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第一篇计算机网页设计论文范文参考：交互式屏幕共享的低复杂度压缩和低延时传输方法
近年来,随着个人电脑、智能手机和智能电视机等数字设备的发展,融合多个数字设备,以获得更好的用户体验的需求逐渐增加.而交互式计算机屏幕共享技术就是实现这种需求的一种重要技术.本文对于交互式屏幕共享中的一些关键技术进行了研究.交互式计算机屏幕共享需要做到以很低的端到端延时实现屏幕内容共享.一方面,这需要做到低复杂度的屏幕编解码,另一方面,这需要实现低延时传输.本文对于这两个方面进行了研究.此外,万维网上广泛存在的复合图像,是一种特殊类型的计算机屏幕内容,但是有着不同的需求和处理方法,因此本文也做了相应研究.最后,基于对交互式计算机屏幕共享的研究,本文提出多设备协作的浏览器系统以改善客厅环境中的网页浏览体验.
具体而言,本文的研究工作和创新之处包括以下方面.
首先,针对交互式屏幕共享对于压缩算法的需求,本文提出了一种基于块的低复杂度计算机屏幕序列压缩方法.这个方法通过检测相邻帧之间相同内容的区域来进行帧间编码,而将其余部分分类为图像块和文本块进行帧内编码.块分类算法利用了图像内容和文本内容的块级别的统计特性.本文设计了一种低复杂度并且有效的文本块压缩算法,包括量化方法和熵编码方法.实验结果显示,这个方法编码720P图像的时间小于30ms,同时在编码典型的屏幕图像时获得了与JPEG2000和X264帧内编码可比或者更高的编码效率(甚至高达13～15dB),并且有更好的视觉质量.此外,与X264相比,本文方法在压缩阅读文档等典型的屏幕序列时最低只产生了其32%的比特率.
其次,万维网上的复合图像是一种特殊的屏幕内容,本文描述了一种浏览器友好的复合图像编码器以应对它们区别于一般屏幕内容的需求.这里首先提出一种简单而有效的块分类方法将编码块分类为图像块和文本块,进而将原始图像分为图像层和文本层.接下来提出有效的量化方法等对文本层内容进行预处理,然后采用PNG作为熵编码方法.由于图像层和文本层具有不同的量化方法和量化步长,这里提出了联合质量控制方法来平衡二者的量化误差.测试结果显示,本文提出的方法在压缩效率方面比JPEG2000高最多达16dB,大幅优于JPEG和PNG,而且在视觉质量方面的性能优于JPEG, JPEG2000和DjVu.
再次,本文研究了计算机屏幕的低延时传输方法,以满足用户对于屏幕共享系统的交互性需求.本文首先提出了一种低延时传输框架.接下来,分析了视频编码方法和屏幕编码方法的差异,并在此基础上分析了屏幕传输中采用不同传输差错控制方法所导致的延时.最后,提出了一种改进的ARQ方法以降低传输延时.实验结果表明,本文方法的延时比RDP等广泛使用的计算机屏幕共享系统低40%～70%.
最后,基于对交互式计算机屏幕共享技术的研究,本文提出了一种多设备协作浏览系统来改善网页浏览体验.本文首先提出了一种基于*服务器的瘦客户端网页浏览器框架,并且以这个相同的框架支持PC、移动设备和智能电视机上的丰富体验的网页浏览.接下来,本文设计了一种基于智能手机的触屏控制器,并且提出了一种可伸缩屏幕编码方法使得可以在单一码流中支持控制器和浏览器对于网页图像压缩的不同需求.最后,本文提出了一种浏览进程迁移机制以充分发挥多种设备的优势,这个方法可以保持迁移过程中网页内容的连续性.测试结果表明,首先,基于瘦客户端浏览器框架的手机浏览器的载入延时只有IE Mobile的1/4,同时有较低的网络带宽占用和比Skyfire更好的视觉质量；其次,可伸缩编码方法所带来的编码效率和编码复杂度方面的额外开销很小,可以忽略；最后,网页浏览进程迁移方法可以在最多0.8秒内实现浏览内容连续的浏览进程迁移.
