基于Restful的Mashup应用服务系统

轻量级Restful架构、采用开放Web API组合得到的Mashup应用,发展迅速、数量众多。开发者用户如何准确、快速地找到所需的高质量Mashup应用,以构建面向Mashup应用的服务系统,成为一个具有挑战性的问题。针对该问题,开发了一个基于Restful的Mashup应用服务系统,采用TF/IDF、Jacard相似度系数等关键技术,实现了Mashup应用的注册与管理、匹配与搜索、Mashup网络构建,以及Mashup应用推荐等功能。测试结果表明该系统界面友好,功能完备,能够帮助开发者用户快速、准确地找到所需的高质量Mashup应用。

WordNet应用程序编程接口改进方法及其在Mashup服务发现中的应用

传统的WordNet应用程序编程接口(API)在使用时是基于文件操作的,每执行一次API都需要到库文件中查找,因此导致基于API操作的文本分析与相似度计算耗时较为严重。因此,提出一种WordNet API改进方法:将WordNet概念语义网的构造过程移植到内存中,同时增加了若干便于相似度计算的API,使得概念之间关系的追踪进程和文本相似度计算过程得以加快。该方法在Mashup服务发现过程中得以应用,实验证明利用改进后的API能够有效地提高Mashup服务的查询效率和查全率。

Mashup应用安全风险评估模型研究

Mashup应用作为企业情境应用程序,它利用从外部数据源检索到的内容来创建全新的服务。由于缺乏安全标准和核实鉴别的信任机制,随着更多的企业用户构建基于Mashup的应用,潜在的安全风险急剧增加。为了解决这个问题,以开发者的视角,通过解构Mashup应用的开发过程,集静态和动态安全风险因素于一体,透视Mashup应用的组件和行为特征,提出Mashup应用的定量风险评估框架,定义风险评估模型,在满足假设条件基础上,应用Markov链予以定量评估,为开发安全的应用提供参考。

一种支持终端融合的Mashup应用开发与运行平台

现有的Mashup开发平台通常面向单一终端,因此开发出的应用无法在多种终端设备上同时使用。针对该问题,提出一种支持终端融合的Mashup应用开发与运行平台,称为MA-DRP。在开发阶段,MA-DRP通过简单的拖拽操作,以所见即所得的方式创建Mashup应用的逻辑结构,简化开发过程。在运行阶段,MA-DRP平台使用页面转换引擎、数据转换引擎及页面解释器等模块自动并动态地实现针对特定终端的页面布局、数据格式和页面控件的调整,使得通过一次开发得到的Mashup应用能自适应运行于不同的终端设备上。基于MA-DRP,展示了一个使用桌面浏览器与手机终端均能访问的Mashup应用,验证了MA-DRP的有效性。

基于Mashup的移动应用开发架构设计和研究

为了改善目前移动应用种类单一、用户体验不足的现状,文章将Mashup技术运用到移动应用开发中,提出了一种基于Mashup技术的移动应用开发架构,并探讨了移动Mashup应用的计费模式,最后就提出的架构进行了分析总结。

公共自行车网站中的Mashup应用

武汉公共自行车站点查询网站在百度地图API的基础上,结合相关自行车数据,开放专门查询自行车的网站,方便市民查询使用。本文从网站功能的角度出发,分析其中的Mashup应用及其原理。

基于Mashup的推荐书目服务的实现

分析在图书馆特色信息服务中Mashup应用的必要性,针对双层增值指出现有Mashup应用的不足。以服务增值为原则,开发出一种图书馆推荐书目与书评信息的专业应用方案。

一个用户主导的情景数据集成应用构造环境

随着网络的普及和深入应用,人们希望共享和集成丰富的网络信息资源,以满足其个性化需求。文中提出了一个用户主导的情景数据集成应用构造环境DSS,用以支持大量不具备专业编程知识的最终用户自行利用既有的网络信息资源即时构造应用。DSS支持当前常见的网络信息资源,实现了交互式的网页资源个性化服务封装,并将Spreadsheet和嵌套关系模型相结合,提供了可视化的嵌套电子表格操作和公式语言,以支持用户进行数据服务的组合。通过案例和相关工作的分析比较,表明了DSS上述功能的有效性。

