高新技術(shù)企業(yè)項(xiàng)目可行性分析報(bào)告

知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 高新技術(shù)企業(yè)項(xiàng)目可行性分析報(bào)告 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 目錄 1. 企業(yè)概況 .4 1.1 企 業(yè) 基本情況 .4 1.2 科技力量 .4 1.3 產(chǎn)業(yè)化及研發(fā)環(huán)境 .6 1.4 企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展規(guī)劃及目標(biāo) .7 2. 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)項(xiàng)目論述 .8 2.1 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)技術(shù)可行性分析 .8 2.1.1 國(guó)際市場(chǎng)現(xiàn)狀及產(chǎn)品分析 .8 2.1.2 智能檢索技術(shù)的概述 .9 協(xié)調(diào)過(guò)濾 (Collaborative Filtering)技術(shù)造就的個(gè)性化服務(wù) .9 檢索服務(wù)的個(gè)性化 . 21 自動(dòng)收集技術(shù) . 21 自動(dòng)定點(diǎn)觀測(cè)技術(shù) . 21 系統(tǒng)的綜合 . 22 系統(tǒng)的運(yùn)用形態(tài) . 22 2.2 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)查和需求預(yù)測(cè) . 24 2.3 項(xiàng)目實(shí)施方案 . 25 2.3.1 開(kāi)發(fā)實(shí)施方案 . 25 2.3.2 營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃實(shí)施方案 . 27 2.4 項(xiàng)目實(shí)施目標(biāo) . 27 2.5 投資估算 . 27 2.6 經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益分析 . 27 2.7 項(xiàng)目可行性分析結(jié)論 . 27 4 管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng)項(xiàng)目論述 . 28 4.1 管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng) 技術(shù)可行性分析 . 28 4.1.1 開(kāi)發(fā)背景 . 28 4.1.2 平臺(tái)模式 . 28 4.1.3 開(kāi)發(fā)方案 . 32 4.2 管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)查和需求預(yù)測(cè) . 33 4.3 項(xiàng)目實(shí)施方案 . 33 4.3.1 開(kāi)發(fā) 實(shí)施方案 . 33 4.3.2 營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃實(shí)施方案 . 33 4.4 項(xiàng)目實(shí)施目標(biāo) . 34 4.5 投資估算 . 34 4.6 經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益分析 . 34 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 4.7 項(xiàng)目可行性分析結(jié)論 . 34 WBT（ Web-Based Training）系統(tǒng)項(xiàng)目論述 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 .1 WBT（ Web-Based Training）系統(tǒng) 技術(shù)可行性分析 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.1.1 WBT 系統(tǒng)的誕生背景 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.1.2 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的理論 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 建構(gòu)主義學(xué)習(xí)與教學(xué)理論在計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)中的實(shí)現(xiàn)模式 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的現(xiàn)有模式 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (1) CBT(Computer-Based Training)模式 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (2) 初級(jí) WWW 模式 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (3) 具有管理機(jī)能的 WWW 模式 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (4) 統(tǒng)一規(guī)格的具有管理機(jī)能的 WWW 模式 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 WBT（ Web-Based Training）系統(tǒng)模式的規(guī)格 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (1) AICC（ Aviation Industry CBT Committee） . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (2) IMS（ Instructional Management System） . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (3) IEEE LTSC（ Learning technology Standards Committee） . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (4) ADLNet（ Advanced Distributed Learning） . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 (5) WBT（ Web-Based Training）系統(tǒng)模式規(guī)格之間的關(guān)系 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.1.3 WBT 系統(tǒng)的構(gòu)成理論 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 CMI 的管理體系 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 WBT 規(guī)格下的 CMI 等級(jí) . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 CBT 機(jī)能 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 CBT,CMI 的界面 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 WBT 系統(tǒng)實(shí)裝形態(tài) . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.1.4 WBT 的應(yīng)用范圍 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.1.5 WBT 的特點(diǎn) . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.1.6 WBT 發(fā)展現(xiàn)狀 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.2 WBT 系統(tǒng)的構(gòu)筑平臺(tái)系統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)查和需求預(yù)測(cè) . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.3 項(xiàng)目實(shí)施方案 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.3.1 開(kāi)發(fā) 實(shí)施方案 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.3.2 營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃實(shí)施方案 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.4 項(xiàng)目實(shí)施目標(biāo) . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.5 投資估算 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.6 經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益分析 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 5.7 項(xiàng)目可行性分 析結(jié)論 . 錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 1. 企業(yè)概況 企 業(yè) 基本情況 公司是一家由海外歸國(guó)人員和國(guó)內(nèi)的計(jì)算機(jī)界精英共同創(chuàng)辦的追求高科技、重視實(shí)際應(yīng)用的公司。 企業(yè)的法定地址為 公司現(xiàn)有員工人。 注冊(cè)資金為人民幣、總資產(chǎn)為人民幣。 企業(yè)登記注冊(cè)類(lèi)型有限責(zé)任公司。 科技力量 (1) 主要人員構(gòu)成情況 職務(wù) 姓名 學(xué)歷 主要經(jīng)歷 技術(shù)專(zhuān)長(zhǎng) 王立群 博士 1 1980 至 1984 西安電子科技大學(xué) 2 1984 至 1989 中國(guó)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所 3 1989 至 1990 日本日立制作所 4 1990 至 1992 夏普多媒體研究所 5 1992 至 1994 富士通網(wǎng)絡(luò)事業(yè)部 6 1995 至 1996 日本 NTT 軟件公司 7 1997 至 2000 日本 NTT 通信研究所 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)（物流系統(tǒng)， MIS系統(tǒng)， CRM 系統(tǒng)，MRP 系統(tǒng)），計(jì)算機(jī)圖像處理，計(jì) 算機(jī)通信技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，軟件工程。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 8 2000 至 2001 日本共達(dá)網(wǎng)絡(luò)有限公司 9 2001 至 2002-2 北京共達(dá)公司總經(jīng)理 高洋 大學(xué)本科 1 1994 至 1998 北京大學(xué) 2 1998-8 至 2001-5 日本 UNSYS 有限公司 3 2001-6 至 2002-2 北京共達(dá)公司董事兼系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部部長(zhǎng) 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)（物流系統(tǒng)， MIS系統(tǒng)， CRM 系統(tǒng)，MRP 系統(tǒng)），計(jì)算機(jī)圖像處理，計(jì)算機(jī)通信技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，軟件工程。 李發(fā)春 大學(xué)本科 1 1994 至 1998 北京大學(xué) 2 2000-8 至 2001-6 日本共達(dá)網(wǎng)絡(luò)有限公司 3 2001-6 至 2002-2 北京共達(dá)公司董事兼總工程師 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)（物流系統(tǒng)， MIS系統(tǒng)， CRM 系統(tǒng)，MRP 系統(tǒng)），計(jì)算機(jī)圖像處理，計(jì)算機(jī)通信技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，軟件工程。 吳濤 碩士 1 1994 至 1998 北京大學(xué) 2 1998 至 2001-4 中國(guó)科學(xué)院 3 2001-5 至 2002-2 北京共達(dá)公司產(chǎn)品開(kāi)發(fā)科科長(zhǎng) 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)（物流系統(tǒng)， MIS系統(tǒng)， CRM 系統(tǒng)，MRP 系統(tǒng)），計(jì)算機(jī)圖像處理，計(jì)算機(jī)通信技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 技術(shù)，軟件工程。 戴永繼 大 學(xué)本科 1 1994 至 1998 中國(guó)北京大學(xué) 2 1998 至 2000-5 中國(guó)石油化工研究院 3 2000-5 至 2000-4 日本共達(dá)網(wǎng)絡(luò)有限公司 4 2000-4 至 2002-2 北京共達(dá)公司工程開(kāi)發(fā)科科長(zhǎng) 計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)（物流系統(tǒng)， MIS系統(tǒng)， CRM 系統(tǒng)，MRP 系統(tǒng)），計(jì)算機(jī)圖像處理，計(jì)算機(jī)通信技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，軟件工程。 公司的主要人員均具有良好的基礎(chǔ)知識(shí)和理論知識(shí)，并具有較長(zhǎng)時(shí)間的國(guó)內(nèi)外研究開(kāi)發(fā)實(shí)踐，具有良好的外語(yǔ)水平。不斷關(guān)注掌握國(guó)外技術(shù)新動(dòng)向，同中國(guó)具體實(shí)際相結(jié)合，開(kāi)發(fā)出 符合實(shí)際需求的實(shí)用產(chǎn)品，是我們追求的目標(biāo)。 (2) 企業(yè)科研隊(duì)伍知識(shí)結(jié)構(gòu)、人數(shù)、科技成果、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)情況。 公司現(xiàn)有科研開(kāi)發(fā)人員 *名，均具有大學(xué)本科以上的學(xué)歷。并伴隨公司的發(fā)展，計(jì)劃從現(xiàn)地陸續(xù)招收優(yōu)秀人才。 公司的主要人員通過(guò)多年的研究開(kāi)發(fā)實(shí)踐，通過(guò)長(zhǎng)年學(xué)習(xí)和調(diào)查的日積月累，通過(guò)較長(zhǎng)時(shí)間的討論和實(shí)驗(yàn)，已積累了下述 2 個(gè)項(xiàng)目的大量資料和代碼。公司準(zhǔn)備用 1 到 2 年的時(shí)間，在承接企業(yè)信息化建設(shè)項(xiàng)目的同時(shí)，完成這 2 個(gè)項(xiàng)目的產(chǎn)品化。 項(xiàng)目 1：互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng) 項(xiàng)目 2：管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及 業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng) 產(chǎn)業(yè)化及研發(fā)環(huán)境 企業(yè)生產(chǎn)地址、研發(fā)地址 研發(fā)環(huán)境主要是計(jì)算機(jī)及其關(guān)聯(lián)設(shè)備。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展規(guī)劃及目標(biāo) 前 2 年為穩(wěn)定基盤(pán)階段 ,后 2年以擴(kuò)大發(fā)展為中心。 第一年 第二年 第三年 第四年 人數(shù) 10 人 20 人 30 人 40 人 銷(xiāo)售額（ RMB） 180 萬(wàn) 250 萬(wàn) 500 萬(wàn) 1000 萬(wàn) 第一年以我們利用業(yè)余時(shí)間開(kāi)發(fā)的企業(yè)網(wǎng)構(gòu)筑框架為中心 ,承接國(guó)內(nèi)的企業(yè)網(wǎng)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，并不斷完善企業(yè)網(wǎng)構(gòu)筑框架，使其成為管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具。 自主產(chǎn)品首先以管理信 息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具和互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)為主進(jìn)行投入開(kāi)發(fā)。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 2. 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)項(xiàng)目論述 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)技術(shù)可行性分析 國(guó)際市場(chǎng)現(xiàn)狀及產(chǎn)品分析 人類(lèi)進(jìn)入二十世紀(jì)之后，有 2種不同概念的高速公路得到了迅猛的發(fā)展。這 2種不同的高速公路，極大地改變了人類(lèi)的生活方式以及思維方法。