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第二篇计算机网页设计论文样文：智能搜索引擎理论与应用研究
随着Internet的广泛应用,Web得到了迅猛的发展,Web上的信息呈指数级增长,因此,如何对这种海量Web信息进行自动处理成为非常重要的研究课题.传统搜索引擎搜索的内容繁杂,导致查询结果中存在大量无关信息,降低了查询精度.一种新的研究趋势是结合领域知识和智能技术研究搜索引擎,即基于领域的智能搜索引擎(Domain-based Intelligent Search Engine).智能搜索引擎采用机器学习的方法研究文本信息的自动搜集、抽取与分类等处理过程,由此可以减少大量人力资源的需求,并提高信息处理的效率和精度.本文深入研究了智能搜索引擎中所使用的理论、算法与实现技术,采用巩固学习、隐马尔科夫模型(HMM)、朴素贝叶斯分类模型等机器学习方法在网络蜘蛛、信息抽取、文本预处理和信息检索等方面提出了若干新的算法,并建立了仿真平台和实验原型系统.理论分析和实验结果表明,这些算法具有较好的性能.
网络蜘蛛是智能搜索引擎中首先需要解决的问题.本文利用Web网页分布群聚性的特点,结合巩固学习方法,提出了一种新的启发式搜索算法.算法根据网页与主题的相关程度将网页分为与主题相关的网页集群与过渡型的网页集群,利用模拟退火的算法进行评估.在与主题相关的网页集群中进行搜索时,使用立即回报加速挖掘的进度；在过渡型的网页集群中使用未来回报拓宽探测的范围以加快定位过程.针对四所大学计算机系网站搜索的实验表明,算法具有较高的搜索效率. 针对Web上的各种网页信息,如何有效地抽取出论文标题、作者姓名、摘 要 等相关内容以方便查询,是智能搜索引擎的主要任务之一.目前基于隐马尔科夫(HMM)信息抽取模型一般以单词作为基本抽取单位,考虑到文本排版格式、分隔符等信息的存在,文本实际上可以看作是由一些文本分块序列组成,同一分块内的所有单词只可能属于同一个状态,而不同分块可以属于一个或多个状态.结合这种分块的思想,本文提出了基于文本分块的HMM信息抽取算法.实验结果表明,这种方法比基于HMM模型的信息抽取算法具有更好的性能. 文本信息处理通常采用向量空间模型表示文本信息,需要对单词进行预处理以降低单词数量.结合对单词过滤与特征选取两类常用预处理方法的研究,本文提出了基于最小类差异的特征过滤算法.算法通过分析文本特征的分布特性以及区分类的情况,将文本特征划分为单类特征、多类特征与一般特征等三种类型,按照特征在各类之间的分布差异,将类分布差异较小的特征所对应的一般特征进行过滤,实验结果表明这种算法有效地过滤了大量的无关信息和弱相关信息,提高了分类算法的精度. 信息检索是智能搜索引擎中的查询机制.本文结合W亡b信息表示的特点,提出了一种N层向量空间模型.模型将整个W七b信息按照结构的不同划分为多个层次,根据各层次的不同作用分别进行相似度计算.理论分析与实验结果表明,这种模型比传统向量空间模型具有更好的查全率与查准率. 基于超链接的信息检索方法是一种新型的信息检索机制.本文针对基于超链接的HITs(H yPerllnk一玩duced ToPio search)算法,结合N层向量空间模型的思想,提出了一种基于锚点信息的超链接检索排序算法.算法利用N层向量空间模型进行相似度计算,结合网页的链接信息进行排序.与HITS算法、TFIDF算法等信息检索方法的实验结果比较,新算法在信息检索的查全率与查准率方面取得了更好的效果. 针对W七b信息的动态性将导致搜索引擎所采集的信息失效,而一般的策略采用固定周期的信息更新算法,本文提出了一种基于最高响应比算法的WWW索引信息库更新方法,利用索引信息的访问情况以及网页的更新频度计算网页的更新周期,按照不同更新周期的情况进行信息的有效性检查,不仅减轻了系统信息维护的工作量,而且保证了信息的有效性. 最后,本文提出了一个比较完整的搜索引擎设计模型,结合本文在网络蜘蛛、信息抽取、文本分类、信息检索等方面的研究内容,在Windows操作系统平台上实现了一个简单的原型系统.第三篇计算机网页设计论文范文模板：基于本体的视频服务网站监管技术研究
随着网络带宽的提高、网络用户的增加,以及数码产品的普及,网上视频内容日益丰富,收看网络视频的用户急剧增多,视频服务网站也不断涌现.然而由于开放性、匿名性以及资源缺乏统一管理的特点,互联网在带给人们便利的同时,许多不良视频服务网站也混入其中.这些不良视频服务网站对青少年的健康成长和社会的稳定有着非常不利的影响.尽管国家已加大了打击力度,然而事实上不良视频服务网站仍然存在,且通过搜索引擎的帮助获取的难度很低.因此如何自动发现和准确识别不良视频服务网站从而对其进行有效监管成为了值得研究的问题.
