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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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一项调查在网络搜索信息提取使用Web服务

处处长Neelam R Maind。,Sunita Nandgave
计算机工程系,G.H.Raisoni工程学院管理、wagholi、印度
相关文章Pubmed,谷歌学者

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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

文摘

现在一天高效的搜索是在每笔交易的主要关注点。大多数的搜索引擎只能在服务器端即如果我们想搜索一个特定的关键字,然后在服务器端web爬虫程序将只搜索和返回结果,所以每次我们必须搜索在服务器从而增加了处理时间。许多现有履带式搜索数据从服务器,但不返回任何源客户端。现有的搜索引擎需要更多的时间来回答查询,因为总没有。的事务。例如,如果一个用户想要搜索一个特定的歌手的歌当前网络爬虫系统会给正确的结果,但如果用户想要一些具体的歌曲的歌手,然后不能被称为web服务,即使底层数据库所需的信息。所有现有的提取系统是基于文本的查询,因此我们不能从任何视觉输入搜索所需的结果。任何正常的web应用程序的限制,他们不能跟踪动态数据,因为无状态协议,所以我们建议的系统将被证明有效的,因为它支持web服务和许多有状态的协议,所以我们的系统会搜索的文本查询[4],[5]和[9]跟踪视觉查询。由于web服务当我们搜索任何数据的引用也存储在子服务器当我们在第二次搜索相同的查询将返回迅速通过子服务器而不是联系主要服务器。雷竞技网页版

关键字
网络爬虫、文本查询、可视化查询、web服务等等。

介绍
现有系统考虑连接的查询计划在进入对应的视图查询查询np难度的大小。这个假定是不切实际的与Web服务在我们的设置,在来源可能位于或彼此在一起但通常是不完整的。当来源是不完整的,一个旨在找到原始查询的最大控制部,为了提供的最大数量的结果创建访问函数计算的结果,通常使用总预算之前返回任何答案。在现有的系统中,对于任何视觉内容检索我们必须提取音频和视频功能。提取等方法可以做到的

时间特性:
时间域[9]是本机域音频信号。时间特性的共同点,他们都直接从原始音频信号提取,之前没有任何转换。因此,时间特性的计算复杂度往往很低。提取时间特性划分的时间特性分成三组,这取决于特征描述
1。零交叉功能
2。振幅基本特性
3所示。权力基础功能
在零交叉特性,零交叉的基本属性是一个音频信号,通常是用于音频分类。零交叉[9]允许一个主导频率和频谱质心的估算有三个不同的阶段
•过零率
•线性预测过零率
•零交叉峰值振幅
在振幅基本特性,很多功能是直接从振幅计算即压力信号的变化。Amplitude-based特性[5],[9]很容易和快速计算articulateness但有限。他们代表颞音频信号的包络。它有两个阶段
1:MPEG-7音频波形(AW)
2:振幅描述符(广告)。
和执政基础特性,计算信号的能量随着振幅的平方代表的波形。声音的力量是单位时间内传输的能量。因此,权力是一个信号的均方。很多次力量的根源(均方根)是用于特征提取。广义框图如图1给出了特征提取。
现有的文本搜索引擎,网络爬虫[2],[3]保持搜索文档。查询关键字搜索对数据库文件通过测量参数作为语义相似之处

关于语义相似之处
维基百科是全球最大的协同编辑的百科全书式的信息来源,它为我们提供了重要的语义信息。所以我们可以从维基百科获得外部信息的话检查单词之间的语义相似度。首先,我们必须决定哪一部分在维基百科词对我们来说是有用的。例如,如果我们在维基百科搜索词“车”,我们可以“汽车”的信息,比如汽车的历史,它的生产和安全,等等。但是我们不能使用所有这些并不是所有的片段都是有用的对我们分析语义相似度。通常,维基百科返回一些顶级的结果为这个词我们在维基百科搜索信息。这些片段使用简单词汇来解释这个词,或给简单的定义或描述词[2]。我们选择这些调查目标来衡量词语之间的语义相似性。

预处理维基百科的片段
我们不能使用片段[4],[5]从维基百科直接下载,因为它可能含有很多semantic-unrelated单词和单词在不同的形式将在我们的计算带来的负面影响。因此,我们必须处理片段通过以下步骤:
1)删除停止的话。“一个”这样的词,“的”等等停止的话一文不值的语义分析。所以,在第一次做任何计算我们删除这些停用词。
2)因为我们将做一些统计工作片段从维基百科,单词在不同的形式将带来不利影响。我们可以用算法如抽梗机algorithm3文本给我们至关重要的帮助。我们使用的算法来处理每一个字从Web文档片段。