其中，一種是現(xiàn)實(shí)生活中交通環(huán)境的高速公路 車(chē)輛行駛的高速公路（ Highway），另一種是信息社會(huì)中的交通要道 情報(bào)高速公路（ Information Highway）。 由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速普及和 WWW 技術(shù)即互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進(jìn)化，情報(bào)高速公路得到了前所未有的促進(jìn)和發(fā)展。與此同時(shí)，情報(bào)高速公路的完善反過(guò)來(lái)也極大地促進(jìn)并影響了計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步普及。這種互相促進(jìn)互相補(bǔ)充的關(guān)系，終于造成了本世紀(jì)“工業(yè)革命”的爆發(fā)。 據(jù)截止到 2000 年 12 月 31 日的統(tǒng)計(jì)表明，中國(guó)國(guó)內(nèi)連接到互聯(lián)網(wǎng)上的計(jì)算機(jī)數(shù)達(dá)到了 892 萬(wàn)臺(tái)。 ISP（ Internet Service Provider，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商）和 ICP（ Internet Commerce Provider，互聯(lián)網(wǎng)商 務(wù)貿(mào)易商）的數(shù)目達(dá)到了數(shù)萬(wàn)個(gè)，其客戶(hù)數(shù)達(dá)到了 2250 萬(wàn)人。到年，我國(guó)聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)將達(dá)到萬(wàn)臺(tái)，數(shù)據(jù)、多媒體和互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)將達(dá)到億戶(hù)左右，上網(wǎng)人口普及率將達(dá)到左右。 但另一方面，從至今為止 ISP 所能掌握的技術(shù)和其所能提供的服務(wù)來(lái)看，各家之間并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的不同。因此，各家服務(wù)商圍繞著通信速度、用戶(hù)所能享受的磁盤(pán)空間、特別是上網(wǎng)價(jià)格方面，展開(kāi)了激烈的競(jìng)爭(zhēng)。隨著硬件成本的不斷下降，最終必將導(dǎo)致價(jià)格之戰(zhàn)的惡性循環(huán)。 縱觀互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過(guò)程，可以得出以下的結(jié)論：沒(méi)有鮮明特色的 ISP，必然會(huì)被時(shí)代所淘汰。 因此，經(jīng)濟(jì)概念上的 ISP必將向 ASP（ Application Service Provide，應(yīng)用服務(wù)商）的方向進(jìn)化，這也就是 ASP 成為現(xiàn)今的熱門(mén)話(huà)題的最重要的原因，也就是說(shuō)能提供滿(mǎn)足用戶(hù)千變?nèi)f化的要求的真正的服務(wù)才能獲得生存的空間。 據(jù)某些分析資料，在二十一世紀(jì) IT 產(chǎn)業(yè)將流行三個(gè)不同的 C。第一個(gè) C是 EC知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） （ Electronic Commerce，電子商務(wù)）。第二個(gè) C 是 Communication（情報(bào)交流）。第三個(gè) C 是 Customize（靈活多變）。在本可行性報(bào)告中提到的互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng) 的著眼點(diǎn)直接涉及到了 Communication 和 Customize，并間接影響到了 Electronic Commerce。這個(gè)系統(tǒng)的目標(biāo)是把強(qiáng)大的生命注入到 ISP中去，使其進(jìn)化成具有鮮明個(gè)性的 ASP，從而使單純的價(jià)格之戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)內(nèi)容和水平的高層次的勝負(fù)較量。 智能檢索技術(shù)的概述 協(xié)調(diào)過(guò)濾 (Collaborative Filtering)技術(shù)造就的個(gè)性化服務(wù) 背景 ： 當(dāng)今世界，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，諸如 WWW， Netnews， Mailing list 等各種各樣的情報(bào)源不斷涌現(xiàn)，使得人們有可能從更多的 情報(bào)源中收集信息。與此同時(shí)，大量的情報(bào)造成了信息的爆炸，使人們?yōu)榱双@得所需的情報(bào)不得不花費(fèi)大量寶貴的時(shí)間，從而使情報(bào)收集變得近乎失去了意義。 為解決這個(gè)問(wèn)題，出現(xiàn)了各種不同的辦法和方案。但同時(shí)也存在著共同的問(wèn)題： 想要獲得的情報(bào)雖然并不存在，但由于用戶(hù)無(wú)法判斷而還在執(zhí)迷不悟地檢索； 想要得到的情報(bào)的確存在，然而由于方法不當(dāng)而找不到這些信息； 在情報(bào)檢索過(guò)程中，收集到大量的洪水般的多余情報(bào)致使有用的信息被淹沒(méi)； 至今為止，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取信息有情報(bào)檢索、情報(bào)過(guò)濾和瀏覽等幾種方法。簡(jiǎn)述如下： 情報(bào)檢索 情報(bào)檢索， 即對(duì)檢索關(guān)鍵字不斷調(diào)整，判斷其檢索結(jié)果并將其反饋到關(guān)鍵字中去，最后，特定到所需的情報(bào)源之上。 用戶(hù)所指定的關(guān)鍵字直接影響到數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)將符合條件的數(shù)據(jù)抽取出來(lái)送給用戶(hù)，由用戶(hù)自己去判斷檢索結(jié)果的滿(mǎn)足度。用戶(hù)的要求得到滿(mǎn)足后，情報(bào)檢索宣告結(jié)束。否則將會(huì)再次修正關(guān)鍵字，再度檢索數(shù)據(jù)庫(kù)力爭(zhēng)逼近理想的結(jié)果。這個(gè)處理周而復(fù)始，整個(gè)過(guò)程就形成了人們所熟知的情報(bào)檢索。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 對(duì)于情報(bào)檢索來(lái)說(shuō)，每個(gè)用戶(hù)，每次檢索過(guò)程都互不相關(guān)，完全是獨(dú)立的。也就是說(shuō)關(guān)心同一類(lèi)情報(bào)的用戶(hù)之間并不能交換情報(bào)，所以也無(wú)法形成信息共有，情報(bào) 檢索的效率完全依賴(lài)于檢索者個(gè)人的知識(shí)和熟練程度。 情報(bào)過(guò)濾 情報(bào)過(guò)濾是指對(duì)所獲得的情報(bào)而設(shè)定優(yōu)先度，比如 Mailing list 就是一例。加入者眾多的 Mailing list，一個(gè)用戶(hù)在一天之內(nèi)完全有可能收到 100 件以上的電子郵件，而用戶(hù)查看這些郵件必然要花費(fèi)大量的時(shí)間。情報(bào)過(guò)濾就是為解決這個(gè)問(wèn)題而發(fā)展出的技術(shù)。 情報(bào)過(guò)濾是這樣一個(gè)過(guò)程：用戶(hù)可以事先指定代表不需要情報(bào)的關(guān)鍵字，過(guò)濾系統(tǒng)則將含有這些關(guān)鍵字的信息源排除出去。除此之外，用戶(hù)亦可指定所需情報(bào)的關(guān)鍵字及優(yōu)先順序，過(guò)濾系統(tǒng)將根據(jù)這些要求把收集到的情報(bào)標(biāo) 上優(yōu)先順序再提供給用戶(hù)。情報(bào)過(guò)濾系統(tǒng)就是這樣一個(gè)選擇情報(bào)的收集方法。 和情報(bào)檢索方法類(lèi)似，使用情報(bào)過(guò)濾系統(tǒng)的用戶(hù)，相互之間是獨(dú)立的，無(wú)法實(shí)行有效地情報(bào)共享，也做不到高效率的情報(bào)收集。用戶(hù)根據(jù)自己的水平?jīng)Q定關(guān)鍵字，稍有不慎會(huì)導(dǎo)致將實(shí)際上所需要的情報(bào)拒之門(mén)外。綜上所述，情報(bào)過(guò)濾與情報(bào)檢索相同，欲實(shí)現(xiàn)高效的檢索必須具有相當(dāng)?shù)氖炀毥?jīng)驗(yàn)。 瀏覽 瀏覽是指相關(guān)于 Hypertext（即互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)）的情報(bào)收集方法。一個(gè)具體的例子就是大家所熟悉的對(duì)各種 WWW 主頁(yè)的檢索。瀏覽的一個(gè)特點(diǎn)是某些場(chǎng)合下用戶(hù)并沒(méi)有明確的目的，在對(duì)各 種主頁(yè)進(jìn)行瀏覽的過(guò)程中逐步獲得明確目的的情報(bào)。 瀏覽屬于最困難的情報(bào)收集方法的一種。首先，用戶(hù)并不知道他所需的情報(bào)是否存在。其次，用戶(hù)很可能找不到他所需的情報(bào)。