目前视频服务网站监管主要存在的难点和问题包括：(1)视频服务网站的自动发现,目前仅中国的网站数量就已经达到230万之多,如何从互联网的海洋中自动发现视频服务网站成为了视频服务网站监管的重要问题；(2)支持网站健康性评估的领域本体自动构建技术,不良视频领域本体可以提供计算机可理解的不良视频的语义描述,从而为后续的不良视频网页识别以及网站的健康性评估提供语义基础,传统的领域本体自动构建方法多依赖于自然语言处理技术,受限于自然语言处理工具的性能,构建出的领域本体的质量往往不高；(3)基于领域本体的网站健康性分析评估技术,在拥有了不良视频领域本体之后,如何设计出一种可以利用本体中的文字和结构信息的网页相关度计算方法从而准确地计算出网站的健康性,就成为了值得研究的问题.针对这三个问题,本论文的主要研究工作和创新点如下：
1.提出了视频服务网站的自动发现方法.
针对视频服务网站自动发现的问题,本文首先提出了一种基于元搜索的视频服务网站的自动发现方法,该方法设计了一种关 键 词 更新和评价机制用以向元搜索系统提供高质量的搜索关 键 词 ,元搜索的结果将作为初始网站列表提供给主题爬行模块以进一步发现更多的视频服务网站.通过分析网页的标签特征和候选*的视觉特征,本文提出了一种基于多特征多策略的视频播放页识别方法.在确定一个视频播放页后,将该页面存为播放页模板,后续视频播放页的识别利用其与播放页模板的相似性来判定.在对搜索过程所遇到的网页及链接主题相关度的分析基础上,本文提出了一种URL的预期剩余能量模型用以计算每个方向的搜索能量,进而决定主题爬虫的搜索方向和步长.实验中,基于多特征多策略的视频播放页识别准确率和召回率分别达到了99.21%和99.24%,而基于预期剩余能量模型的主题爬行算法则明显优于对比算法的性能.
2.提出了基于超链接结构图聚类的领域本体自动构建方法.
针对领域本体自动构建的问题,着重研究了领域概念的自动识别和领域概念间同义/近义关系的自动构建方法.首先,本文提出了基于超链接结构图聚类的领域概念识别方法,该方法首先利用网络爬虫从指定的入口地址处深度受限广度优先遍历Wiki页面,构建关于某特定领域的无向超链接结构图.然后利用得到的网页数据库和词汇表构建词汇-文档矩阵,使用潜在语义索引算法和余弦相似度计算节点间的相似度,将该相似度作为相应边的权重,再利用有权图渗滤算法对有权无向链接结构图进行聚类,并对聚类结果进行评估,进而得到相应的领域概念.针对概念间同义/近义关系的自动构建,本文首先构建链接-词语的共现矩阵,使用余弦相似度度量,再使用自底向上的凝聚型层次聚类算法对词语进行聚类,从而得到词语间的同义/近义关系.实验结果显示,领域概念识别的准确率在top-10阶段接近96%,而同义／近义联系的识别准确率则接近90%.
3.提出了基于领域本体的网站健康性评估方法.