情境应用研究现状及关键问题

针对企业与大众用户需求的日益多样化和复杂化问题,从情境应用的背景出发,重点分析了情境应用的主要特点及其典型应用,然后从情境应用的软件架构、开发工具及支撑平台等方面介绍了研究现状,分析了在资源获取、组织、选取与推荐等方面的关键问题,然后讨论了Mashup与信息资源汇聚的联系,并从信息集成的视角给出Mashup的一个定义。从相应的研究得知,Mashup作为情景应用的一种重要的表现形式,是构建用户主导、即时资源汇聚应用的一种有效方法。

MDOM:一种支持Mashup编排优化的频繁模式发现模型

通过访问Open API,用户可以轻松地获取站点的数据或服务,实现多个站点的数据和应用集成,构建个性化的Mashup应用.然而,随着可供选用的Open API数目和种类的增多,为快速构建高效的Mashup应用提出了挑战.本文在分析已有Mashup应用中可能存在的Open API编排模式基础上,根据Open API编排模式的有向性,提出了描述Mashup应用的有向编排图模型--MDOM.根据MDOM特征,利用有向图理论及频繁模式发现相关算法,提出了适合于MDOM特征的频繁子图挖掘算法FSOMM,并用实验验证了该算法的性能.通过将该算法运用于真实数据集,实现了真实频繁Mashup编排模式的挖掘.该模型的提出以及频繁编排模式的发现,为用户在构建Mashup应用时选择合适的Open API编排模式提供依据,从而为创建高效的Mashup应用提供保障.

中兴通讯移动互联网业务平台及应用实践

移动互联网的业务挑战随着移动互联网的蓬勃发展和S N S浪潮的普及,互联网应用由传统的单向信息发布模式进入到Web2.0时代。Web应用更加丰富、复杂、要求严格、注重用户的交互性,产生了用户分享,用户发布、订阅,Mashup等很多个性化内容,互联网上有了更多的实时应用如聊天、微博等,也有了更多的协议、更多的连接、更多的客户端类型、更多的终端应用。WEB已经成为现代社会各种信息的载体,

一种面向企业的语义Mashup平台

Mashup是一种允许用户糅合多种服务形成新服务的一种WEB应用程序开发技术.目前的Mashup工具均需要用户具有编程经验和对相关资源比较了解才能构建有效的Mashup程序.提出一种面向企业的语义Mashup平台(enterprise semantic mashup platform,ESMP).它提供了对资源进行语义标注、连接的方法,同时提供工具帮助用户实现Mash应用程序的开发和发布,使用户能快速构建有效的企业解决方案.

Mashup研究综述

Mashup作为Web2.0上一种代表性的应用构建方式,已经得到了众多的研究者和开发者的关注。目前,针对Mashup的研究主要集中在Mashup数据源的转化和集成、系统的设计、支持工具和平台、对软件工程影响、Mashup的质量属性以及在特定领域的应用6个方面。在这些研究成果的带动下,Mashup逐渐变得可用,但在达到"用户作为开发者"这一最终目标之前,仍然有一些困难需要克服。

服务器端Mashup开发平台的设计与实现

针对当前客户端Mashup应用程序存在的不足,提出一个服务器端Mashup开发平台。采用基于接口的面向对象设计方法,使平台具有良好的可扩展性,利用对象池提高平台性能,使用数据总线减少系统耦合,提高平台的灵活性。实践证明,该平台能够满足服务器端Mashup应用开发的需求。

基于Web2.0的情景应用程序的构建研究

在企业软件应用中,开发生命周期短、面向业务的情景应用程序需求大量增加。随着新一代互联网Web 2.0的普及,推动了基于Web 2.0的情景应用程序的发展。本文提出基于Web 2.0的情景应用程序体系结构,并阐述如何创建一个实例。