用戶(hù)通過(guò)各種連接方式（ Link）去尋找情報(bào)，但對(duì) Link 的選擇可能導(dǎo)致他離所需情報(bào)愈來(lái)愈遠(yuǎn)。這個(gè)問(wèn)題的發(fā)生，同樣是因?yàn)闉g覽亦是相互之間獨(dú)立進(jìn)行的緣故。 因此，從上述網(wǎng)上獲取情報(bào)的 3 種方法的說(shuō)明上可以得出結(jié)論，獨(dú)立進(jìn)行情報(bào)收集的做法，造成了即使是關(guān)心同樣內(nèi)容的用戶(hù)也無(wú)法實(shí)現(xiàn)情報(bào)共有 /共享。而在現(xiàn)實(shí)世界里，對(duì)于關(guān)心共同話(huà)題，共同內(nèi)容的用戶(hù)來(lái)說(shuō)，一 個(gè)最重要的問(wèn)題就是進(jìn)行高效的情報(bào)交流和共享。但是十分遺憾的是傳統(tǒng)的手法實(shí)現(xiàn)這種共有 /共享是不可能的。相互間獨(dú)立的情報(bào)收集是現(xiàn)有各種主要檢索軟件的致命傷，是一種不可取的方式。互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展 ,迫切需要一個(gè)用于信息收集、具有智能的檢索支援系統(tǒng)。 為解決上述的問(wèn)題，出現(xiàn)了協(xié)調(diào)過(guò)濾這樣一種嶄新的方法。協(xié)調(diào)過(guò)濾法充分利用了他人的知識(shí)進(jìn)行情報(bào)收集。而這些知識(shí)常常包含了間接、甚至直接解決問(wèn)題的重要信息。這種做法大大減少了收集情報(bào)所需的時(shí)間和工作量。更具體地說(shuō)，根據(jù)用戶(hù)的愛(ài)好和要求，系統(tǒng)自動(dòng)提供 /推薦各類(lèi)信息，也即推薦服務(wù)（ Recommence Service）的方法。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 以下是日本的日經(jīng)網(wǎng)絡(luò)商務(wù)（ Nikkei Net Business）舉辦的第 9 回互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)調(diào)查的結(jié)果（調(diào)查期間 1999 年 11月 18 日 12 月 2日）。 調(diào)查提問(wèn) .作為檢索服務(wù)的一種，以用戶(hù)輸入的檢索關(guān)鍵字為基準(zhǔn)，向用戶(hù)介紹有關(guān)網(wǎng)上商品銷(xiāo)售網(wǎng)站（ Web Site）的推薦（ Recommence）型服務(wù)已經(jīng)開(kāi)始了。你想使用這類(lèi)服務(wù)嗎？ 請(qǐng)選擇下列合適的答案。 回答 年月 1999 年 12月 1999 年 6 月 1998 年 12 月 還從未使用過(guò)，看起來(lái)很方便，今后想利用。 38.9% 39.5% 37.9% 不知道是什么樣的服務(wù)，無(wú)法表態(tài)。 26.7% 25.4% 22.9% 還從未使用過(guò)，因感到不必要，今后也不打算利用。 18.8% 20.2% 24.0% 已經(jīng)使用過(guò)了，感到很方便，今后也準(zhǔn)備繼續(xù)利用。 11.2% 10.4% 9.8% 已經(jīng)使用過(guò)了，感到?jīng)]必要。今后不再利用了。 3.7% 3.9% 4.6% 其他 0.8% 0.6% 0.8% 互聯(lián)網(wǎng)活躍用戶(hù)調(diào)查 (日經(jīng) BP出版社 ) 據(jù)以上的調(diào)查結(jié)果，實(shí)際上用過(guò)情報(bào)推薦服務(wù)的用戶(hù)占全體的 14.9%，作為 剛開(kāi)始不久的服務(wù)來(lái)說(shuō)這個(gè)數(shù)字不算什么，但想利用的用戶(hù)占 50.1%，將全體的一半。從這個(gè)調(diào)查結(jié)果來(lái)看，推薦服務(wù)將在互聯(lián)網(wǎng)今后的發(fā)展中起到舉足輕重的作用。 綜上所述 ,在各種情報(bào)的收集活動(dòng)中 ,通過(guò)使用協(xié)調(diào)技術(shù)，可以提高收集活動(dòng)的效率。體現(xiàn)協(xié)調(diào)特點(diǎn)的情報(bào)收集的一個(gè)例子是 mailing list。關(guān)心相同內(nèi)容的用戶(hù)參加 mailing list，相互之間交換情報(bào)。請(qǐng)想象某用戶(hù)就某個(gè)問(wèn)題向 mailing list 的參加者進(jìn)行詢(xún)問(wèn)，而參加者們或直接回答問(wèn)題，或提供能對(duì)解決問(wèn)題有幫助的情報(bào)及提示。這個(gè)過(guò)程即是一個(gè)相互協(xié)調(diào)的過(guò) 程。與單獨(dú)的情報(bào)收集相比，相互協(xié)調(diào)的方法能更有效地提高檢索效率。 技 術(shù) 構(gòu)成要素 協(xié)調(diào)過(guò)濾方法是基于情報(bào)流通傳播，以提高收集效率為目標(biāo)的情報(bào)收集的方法。情報(bào)流通是指 為持不同問(wèn)題的用戶(hù)自動(dòng)尋找解決問(wèn)題的情報(bào)； 向持相同問(wèn)題的用戶(hù)提供推薦服務(wù)； 需要尋找關(guān)注某特定問(wèn)題的用戶(hù)群，進(jìn)而得到為解決問(wèn)題所必需的信息。則是將這些用戶(hù)的特征歸納起來(lái)，做到情報(bào)的交換。協(xié)調(diào)過(guò)濾方法則將上述的過(guò)程自然地融為一體。所以 ,我們可以為協(xié)調(diào)過(guò)濾做以下的定義。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 協(xié)調(diào)過(guò)濾（ Collaborative Filtering）： 從人類(lèi)的 情報(bào)收集活動(dòng)中 ,歸納抽象出其所對(duì)應(yīng)的愛(ài)好 ,關(guān)心 ,意圖等形態(tài)意識(shí) ,并通過(guò)獲取的收集情報(bào)及歸納抽象出的形態(tài)意識(shí) ,對(duì)人類(lèi)進(jìn)行分類(lèi) ,實(shí)現(xiàn)類(lèi)似人類(lèi)間的情報(bào)交換的手段。 另外，還有各種各樣不同的定義方法。比如， 1996 年出現(xiàn)的協(xié)調(diào)過(guò)濾法研究系統(tǒng) Group lens（協(xié)調(diào)過(guò)濾法最有名的研究系統(tǒng)之一），其開(kāi)發(fā)者之一 Paul Resnick有過(guò)如下的說(shuō)明。 “ Guiding people s choices of what to read， what to look at， what to watch， what to listen to （ the filtering part）， and doing that guidance base on information gathered from some other people（ the collaborative）?！?可翻譯成下文：以從其他用戶(hù)收集到的情報(bào)（協(xié)調(diào)部）為基礎(chǔ)，向每個(gè)利用者提供“應(yīng)該讀什么”，“應(yīng)該關(guān)注什么”，“應(yīng)該看些什么”，“應(yīng)該聽(tīng)些什么”等建議（過(guò)濾部） 從上述的表述中可以看出，對(duì)各種各樣的情報(bào)來(lái)說(shuō)，人們的評(píng)價(jià)及這些情報(bào)在社會(huì)中的影響可以被用來(lái)判斷情 報(bào)本身的價(jià)值，以及決定是否值得被推薦，這也就是協(xié)調(diào)過(guò)濾法的一個(gè)最大的特征。正是基于這點(diǎn)，有時(shí)也稱(chēng)其為社會(huì)過(guò)濾法（ Social Filtering）。 作為協(xié)調(diào)過(guò)濾方法的一種，為實(shí)現(xiàn)能從洪水般的情報(bào)中抽取用戶(hù)必要的信息 ,推薦系統(tǒng)（ Recommence System）常備使用。另外，為能實(shí)現(xiàn)利用者愛(ài)好的自動(dòng)追蹤及判斷， Agent 系統(tǒng)（ Agent system）技術(shù)及人工智能技術(shù)的研究利用 ,也有很大的潛力。 協(xié)調(diào)過(guò)濾法用到的算法有以下幾種： I Active Collaborative Filtering(ACF) 最初的協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)是 Xerox 公司的 PARC 研究所的電子郵件系統(tǒng)，由 David Malts 等人開(kāi)發(fā)研究的 Information Tapestry 電子郵件系統(tǒng)，該系統(tǒng)被 Lotus Notes 中的 Printer 部分所采用。 該系統(tǒng)的特點(diǎn)是 :彼此相識(shí)、指定范圍內(nèi)的用戶(hù)通過(guò)相互指定，可以做到指定人與其認(rèn)可的某一領(lǐng)域?qū)＜?(被指定人 )間的情報(bào)同步。 II Automated Collaborative Filtering(ACF) 正如其名稱(chēng)所示，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)已有的評(píng)價(jià)值，對(duì)尚未處理的情報(bào)進(jìn)行自動(dòng)評(píng)價(jià) (預(yù)測(cè) )，將得分 高的情報(bào)主動(dòng)向用戶(hù)推薦。