摘要：本文提出了一种用于数据库自然语言接口设计的中间语言——IML(中介操纵语言),论证了它对不同模型的数据库管理系统(关系模型、网状模型、层次模型)及自然语言的适应性.文章详细讨论了IML到各种DML(数据操纵语言)的转换及汉语句子到IML的转换.

摘要：针对电子商务推荐系统本质上要解决的三个问题———数据源、数据模型和推荐策略,结合最新报道的相关推荐系统,提出并在实验室条件下实现了一个推荐系统原型。为提高该推荐系统的的通用性,采用顾客购买历史这种数据源格式,而不是常见的用户评分数据;另外,为保证产生足够的推荐结果并提高其质量,用关联规则和序列规则结合的方法来构建推荐系统引擎,并设计了一个基于一次表扫描时间的推荐策略。最后,从定性和定量两方面说明该推荐系统效率高,有更好的推荐质量。

摘要：随着位置探测设备[例如便携式电话、全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)等]的广泛使用,使得基于位置服务(Location-Based Services,LBS)日益受到人们的关注.LBS在给移动用户带来方便的同时,也带来了位置隐私泄漏的风险.已有的隐私保护策略通过位置泛化,把用户所在的位置坐标泛化为一个圆形或者矩形的隐匿区域,使得用户的位置很好地隐藏在这个区域中.但实际应用中,用户需要的隐匿区域往往是和实际地形相关的,并不一定是矩形或者圆形;相反使用圆形或矩形作为隐匿区域会增加无效区域的比例,降低位置信息的精度.基于已有系统的不足,本文设计实现了一个基于多边形隐匿区域的LBS系统.该系统允许用户自定义多边形隐匿区域,并基于LBS中心服务器,对用户的位置隐私进行双重保护.最后的性能测试说明了该系统的有效性.

摘要：现有的静态 Web 站点结构不能满足人们准确地找到所需信息和享用个性化服务的要求。本文不但通过Web 日志文件的挖掘,找出用户的频繁访问路径来改进 Web 站点结构,而且分析当前访问页面与后续候选推荐页面的内容相关性,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩 Web 页面内容。这样,用户可快速定位到频繁访问的后续页面位置,且页面内容大多是用户感兴趣的主题信息。在此基础上,提出了一个自适应站点模型 AdaptiveSite,经过推荐质量分析,该模型具有较好的优化性能。

摘要：本文对客户／服务器（Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ）的基本概念、原理进行了一定程度的叙述，并结合具体实践及如何使用这种新的技术中的问题作了概括。对基于Ｃ／Ｓ模式的广域信息网的建立提出了一个简单而实用的方案。

摘要：本文利用Java Applet和Java Network Launch Protocol等技术设计和实现了一个基于RSA盲数字签名的离线匿名的电子现金系统。系统采用B/S和C/S相结合的架构,可以方便进行Web在线支付和点对点支付。系统通过数字证书提供对用户和银行的强身份认证,用户在银行网站进行存取款和在商家网站进行支付,通过SSL协议来保证通信数据的安全,同时用户数据以加密的方式保存在本地磁盘,并可方便地移植到智能卡设备。

摘要：通过求解量子系统的密度矩阵方程，采用迭代法计算了光泵腔式ＮＨ３分子远红外激光的输出功率密度。在此基础上，对光泵腔式远红外激光的工作气压进行了理论研究。结果表明最佳工作气压与腔的功率反射系数、样品管的长度以及泵功率密度等工作参数之间是相互制约的，同时与参与激光过程的能级有关。在实验上采用电感性金属栅网作为反射器，设计制作出长度分别为１００ｃｍ、２０ｃｍ和１０ｃｍ的Ｆａｂｒｙ－Ｐｅｒｏｔ腔式远红外激光器，然后和ＴＥＡ－ＣＯ２激光器作泵浦源，成功地获得光泵ＮＨ３分子远红外激光，测量结果表明理论计算与实验数据相符。

摘要：根据教育领域中资源访问的聚集性等特征,以教育资源云存储系统架构为基础,设计了副本热度表征副本访问聚集性程度,实现了基于时空特征的副本相关数值计算;同时运用服务集概念和Hadoop分布式文件系统(HDFS)的存储机制提出了三方面的副本管理策略;最后在已开发的教育云存储系统ERS-cloud上进行了一系列实验,结果表明该策略能有效提升教育云存储系统应用效率.

摘要：以数据节点与网络链路的可靠性因素分析为基础,提出了云存储系统的数据副本服务可靠性模型。根据访问可靠性与数据副本数量、用户访问量之间的关系,设计数据服务可靠性、副本生成时机、存储节点选择的确定方法,实现了副本分布、删除算法,并在云存储系统ERS-Cloud上进行一系列实验,结果表明该方法能够有效保障数据服务的可靠性,进一步降低副本的冗余存储数量。

摘要：为了克服惩罚函数法存在的罚参数难以选择和控制的主要缺陷,利用个体违反约束条件的程度函数,定义了约束强度指标,并设计了一种新的具有较强全局搜索能力的多父体杂交算子,从而提出一种基于约束强度的有效的演化算法。通过数值验证比较其性能优于现有的一些约束单目标优化演化算法。