融合SOM功能聚类与DeepFM质量预测的API服务推荐方法

由于越来越多的企业和组织纷纷将自己的业务、数据或资源封装成服务,并通过API的形式发布到互联网上,API服务的数量呈现倍增趋势.在此背景下,如何从这样一个大规模的API服务集合中,快速有效地找到满足开发者用户Mashup需求的API服务,已成为一个挑战性问题.为此,本文聚焦于“推荐合适的API服务以构建高质量Mashup应用”问题,以面向服务内容的功能聚类为基础,结合基于多维服务质量的评分预测,提出一种融合SOM功能聚类与DeepFM质量预测的API服务推荐方法,用于创建高质量的Mashup应用.该方法首先采用Wikipedia 作为外部语料库扩充API服务文档的内容并利用HDP模型建模其主题分布.通过WikiExtractor抽取出Wikipedia中的语料数据,并利用Word2vec工具训练该语料数据获得其词向量模型.利用训练好的Wikipedia词向量模型对API服务描述文档进行扩充.针对扩充后的API服务文档,使用HDP主题建模技术,挖掘出其隐含的主题信息,自动确定最优主题个数,以准确地度量API服务文档之间的语义相似度.然后,采用SOM神经网络进行面向主题的API服务聚类.在HDP主题建模之后,对获得的“API服务文档-主题”向量采用SOM神经网络聚类算法进行主题聚类,通过自组织过程,将众多的API服务划分到不同的功能类簇中,每一个功能类中包含多个具有相似功能的API服务.接下来,针对API服务类簇中所有具有相似功能的API服务,利用DeepFM模型建模和挖掘其多维QoS属性之间的复杂交互关系,预测并排序API服务的质量得分.DeepFM模型自动地提取出QoS数据中(包括流行度、共现次数等)的有效的特征组合关系(包括高阶特征和低阶特征组合关系),预测并排序每一个API服务相对于目标Mashup应用的质量得分,推荐得分靠前的 N 个API服务给开发者用户.最后,在真实Web服务数据集上进行了实验比较与分析,实验结果表明:本文方法在准确率、召回率、纯度、熵、DCG、HMD等性能方面都要整体优于其它六种方法.相比于TF-IDF、LDA-K-CF、LDA-K-FM、HDP-K-CF、HDP-K-FM、HDP-S - FM,本文方法的准确率指标分别提升了196.2%、49%、33.8%、31.2%、12.3%、10.3%,DCG值分别提升了161.8%、26.4%、18.6%、16.2%、6.73%、4.5%.

利用基于Mashup的轻量级应用集成框架构建数字图书馆门户

设计并实现一个基于Mashup技术的轻量级应用集成框架,该框架采用前端MVC模式以及服务组件架构,具有轻量级、易扩展以及松耦合集成的特点。在该框架的基础上构建数字图书馆门户,实际测试表明该门户系统运行效率高,能快速、低代价地整合各类分布环境下的异构资源。对于中小型图书馆,该解决方案具有较为普遍的适用性。

Mashup在个人网络学习环境中的应用研究

由于网络的快速发展,社会化软件开始流行。Mashup是基于不同源的数据以及服务合并从而提高用户体验,本文就此从Mashup的概念以及三种基本理论概念进行阐述,并对Mashup构建所应该考虑到的技术以及社会因素进行详尽的解释,望透过基于Mashup模型要素设计分析,对Mashup在个人网络学习环境中的应用进行探讨。

Mashup技术在泛在学习情境下资源整合中的应用分析

一、泛在学习及其学习资源的建设要求 1.泛在学习 泛在学习（Ubiquitous Learning）是普适计算技术（Ubiquitous Computing）在教育领域的延伸,因此,要了解什么是泛在学习需先了解什么是普适计算。根据＂普适计算2007国际会议＂官方网站给出的定义,普适计算是指人们可以在任何时间任何地点通过我们日常生活中的物体和环境中的某一联网的动态设备,

基于天地图的房产信息系统开发及其关键技术

传统的房产信息仍停留在属性数据库管理阶段,已不能适应现代房产业务的需求。本文基于天地图提供的二次开发接口,并充分应用天地图API接口技术、系统数据整合与关联技术、数据集成应用Mashup技术、房产专题数据库构建技术设计开发了房产信息系统,实现了地图浏览和房产信息查询等一系列功能,为房产管理提供了崭新的方式,取得了良好的应用效果。