自動(dòng)評(píng)價(jià)的預(yù)測(cè)值則是根據(jù)其他用戶(hù)和本用戶(hù)的評(píng)價(jià)情報(bào)，采用皮爾森相關(guān)系數(shù)等相關(guān)算法而計(jì)算出來(lái)的。 這種方法有它的缺點(diǎn)。由于歸根到底是靠用戶(hù)的評(píng)價(jià)值而進(jìn)行推薦的，如果某個(gè)情報(bào)誰(shuí)也沒(méi)進(jìn)行評(píng)價(jià)則永遠(yuǎn)得不到推薦。另一方面，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)不足時(shí)推薦的精度也受影響。另外，情報(bào)量和用戶(hù)數(shù)（評(píng)價(jià)數(shù)）差距較大時(shí)，難以找到附近的用戶(hù)等。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） MIT（麻省理工學(xué)院）的音樂(lè)情報(bào)推薦系統(tǒng) Ringo，明尼蘇達(dá)大學(xué)的 Netnews推薦系統(tǒng) Group lens 等許多協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)都采用了這一種方法。 III Feature Guided Automated Collaborative Filtering（ FGACF） 根據(jù)用戶(hù)的愛(ài)好，從事的領(lǐng)域各不相同這一現(xiàn)實(shí)，采用把作為過(guò)濾對(duì)象的項(xiàng)目群賦予屬性情報(bào)，從而縮小問(wèn)題的范圍，提高推薦精度的方法即為 FGACF 法。Firefly Networks 公司（現(xiàn)已被 MicroSoft 公司收購(gòu)）的 Firefly 采用了這個(gè)方法。 純粹的 ACF 基本上不考慮情報(bào)的內(nèi)容，在情報(bào)量不斷增大的時(shí)候仍把各種情報(bào)一視同仁，很容易造成錯(cuò)誤的推薦。另外，存在著隨情報(bào)量增大計(jì)算時(shí)間也增加的問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題，事先把各種情報(bào)通 過(guò)賦予屬性情報(bào)的方法進(jìn)行分類(lèi)（ Feature Guided），根據(jù)屬性情報(bào)分組，將愛(ài)好相近，領(lǐng)域類(lèi)同的有用情報(bào)盡早地向用戶(hù)推薦。 IV Content-Based Collaborative Filtering 當(dāng)主要以 Web 網(wǎng)頁(yè)， Netnews 信息等文章情報(bào)作為過(guò)濾處理對(duì)象的時(shí)候，同時(shí)結(jié)合情報(bào)內(nèi)容 (Contents)過(guò)濾處理和協(xié)調(diào)過(guò)濾處理兩者長(zhǎng)處的作法也逐步得到了完善和發(fā)展。 近年來(lái) ,以互聯(lián)網(wǎng)的各種 Web 網(wǎng)頁(yè)作為過(guò)濾處理對(duì)象，從文章中出現(xiàn)的各個(gè)關(guān)鍵詞組出發(fā)，對(duì)系統(tǒng)中新登錄情報(bào)進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)的方法受到了廣泛的關(guān)注。 通過(guò)事先將各種情報(bào)分組的方法 ,達(dá)到提高協(xié)調(diào)過(guò)濾處理精度目的的手法得到了引人注目的發(fā)展。 斯坦福大學(xué) (Stanford University) 的產(chǎn)品 Fab，明尼蘇達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)工程系 (Dept. of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota)的 Net Perceptions Inc.的產(chǎn)品 Filterbots 等都是文章情報(bào)基礎(chǔ)的協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)的例子。 上面提到的作為 Netnews 的推薦系統(tǒng) Grouplens 也在把成為推薦 對(duì)象的文章分成 Newsgroup 方面下了大的力量，所以從廣義上也可以說(shuō)是一個(gè) FGACF 系統(tǒng)。 除此之外，世界上各大學(xué)和公司也在研究利用情報(bào)的屬性進(jìn)行多變量解析的Cluster 分析法自動(dòng)地把項(xiàng)目分組，從而提高系統(tǒng)性能和精度。 以上各種算法的實(shí)現(xiàn)，基于大量的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，一種算法中可能包含有多種數(shù)學(xué)模型，也可能是某一算法對(duì)應(yīng)于多種數(shù)學(xué)模型候補(bǔ)。從類(lèi)別上可分成類(lèi)似算法數(shù)學(xué)模型，分組算法數(shù)學(xué)模型，自然語(yǔ)言分析數(shù)學(xué)模型等三類(lèi)。 關(guān)于這些數(shù)學(xué)模型情報(bào) ,我們?cè)谙乱还?jié)中有較詳細(xì)的記述。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 協(xié)調(diào)過(guò)濾 法的特點(diǎn) 下表列出了協(xié)調(diào) 過(guò)濾法的主要特點(diǎn)。 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 不依賴(lài)于情報(bào)的內(nèi)容 可解決僅靠一般方法而解決不了的情報(bào)過(guò)濾問(wèn)題 初期評(píng)價(jià)的問(wèn)題（ early rater problem）單純的協(xié)調(diào)過(guò)濾法不能對(duì)新登錄的情報(bào)進(jìn)行評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)。另外，對(duì)于登錄的情報(bào)及新注冊(cè)的用戶(hù)而言，推薦的精度較差。 易于發(fā)現(xiàn)重要情報(bào) 互聯(lián)網(wǎng)情報(bào)內(nèi)容（ contents）基礎(chǔ)上的過(guò)濾法是對(duì)所有的情報(bào)不加區(qū)分，一視同仁地處理的。相比之下，協(xié)調(diào)過(guò)濾法，則可自動(dòng)判別這些情報(bào)是否受到廣大用戶(hù)的認(rèn)可。 稀薄性問(wèn)題（ sparsity problem） 能使協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)正常發(fā)揮 作用的理想條件是存在大量的，得到眾多用戶(hù)評(píng)價(jià)的情報(bào)。但現(xiàn)實(shí)往往是只能收集到很少一部分受到評(píng)價(jià)的情報(bào)。 評(píng)價(jià)情報(bào)的反饋 用戶(hù)對(duì)情報(bào)的評(píng)價(jià)可將系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)者的利益（如判斷登載哪一類(lèi)廣告等）和用戶(hù)的利益（獲得有益情報(bào)）直接連接起來(lái)。 孤獨(dú)用戶(hù)的存在問(wèn)題（ gray sheep） 特別是在中小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)使用協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)時(shí)，有可能存在著與多數(shù)用戶(hù)意見(jiàn)不同的孤獨(dú)的用戶(hù)。 結(jié)果不夠明確 因?yàn)椴捎媒y(tǒng)計(jì)學(xué)的方法計(jì)算預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值，所以無(wú)法保證 100%的準(zhǔn)確性。由此而造成錯(cuò)誤的過(guò)濾。 由上表可知，想開(kāi)發(fā)成功的制品 ,就需 要揚(yáng)長(zhǎng)避短，在前述的技術(shù)構(gòu)成要素之上施行細(xì)致的調(diào)整。可以這樣說(shuō)，怎樣將各種技術(shù)要素有機(jī)地結(jié)合成一個(gè)完整的系統(tǒng)，是本系統(tǒng)商品化成敗的關(guān)鍵。 當(dāng)今世界中 協(xié)調(diào)過(guò)濾 技 術(shù) 的 應(yīng) 用 現(xiàn) 狀 近年來(lái)，做為取代傳統(tǒng)的想方設(shè)法地搜索信息的方法，開(kāi)始出現(xiàn)了一種從情報(bào)源主動(dòng)向用戶(hù)提供情報(bào)的方法，即推薦服務(wù)的方法。更值得注目的是以著名的 ,規(guī)模大的互聯(lián)網(wǎng)提供商提供的檢索引擎和電子商務(wù)（ EC）服務(wù)為中心而逐步展開(kāi)的個(gè)人服務(wù)。這些服務(wù)針對(duì)每個(gè)用戶(hù)的不同特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，從而形成因人而異的情報(bào)提供方式。 