模灵活性；在模型检查中，面对反例复杂难解的问题，引入TF-IDF与KL散度思想，定义转换的故障贡献（CF），实现对可疑故障转换的有效排序。通过可达性图构建错误轨迹，并结合BCET等案例验证了方法在实时系统、工业自动化和物联网中的有效性。实验结果显示该方法在多种安全属性下均具备较高的故障定位准确率。未来将优化算法效率并融合机器学习技术，推动智能化故障预

本文探讨了大数据挖掘与用户行为数据建模的关键挑战与未来研究方向。涵盖大数据的4V特征、大图挖掘、Web数据挖掘及隐私保护等问题，并结合用户行为数据在移动应用中的建模实践，提出技术创新、跨领域合作、数据质量控制和隐私保护等应对策略。通过电商和移动应用的实际案例，展示了大数据分析在个性化推荐与用户体验优化中的应用价值。最后总结指出，随着技术发展，大数据挖掘与用户行为建模将在更多领域发挥关键作用。

本文围绕2014年国际模型工程与数据工程会议（MEDI 2014）展开，探讨了模型与数据工程领域的前沿研究进展。内容涵盖基于状态模型的分布式算法设计、大数据挖掘的挑战与方法、用户行为数据建模的关键问题，以及模型驱动开发和多领域应用（如多媒体检索、本体建模和数据仓库）。会议强调形式化建模、算法创新与实际系统应用的结合，展示了该领域在学术与工业界的广泛影响与未来发展方向。