基于资源分类信息树的教育资源元数据分布式存储

在教育资源大规模应用系统中,除了资源数据存储外,资源元数据信息的更新、获取也会成为系统的瓶颈。我们提出了一种利用资源分类信息树来辅助教育资源元数据分布式存储的策略,并就其各种操作进行了研究。该策略除拥有集中式存储的资源查全、查准特性外,还拥有灵活的扩展性,能应对大规模用户访问。

服务环境下多粒度制造资源自适应组织与发现

为了加强区域协同制造,实现面向服务的制造,提出一种基于地理分区与制造资源分类树的多粒度制造资源自适应组织与发现机制。构建了基于业务流程的多粒度制造资源和多粒度制造服务模型作为协同资源存储的基础,讨论了制造资源分类树和多粒度制造资源的组织结构,进而给出了多粒度制造资源组织的自适应机制,包括多粒度制造资源的动态加入和退出以及资源的维护、负载感知的资源节点的分裂与合并,并设计了基于分类检索与三阶段匹配的多粒度制造资源发现算法。经算法性能比较,基于制造资源分类树的分类检索算法比同类算法有较快的搜索性能,粗粒度服务比单粒度服务组合具有更快的资源发现性能。通过仿真实验,验证了模型及其相关算法的有效性。

基于启发式搜索算法的网格信息查询优化

如何提高网格信息系统的查询效率是提高网格性能的关键问题之一。在基于资源分类树(将计算资源按其属性和数值组织成平衡二叉树)的网格信息系统中,资源分类树深度过大,搜索效率就会降低。针对该问题,提出基于启发式搜索算法的查询优化方案并成功应用于原有的查询系统。给出具体的算法、实验步骤及结果分析。实验结果表明,采用启发式搜索可以提高网格查询系统的查询效率。

军校图书馆个性化推荐服务系统实施方案

军校图书馆的个性化推荐服务,它是根据读者的兴趣爱好、行为习惯等建立读者的兴趣模型,进而满足读者个性化的信息需求,能大幅度提升图书馆资源利用率、读者满意度,使图书馆的服务更加的智能化、人性化和具有针对性。