個(gè)性化服務(wù)和一對(duì)一服務(wù)（ One to One Service）具有相同的含義。這類(lèi)服務(wù)建立了 Web 網(wǎng)頁(yè)提供商和用戶(hù)之間一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，由此出發(fā)，進(jìn)而大幅度提高服務(wù)質(zhì)量。做為推薦服務(wù)和個(gè)性化服務(wù)的核心技術(shù)，協(xié)調(diào)過(guò)濾技術(shù)在 1996 年左右就被研究開(kāi)發(fā)出來(lái)了。但目前的現(xiàn)實(shí)是該技術(shù)的研究開(kāi)發(fā)仍是以美國(guó)的大學(xué)知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 和研究機(jī)構(gòu)為主。 處 理中使用的各種數(shù)學(xué)模型 系統(tǒng)內(nèi)部使用的算法如下所示，所有算法都屬于古典統(tǒng)計(jì)學(xué)的范疇之內(nèi)。 i：類(lèi)似算法數(shù)學(xué)模型 類(lèi)似算法 :對(duì)某個(gè)對(duì)象而言 ,從對(duì)象集合中找出與其相類(lèi)似的對(duì)象的算法 . 以下列出各算法的方程式 ,并對(duì)各個(gè)符號(hào)一一說(shuō)明 . i=( i1, i2,., ip)； j=( j1, j2,., jp)； pa mam xpx 11 )(21 m inm a x xxX ( max, min 是 的最大值和最小值 ) ： if ( mn= = 0) then = 0 ； else = 1 ； 以下的計(jì)算結(jié)果為的時(shí)候 ,值越小表示二者越類(lèi)似 ；計(jì)算結(jié)果為的時(shí)候 ,值越靠近 1表示二者越類(lèi)似。 平均尤庫(kù)里多距離的二乘法 pa jaiaij xxpd 1 22 )(1 平均距離法 pa jaiaijxxpd11 最大值距離法 )(m ax jaiaaij xxd 二值距離法 pa jaiaij ccr 1 Dice Coefficient 法 pa jaiaijccK1 pa iaicK1rij=2 x|Kij| (|Ki|+|Kj|) 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） Jaccards s coefficient 法 ajaiaajaaiaajaiaij xxxxxxr 22 皮爾森相關(guān)法 ij= Co ( i, j) i jajjaaiiaajjaiiaij xxxxxxxx22 )()()()( 限定皮爾森相關(guān)法 ij= Co ( i, j) i jajaaiaajaiaij XxXxXxXx22 )()()()( 斯皮爾曼相關(guān)法 )1()(6212ppxxdpajaiaij 改良二值距離法 MapI ( mn) = cmn MapU ( mn) : if ( mn= = 0) MapU ( mn) = 0； else if ( mn in topN ) /如果為重要屬性 MapU ( mn) =BIG； /BIG 是大于 ” 1” 的定數(shù)。 else MapU ( mn) = SMALL； /SMALL 是小于 ” 1” 的定數(shù)。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） pa IaUaUI xM a p IxM a p Ur 1 )()( dij=1 rij ii ：群 (Clustering)算法 即將相類(lèi)似的對(duì)象歸為同一個(gè)群的算法 . 以下涉及的 7種群算法都將分兩步實(shí)現(xiàn) . 第一步 :對(duì)各個(gè)基本要素 ,使用 10 種距離計(jì)算值之一求出二者之間的距離 .距離最近的兩個(gè) 基本要素成為一個(gè)新要素 .基本要素被稱(chēng)為葉 ,新要素則被稱(chēng)為分支 . 第二步 :實(shí)行遞歸處理 .利用以下的方程式計(jì)算出與新要素間的距離 ,進(jìn)而生成新要素。 下面用到 2 個(gè)基本方程式 ,方程式和系數(shù)的不同組合形成 7種不同 形式。 dxc= adxa+ bdxb+ dab+ |dxa dxb (1) dxc2= adxa2+ bdxb2+ dab2+ |dxa2 dxb2 (2) 方程式表示從 a 和出發(fā) ,生成新要素 ,并求出與要素的距離。 群平均法 利用方程式 (2)。 系數(shù)： a= na / nc b= nb / nc =0 =0 重心法 利用方程式 (2)。 系數(shù)： a= na / nc b= nb / nc = (na nb)/ nc2 =0 最長(zhǎng)距離法 利用方程式 (1)。 系數(shù)： a= 0.5 b= 0.5 =0 =0.5 可變法 利用方程式 (2)。 系數(shù)： 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） a= (1- ) / 2 b= (1- ) / 2 =定數(shù) =0 介質(zhì)法 利用方程式 (1)。 系數(shù)： a= 0.5 b= 0.5 = 0.25 =0 最短距離法 利用方程式 (1)。 系數(shù)： a= 0.5 b= 0.5 =0 = 0.5 Wood 法 利用方程式 (1)。 系數(shù)： a= (nx+na) / (nx+nc) b= (nx+nb) / (nx+nc) = nx / (nx+nc) =0 iii：分組 (Grouping)算法 即將相類(lèi)似的對(duì)象歸為同一個(gè)組的算法。 從現(xiàn)有的組里抽樣獲取要素 ,利用類(lèi)似算法求出對(duì)象 與組之間的距離 ,找出最為類(lèi)似 的組并將該對(duì)象歸入該組。 iv：自然語(yǔ)言解析算法 自然語(yǔ)言解析是指將對(duì)象文章按單詞的單位分割 ,并將其生成一個(gè)個(gè)的標(biāo)簽 (tag), 進(jìn)而選出必要的名詞 (如已知和未知的名詞 ),計(jì)算出其出現(xiàn)頻度 ,考慮其在文章中的位置 , 文章的長(zhǎng)度等因素 ,并進(jìn)行關(guān)鍵字重復(fù)度處理 .在必要的時(shí)候 ,可提供禁用詞匯的管理機(jī)能 以及對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中沒(méi)有特別意義的名詞不予登錄 (象對(duì)禁用語(yǔ)的處理一樣 )的機(jī)能 . 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 預(yù)計(jì) 開(kāi) 發(fā)產(chǎn) 品的特點(diǎn) 關(guān)于算法 在對(duì) 2.1.2 中介紹的協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)的各種算法和上一節(jié)中介紹的各種 數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析后，我們?cè)谇捌陂_(kāi)發(fā)中進(jìn)行了大量的模擬實(shí)驗(yàn)。 首先，協(xié)調(diào)過(guò)濾的算法可以分成 3 類(lèi)。 其一， Active Collaborative Filtering。利用這一技術(shù)，互相了解的用戶(hù)之間可以相互指定，（當(dāng)然有安全保密上的限制），獲得彼此有用的信息（包含電子郵件）?？梢院瓦@個(gè)領(lǐng)域之內(nèi)的專(zhuān)家保持同步。這次列在預(yù)計(jì)開(kāi)發(fā)范圍之內(nèi)。 其二， Automated Collaborative Filtering 和 Feature Guided Automated Collaborative Filtering。從效率和精度的角度多方分析的結(jié)果上看， Feature Guided Automated Collaborative Filtering 遙遙領(lǐng)先。因?yàn)楸敬伍_(kāi)發(fā)準(zhǔn)備採(cǎi)用FGACF。 其三， Content-Based Collaborative Filtering。這次準(zhǔn)備分階段實(shí)現(xiàn)。首先是以文章情報(bào)為對(duì)象，然后再考慮其它的媒介。 其次，對(duì)算法中使用的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了分析。 在 Cluster 諸算法之中， Wood 法和群平均法的精度較好。 分組計(jì)算方面，基本上是利用 類(lèi)似算法。分組所使用的類(lèi)似算法中 Jaccard s Coefficient 法，平均最小二乘距離法，改良二值距離法的精度比較理想。 Clustering 方法和分組算法的目的是相同的。 Clustering 的特點(diǎn)是精度高，但處理速度較慢。分組算法則恰恰相反?？梢钥肯到y(tǒng)控制參數(shù)來(lái)平衡這兩種方法的使用，根據(jù)系統(tǒng)的規(guī)模靈活調(diào)整。 判別類(lèi)似的對(duì)象有 4 種，即用戶(hù)（屬性）對(duì)用戶(hù)（屬性）的類(lèi)似，文章（屬性）對(duì)文章（屬性）的類(lèi)似，用戶(hù)（屬性）對(duì)文章（屬性）的類(lèi)似及關(guān)鍵字的類(lèi)似。判斷的對(duì)象不同，評(píng)價(jià)結(jié)果也各不相同。對(duì) 于用戶(hù)間的類(lèi)似和文章間的類(lèi)似來(lái)說(shuō)，按 Jaccard s Coefficient 法，平均最小二乘距離法，改良二值距離法距離法，皮爾森相關(guān)法的順序，計(jì)算精度比較理想。