针对网站健康性的计算问题,本文提出了一种基于领域本体的网站健康性计算方法.传统的网页分类和相关性计算方法使用的文档表示模型通常假设特征项之间是相互独立的,并且特征词的权值大都基于词频信息,忽略了词的位置及上下文信息,而已有的本体分类系统只是将本体用于辅助分类的过程,无法有效利用到本体自身的结构和文字信息.针对这些问题,本文提出了一种基于网页概念树和领域本体树匹配的网页健康性计算方法.该方法首先提出了一种可以不依赖于独立性假设的新的网页文档表示模型,并在该模型的基础上使用了一种可以利用到词语的位置及上下文信息的词语加权算法,最后在新的网页表示模型的基础上,提出了一种可以有效利用领域本体的结构及文字信息的网页健康性计算方法.实验结果显示,该方法的不良网页识别准确率、召回率和F1值分别为96%、95.7%和95.8%,视频服务网站健康性评估的准确率则达到了95%.
上述方法已部分应用于国家863项目“结合语义的视频网站自动发现与分析评估服务”课题中的主题聚集搜索和网站内容分析评估部分,并将应用于国家科技支撑计划“增强型搜索系统架构、关键技术及测试规范的研究”以及*部重点研究计划项目“多媒体服务网站监管技术研究”之中.
第四篇计算机网页设计论文范例：自动主题搜索的应用研究
随着互联网上信息量爆炸性地增长,如何高效、低成本地利用Web信息资源就逐渐成为信息服务机构和最终信息用户所关注的问题.本论文研究目的就是希望通过对主题搜索的应用进行研究,探索Web主题资源的建设方法.Web主题资源自动搜索技术可以充分利用Web上大量的免费资源,自动地搜集Web主题资源,摆脱对专家的依赖,降低建设成本,提高Web主题资源建设的速度、效率和质量.
本论文的研究工作主要包含以下四个方面： (1)研究了主题搜索的基本理论和Web主题资源的建设模式,探讨Web主题资源自动搜索的相关技术,为自动主题搜索提供一个可行的研究方案,设计出一个Web主题资源自动建设的功能框架, (2)分析和实现了一个新型的多模式字符串匹配算法.该算法是以确定性有限状态自动机(DFSA)为基础,结合Quick Search算法而提出的,可以用来提高主题爬行器的网页分析和Web网页分类器的速度.经改造之后,状态自动机所占用的内存不到标准DFSA占用内存的一半,提高了多模式字符串匹配算法的性能. (3)从社会学、文献计量学和计算机科学等角度分析了Web超链相关知识,并在经典的HITS算法基础上,设计并实现了一个Web主题资源的自动发现技术.另外,利用文献同引和文献耦合的思想,实现了查找相关网页的功能,并与Google和Alexa提供的类似功能进行比较,分析它们在查找相关网页方面的性能. (4)分析和设计了一个合作式主题爬行器.本论文所设计的合作式主题爬行器,利用了Web超链信息和隧道技术,可以有效地提高主题资源的覆盖度和主题的准确度,在一定程度上克服了一般爬行器的固有缺陷,使得爬行网页的主题覆盖度和主题准确度不再完全依赖于种子站点的数量和质量.合作式主题爬行器适合搜索某个学科且主题宽泛的Web学术性资源. 在研究过程中,笔者采用了文献调查法、分解与合成法和实验法等研究方法,对自动主题搜索的应用方面进行了综合性研究.通过研究,本论文从理论和实践上证明了在目前的技术条件下,Web主题资源建设的自动化是可行的也是有效的,可以为数字图书馆的Web主题资源建设提供方法和技术上的支持. 本论文共包括图60幅,表10个.第五篇计算机网页设计论文范文格式：智能双语搜索方法及搜索引擎的研究
随着我国经济与对外交流的不断发展,翻译市场规模迅速扩大,利用计算机软件等翻译工具越来越受到用户的青睐,各类机器翻译的技术和方法层出不穷.机器翻译的方法主要分为两大类,分别是基于规则的方法和基于语料库的方法.基于规则的机器翻译最大的难题就是语言歧义的消解,基于语料库的方法是采取翻译记忆的模式,用户利用已有的原文和译文,建立起一个或多个语料库,在翻译过程中,系统自动搜索库中相同或相似的翻译资源,并给出参考译文.