关于TF-IDF
TF-IDF(术语frequency-inverse文档频率)是一个体重[5]通常用于信息检索和文本挖掘。这个重量是一个算术测量用来评估是多么重要的一个字一个文档在编译或文集。重要性随一个单词出现的次数增加而成正比增加文档中,但这个词的频率偏移的语料库。TF-IDF加权方案的变化常常被搜索引擎作为中央工具在得分和排名给定一个用户查询文档的相关性。如果我们考虑一个文档,其中包含100个单词在单词牛出现了3次。这个词频率(TF)牛然后0.03 (3/100)。
TF-IDF加权方案通常用于向量空间模型与余弦相似度来确定两个文档之间的相似度。我们将使用TF-IDF和余弦相似度分析的文本预处理后从Web文档。

由余弦相似性计算语义相似度
在本节中TF-IDF和余弦相似性”相结合的方法提出了词语间的语义相似度来衡量词语间的细节。

文献调查

Web服务
web服务中使用的协议维护服务器&子服务器之间的同步通信是简单对象访问协议(SOAP), WSDL和UDDI。SOAP是一个有状态的协议用于跟踪服务器&子服务器的内容。这意味着当我们想添加任何服务器端数据可以复制子服务器上的web服务自动的帮助下。在现有系统主要web服务是用于跟踪备份的信息比在节点故障的情况下我们可以恢复数据从其他节点。但是在我们的系统中我们使用web服务来维护数据的跟踪和子服务器上存储的服务器信息。
面向服务的体系结构(SOA)是一个分布式计算基于请求/应答的进化同步和异步应用程序设计范式。应用程序的业务逻辑或者个人功能模块化,作为消费者/客户端应用程序服务。执行的服务接口是自治的。应用程序开发人员可以通过编写一个或多个服务来构建应用程序,而不必知道服务的底层实现。例如,一个服务可以在。net或J2EE、实现和消费服务的应用程序可以在不同的平台或语言。
面向服务的体系结构有以下主要特征:
1。SOA服务有自描述的接口在独立于平台的XML凭证。Web服务描述语言(WSDL)是标准的用于描述服务。
2。SOA服务与信息通讯正式定义通过XML模式(也称为XSD)。使用者和提供者之间的沟通或服务通常发生在不同环境中,很少或根本没有知识的提供者。服务之间的消息可以被视为一个企业关键业务文档处理。
3所示。SOA服务维护企业的注册表作为目录清单。应用程序可以在注册表中查找服务和调用服务。统一描述、定义和集成(UDDI)是标准的用于服务注册中心。
下面的图2。显示了典型的面向服务的体系结构。

HTTP和SOAP协议
Http代表超文本传输协议。例如HTTP协议负责传输请求和响应等任何基于web的材料文件、音频文件、视频文件等。HTTP只能用于将请求或响应但不能保存任何数据信息。例如Http将用户的请求任何网站像谷歌,gmail等但用户可以自己修改自己的账户只有但不能反映变化在服务器端完成客户端,因为Http是无状态会话协议所以不能持有任何网络数据的状态而SOAP(简单对象访问协议)是一个有状态会话协议,因此我们可以保持网络数据更新客户端。即当用户添加任何数据在服务器端自动复制可以在客户端完成。我们可以配置使用web服务的SOAP或任何状态协议。所有这些规则的消息定义在一个文件名为WSDL (Web服务描述语言)。如图3所示。
Web服务体系结构:服务提供者WSDL文件发送到UDDI。服务请求者接触UDDI发现谁是供应商所需要的雷竞技网页版数据,然后它接触服务提供者使用SOAP协议。
服务提供者验证服务请求和发送结构化数据在XML文件中,使用SOAP协议。这个XML文件将再次验证服务请求者使用XSD文件。

提出了系统
在我们的系统中我们要实现一个系统,可以处理任何类型的用户查询和事务时间从而减少事务负载转移到本地数据库,而不是中央服务器。意味着,如果一个用户输入任何文本查询[4],[5]将预处理去除后停止的话,前处理[2],[3]随着文本查询搜索也搜索片段。搜索后的基础上TF-IDF[3]我们会发现搜索关键词的权重和排名,如果查询是一个视听查询我们将提取特征的基础上,时间特性,比如零交叉,振幅如上所述的基础和权力基础。文本中使用的web服务[7]查询以及视觉查询本地数据之间的通信和全球数据即如果用户输入任何查询,第一次将在中央服务器,但搜索在搜索数据相同子服务器将跟踪数据&让相同的复制到子服务器,第二次搜索的数据将通过本地子服务器快速检索。随着这个视听的查询子服务器和服务器维护整个数据的指数跟踪[9]当用户还可以通过正向或反向工程。

结论
在这篇文章中,我们经历了各种现有的信息提取技术如文本提取技术,视听数据提取技术,但对于每一个技术我们已经经历了很多的事务从而导致延迟输出但在我们提出了系统跟踪特性的技术以及减少总没有。事务和跟踪每个索引的文本或音频或视频数据速度输出

数据乍一看
图1 图2 图3
图1 图2 图3

引用









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