而對(duì)用戶(hù)和文章的類(lèi)似來(lái)說(shuō)，則按改良二值距離法， Jaccards Coefficient 法 ,平均最小二乘距離法，皮爾森相關(guān)法的順序 ,為計(jì)算精度的順次。關(guān)鍵字的類(lèi)似考慮用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法去實(shí)現(xiàn)。另外 ,由于必須確定提供范圍的域值，所以同距離算法相比 ,相關(guān)算法要適合得多。如果將上面幾種方法組合起來(lái)使用，相信還會(huì)進(jìn)一步提高推薦精度。 關(guān)于提供的服務(wù) 對(duì)一般用戶(hù) 主要提供以下服務(wù)： 推薦服務(wù)：尋找和對(duì)象用戶(hù)的相似用戶(hù)，把對(duì)象用戶(hù)未訪問(wèn)過(guò)的文章向其知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 推薦； 提供類(lèi)似文章服務(wù)：提供和對(duì)象文章類(lèi)似的文章的一覽； 檢索結(jié)果的過(guò)濾服務(wù)：在檢索結(jié)果的基礎(chǔ)上，根據(jù)實(shí)施檢索的用戶(hù)的愛(ài)好，對(duì)結(jié)果進(jìn)行挑選。 新到情報(bào)的推薦服務(wù)：根據(jù)各個(gè)用戶(hù)的不同要求，在一定的時(shí)期內(nèi)，把新到情報(bào)提供給用戶(hù)； 用戶(hù)特征指定服務(wù)：允許用戶(hù)將其關(guān)注的單詞 /文章等在系統(tǒng)里登記或刪除； 類(lèi)似關(guān)鍵字的提供服務(wù)：系統(tǒng)可提供與檢索用關(guān)鍵字相類(lèi)似的關(guān)鍵字一覽表； 熱門(mén)網(wǎng)頁(yè)的提供服務(wù)：提供受歡迎的網(wǎng)頁(yè)的地址； 個(gè)性廣告的提供 服務(wù)：對(duì)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商（ ISP）來(lái)說(shuō)，可根據(jù)用戶(hù)的特點(diǎn)、愛(ài)好而主動(dòng)提供恰到好處的廣告； 為管理操作的方便，同時(shí)也向系統(tǒng)管理員提供機(jī)能豐富的服務(wù)。 關(guān)于體系結(jié)構(gòu) 采用適合于互聯(lián)網(wǎng) WWW服務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的 Java語(yǔ)言，以 Servlet的形式開(kāi)發(fā)； 協(xié)調(diào)過(guò)濾系統(tǒng)屬于 Multi-Agent 系統(tǒng)的一種，所以必須具有其分散處理的特性。本系統(tǒng)將采用計(jì)算機(jī)分散技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn) -CORBA（ Common Object Request Broker Architecture），來(lái)實(shí)現(xiàn)分散化處理； 采用 DBMS 對(duì)情報(bào)進(jìn)行管理。并利用 JDBC 與本系統(tǒng)其它部分相連； 自然語(yǔ)言的解析處理會(huì)占用系統(tǒng)相當(dāng)多的時(shí)間，將盡可能采用 C+語(yǔ)言，以庫(kù)函數(shù)（ LIB）的形式提供。與本系統(tǒng)其它部分的連接準(zhǔn)備使用 JNI； 本系統(tǒng)允許事先設(shè)定用戶(hù)的特征情報(bào)，同時(shí)如即使不作任何設(shè)定 ,可根據(jù)用戶(hù)操作處理的軌跡，系統(tǒng)將自動(dòng)推測(cè)出用戶(hù)的愛(ài)好及其遷移。但同時(shí)不準(zhǔn)備以單純的訪問(wèn)操作或檢索關(guān)鍵字影響用戶(hù)愛(ài)好的遷移，為此計(jì)劃提供控制情報(bào)和相應(yīng)的控制處理。另一方面，也將考慮系統(tǒng)的規(guī)模及負(fù)荷； 管理者可同時(shí)進(jìn)行大批量文章的收集、保存處理，抽取文章的屬性并對(duì)其管理。亦可從檢索結(jié)果中，通過(guò)一般 用戶(hù)的訪問(wèn)操作來(lái)實(shí)現(xiàn)上述處理。但保存與否 ,可通過(guò)訪問(wèn)次數(shù)來(lái)控制； 關(guān)于其它 本系統(tǒng)在參考 2.1.3所介紹的協(xié)調(diào)過(guò)濾的特點(diǎn)和 2.1.4所介紹的世界中使用現(xiàn)狀（技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，各種制品的優(yōu)缺點(diǎn)）的基礎(chǔ)上，將實(shí)現(xiàn)自己獨(dú)特的調(diào)整手段。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 檢索服務(wù)的個(gè)性化 (1)背景 至今為止檢索服務(wù)的用戶(hù)接口對(duì)所有的用戶(hù)都是一視同仁的。提供檢索服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商有各種各樣的特點(diǎn)，比如對(duì)技術(shù)情報(bào)擅長(zhǎng)，或?qū)π侣勄閳?bào)擅長(zhǎng)等。而本系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的一個(gè)目標(biāo)就是提供一個(gè)滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性要求的接口。 (2)本系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化方面的特征 主要特 點(diǎn)如下所述。 做為缺省 ,提供分組化的檢索 引擎類(lèi) (檢索服務(wù)商 )； 自動(dòng)追加新的檢索服務(wù)商及刪除消亡的檢索服務(wù)商； 檢索目的類(lèi)型 (例新聞 ,技術(shù)等 )的登錄 /刪除機(jī)能； 檢索服務(wù)商的組合指定機(jī)能； 自動(dòng)收集技術(shù) (1)背景 現(xiàn)行的各種瀏覽器的收集機(jī)能基本上是以文件為單位，不能作靈活的調(diào)整。如能在指定時(shí)間指定的網(wǎng)站，對(duì)所關(guān)心的文章的類(lèi)型進(jìn)行自動(dòng)收集，將會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)很大的方便。 (2)本系統(tǒng)在自動(dòng)收集方面的特征 主要特點(diǎn)如下所述。 可指定網(wǎng)站的位置，支持登錄及刪除功能； 收集對(duì)象的類(lèi)型的指定； 收集時(shí)間的指定； 保存場(chǎng)所的指定； 自動(dòng)定點(diǎn)觀測(cè)技術(shù) (1)背景 假設(shè)某個(gè)用戶(hù)，對(duì)所關(guān)心的網(wǎng)站的不同位置的情報(bào)很感興趣，并進(jìn)行了訪問(wèn) ,收集了所需情報(bào)，但是情報(bào)源在不斷地更新，如果能有觀測(cè)機(jī)能將會(huì)給用戶(hù)提供很大的方便。 (2)本系統(tǒng)在自動(dòng)定點(diǎn)觀測(cè)方面的特征 主要特點(diǎn)如下所述。 可指定被監(jiān)視網(wǎng)站的不同位置 ,并可登錄 /刪除； 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 指定被監(jiān)視對(duì)象的類(lèi)型； 指定保存場(chǎng)所； 指定監(jiān)視時(shí)間； 瀏覽被更新的情報(bào)及新到的情報(bào)； 自動(dòng)收集被更新的情報(bào)； 系統(tǒng)的綜合 上述 4 種技術(shù)的組合而達(dá)到系統(tǒng)的綜合 化。本系統(tǒng)的目標(biāo)之一就是想通過(guò)靈活的調(diào)整做到突出用戶(hù)個(gè)性化，也即是從 ISP 到 ASP 進(jìn)化的一個(gè)具體的步驟。 系統(tǒng)的運(yùn)用形態(tài) 對(duì)于中小規(guī)模的 ISP，因?yàn)槠湄?fù)荷不很重，可以細(xì)致地管理用戶(hù)愛(ài)好的遷移； 對(duì)于大規(guī)模的 ISP，因?yàn)槠湄?fù)荷有可能很大，可以對(duì)用戶(hù)愛(ài)好進(jìn)行較為粗曠的管理，同時(shí)在分散處理上多下工夫； 可形成社內(nèi)教育，社內(nèi)管理系統(tǒng)的運(yùn)用形態(tài)； 可形成 Mailing list 系統(tǒng)的付加服務(wù)的運(yùn)用形態(tài)； 系統(tǒng) 構(gòu)成的示例如下所示 ：知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） Oracle WWW Server Servlet Engine WWW瀏覽器 客戶(hù)端 過(guò)濾處理服務(wù)器 Java Virtual Machine 文檔登錄 類(lèi)似情報(bào)檢索 用戶(hù)特征 文件更新 群連接 RDBMS 檢索服務(wù) 用戶(hù)情報(bào) 管理服務(wù) 用戶(hù)特征文件 更新服務(wù) 過(guò)濾處理服務(wù) 面向管理員服務(wù) 自然語(yǔ)言 分析系統(tǒng) tnameserv JRun Netscape Enterprise Server JRE1.3 系統(tǒng)服務(wù) CORBA服務(wù) 分配器 文檔資料 成批登錄 檢索軟件 互聯(lián)網(wǎng) META検索 情報(bào)內(nèi)容 提供服務(wù) 管理工具 互聯(lián)網(wǎng) / WWW Server 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié)調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)市場(chǎng)調(diào)查和需求預(yù)測(cè) 代表性的研究系統(tǒng)一覽表 系統(tǒng)名稱(chēng) 研究機(jī)構(gòu) 特 點(diǎn) 研究時(shí)間 Tapestry Xerox Palo Alto Research Center 最早的 ACF 系統(tǒng)。