但是,目前大量基于翻译记忆模式的翻译软件所依赖的语料库都是人工构建的,语料库容量有限,且更新缓慢.随着因特网的发展,基于Web的全文搜索引擎越来越成为信息检索的主要手段,若能将翻译技术与Web信息搜索技术结合起来,就可以为用户提供完善的、实时的和动态的翻译服务.
从研究对象的角度来看,Internet所包含的数据呈现出海量性、半结构化、多样性、动态性、分布式和异构性的特点.特别是经过多年的积累,Internet网站上存储了海量的中英文双语网页资源.
双语语料库对机器翻译、机器辅助翻译、双语词典编纂、双语术语自动提取、双语对比研究以及双语教学的巨大价值已经得到越来越多的认可.对于机器翻译或机器辅助翻译而言,双语语料库主要在两方面发挥作用.一方面,双语语料库可以持续不断地为基于记忆的翻译引擎提供翻译实例,另一方面,双语语料库又是一个宝藏,可以从中挖掘学习各种细粒度翻译知识,供机器翻译、机器辅助翻译使用,这些翻译知识对翻译任务的各个环节都会起到积极作用
本课题的研究目的是通过对网络搜索引擎、自动积累双语语料库、机器翻译的研究,利用网络机器人技术、网页噪音过滤技术、语句匹配入库算法、数据挖掘、分词技术、双语对齐技术、智能用户接口技术、个性化搜索技术、元搜索及结果融合与排序算法、全文检索技术以及J*A应用等多项技术,研究基于网络大规模语料库和双语网页搜索的智能双语搜索方法和搜索引擎.这既可以为专业人员提供自动的双语网页资源,又可以为用户提供高质量的辅助翻译,避免翻译的重复劳动,提高翻译质量,具有很好的市场价值和社会效益.
本文在研究过程中,主要的创新工作如下:
(1)在互联网海量信息中,专门针对含有中英双语信息的单页文本和双页对照文本进行研究.根据两者不同的特点,对双页双语文本首次提出了双页双语语料挖掘算法DBWCM(Double Bilingual Wepage Corpus Mining),对单页双语文本设计了分步处理算法,提出了识别与净化单页双语文本的算法IPSBW(Identification and Purification of the Single Bilingual Webpage)和双语句对匹配与语料挖掘算法B*CM(Bilingual Sentences Matching and Corpus Mining).通过执行它们提取网页中大量存在的双语平行翻译语料,形成大规模的语料库,为辅助翻译搜索打下坚实基础.
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(2)针对当前搜索引擎的用户界面现状,利用概念检索和潜在语义分析的思想,通过建立双语同义词词典对查询关 键 词 进行双语扩展,并为用户输入提供扩展提示,实现良好的用户界面,提高了双语辅助搜索的智能性和查全率.同时为提高查询的准确率,满足用户的个性化需求,研究了显式和隐式两种获取与更新用户个性化信息的方法,提出了双语关 键 词 个性化扩充算法PEBK(Personalized Expansion of the Bilingual Keyword)和双语查询结果的个性化排序算法PSBR(Personalized Sort of the Bilingual Results),以便使查询结果达到因时因人因地的不同,得到用户真正想看到的结果.
(3)为了扩大双语搜索的范围,将元搜索技术应用在双语翻译搜索中,通过分析元搜索的结果融合方法,针对使用PageRank算法的问题,提出了结合相关度的改进算法RSBS(Results Sort of the Bilingual Search),并对算法的效果进行验证.
(4)最后,在形成双语语料库的基础上,基于Java和Lucene工具,设计网络机器人模块、网页识别与净化模块、语料匹配入库模块、索引模块、检索模块、个性化查询模块,用户接口等七个主要模块,实现双语搜索,为用户提供辅助翻译服务.
智能双语辅助翻译搜索涉及的研究领域非常广泛,它涵盖了人工智能、语言学、机器翻译、搜索引擎、Web数据挖掘、数据库等多个领域知识.本文所做的工作尽管为利用网络实现辅助翻译提出了一些可行方法,但是,对于构建一个高效且智能化程度高的基于网络的辅助翻译系统还有许多问题有待进一步研究.
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计算机网页设计引用文献:
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