需要事先指定情報(bào)交換小組的成員。因?yàn)槭强坑色@得情報(bào)的一方明確指定情報(bào)推薦者和評(píng)價(jià)值，來(lái)實(shí)現(xiàn)過(guò)濾過(guò)程的，所以?xún)H適用于小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。 1992 GroupLens Dept. of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota Grouplens 是推薦網(wǎng)絡(luò)新聞（ Netnews）的過(guò)濾系統(tǒng)。用戶(hù)需要了解其他的用戶(hù)。用戶(hù)針對(duì)某個(gè)新聞可賦予 5 階段的評(píng)價(jià)，系統(tǒng)則會(huì)向具有與該利用者相似愛(ài)好的其他用戶(hù)自動(dòng)推薦，并可對(duì)其他的新聞施行預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)。 1994 Ringo Massachusetts Institute of Technology Ringo 是音樂(lè)情報(bào)的推薦系統(tǒng)。用戶(hù)通過(guò)電子郵件將自己喜愛(ài)的作品 賦予 7 個(gè)階段的評(píng)價(jià)值，而系統(tǒng)則將根據(jù)其他用戶(hù)的評(píng)價(jià)值向該用戶(hù)返送有可能得到其較高評(píng)價(jià)的作品 一覽表。 Ringo 的過(guò)濾方法與 Grouplens 沒(méi)有大的差別，但相關(guān)算法有所改進(jìn) 。 1994 Fab Stanford University Fab 是同時(shí)利用互聯(lián)網(wǎng)資訊過(guò)濾和協(xié)調(diào)過(guò)濾技術(shù)的 Web 網(wǎng)頁(yè)的推薦系統(tǒng)。它實(shí)裝了多代理體系結(jié)構(gòu)。用戶(hù)對(duì)得到的情報(bào)進(jìn)行 7 個(gè)階段的評(píng)價(jià)并返回給系統(tǒng)。 19961997 Yenta MIT Media Laboratory Yenta 是采用多代理技術(shù)的中介系統(tǒng)。系統(tǒng)尋找具有相同愛(ài)好的 用戶(hù)，為他們建立聯(lián)系實(shí)現(xiàn)情報(bào)共有。該系統(tǒng)不設(shè)服務(wù)器，各用戶(hù)各自的計(jì)算機(jī)（ Agent）之間 1對(duì) 1（ peer-to-peer）連接，實(shí)現(xiàn)過(guò)濾處理。 1997 Filterbots Dept. of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota Filterbots是 Grouplens研究小組為提高協(xié)調(diào)過(guò)濾的精度而開(kāi)發(fā)的自動(dòng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)。她以互聯(lián)網(wǎng)資訊過(guò)濾處理為目的，針對(duì)典型協(xié)調(diào)過(guò)濾處理的 2 個(gè)缺點(diǎn) (“隨著情報(bào)量的增加，造成評(píng)價(jià)情報(bào)分布 不均，而找不到附近的用戶(hù)”和“無(wú)人評(píng)價(jià)的情報(bào)形不成推薦對(duì)象” )進(jìn)行了改進(jìn)。系統(tǒng)（ Filterbots）對(duì)新登錄的情報(bào)會(huì)自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。 1998 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 有代表性的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù) 有代表性的產(chǎn)品 制品名 開(kāi)發(fā)公司名 價(jià) 格 Firefly Firefly Network, Inc.（現(xiàn) Microsoft Corporation） 700 萬(wàn)日元 One-To-One BroadVision, Inc. 2,000 萬(wàn)日元 Gustos Guide Gustos Software LLC 需要咨詢(xún) LikeMinds Andromedia, Inc. 10,000 美元（ 10,000 用戶(hù)） Net Perceptions Net Perceptions, Inc 45,000 美元 Open Sesame Profiling Server Bowne Internet Solusions 25,000 美元 互聯(lián)網(wǎng)咨詢(xún)協(xié) 調(diào)過(guò)慮器及智能檢索支援系統(tǒng)的產(chǎn)品還主要局限于國(guó)外，而且價(jià)格昂貴，主要應(yīng)用于企業(yè)的電子商務(wù)，研究機(jī)關(guān)，網(wǎng)站等，國(guó)內(nèi)在此方面的應(yīng)用還較少見(jiàn)。由于本系統(tǒng)有穩(wěn)定性，可擴(kuò)展性，可組合性，自主產(chǎn)品性等特點(diǎn)，所以預(yù)測(cè)可以開(kāi)拓一定的市場(chǎng)。 項(xiàng)目實(shí)施方案 開(kāi)發(fā)實(shí)施方案 軟件工程是指導(dǎo)計(jì)算機(jī)軟件開(kāi)發(fā)和維護(hù)的工程科學(xué)，數(shù)字式圖像監(jiān)視系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)也應(yīng)遵循軟件工程進(jìn)行。 軟件工程是將軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程視為一個(gè)工程項(xiàng)目，采用工程的概念、原理、技術(shù)和方法來(lái)開(kāi)發(fā)和維護(hù)軟件，把經(jīng)過(guò)時(shí)間考驗(yàn)，證明正確的管理技術(shù)與當(dāng)前能夠得到的最好的軟件技術(shù)方法 結(jié)合起來(lái)，這就是軟件工程。 使用軟件工程于軟件開(kāi)發(fā)的各個(gè)階段，通過(guò)使用各種工具，從支持開(kāi)發(fā)各個(gè)階段的方法，通過(guò)使用各種技術(shù)，以保證軟件質(zhì)量。 1969 年 Fritz Bauer 給出了軟件工程的早期定義，他認(rèn)為：制定并使用合理的工程原則，從而以較低的費(fèi)用獲得可靠的、能在機(jī)器上高效工作的軟件。 軟件工程包括 3 個(gè)主要元素，即方法、工具和過(guò)程。從這 3 個(gè)要素入手便能控制軟件的開(kāi)發(fā)，并為軟件開(kāi)發(fā)者提供了高級(jí)和高質(zhì)量的開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)。 方法是提供怎樣去建立軟件的技術(shù)，這些技術(shù)包括項(xiàng)目的計(jì)劃和評(píng)審、系統(tǒng)和軟件需求分析、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義 、程序結(jié)構(gòu)、算法、編碼、測(cè)試和維護(hù)等。 工具是為軟件工程方法提供自動(dòng)化或半自動(dòng)化的支持。目前上述每一個(gè)方法都有支持工服務(wù)名 經(jīng)營(yíng)組織 URL Myyahoo yahoo http:/my.yahoo.co.jp/ Movie Critic Andromedia, Inc. / Alexa Alexa Internet（ A Inc.） / A A, Inc. / D D, Inc. / Direct Hit Ask Jeeves, Inc. / 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 具，如果將這些工具集成起來(lái)，那么由其中一個(gè)工具產(chǎn)生的輸出信息就可以被另一個(gè)工具使用，于是便創(chuàng)建了支持軟件開(kāi)發(fā)的綜合系統(tǒng) 計(jì)算機(jī)輔助軟件工程（ CASE）。 過(guò)程是使方法和工具相結(jié)合的粘合物，它使得軟件開(kāi)發(fā)任務(wù)能夠經(jīng)濟(jì)地、準(zhǔn)時(shí)地、快速地完成。過(guò)程定義了一系列步驟，并規(guī)定了每一步驟應(yīng)使用的方法和應(yīng)交付的文檔及報(bào)告，以及用于幫助保證質(zhì)量、協(xié)調(diào)變化的措施，還定義了能使軟件開(kāi)發(fā)人員了解進(jìn)展情況的一些里程碑。 BD 是 Basic Design 的縮寫(xiě)，完成“本系統(tǒng)要做什么” ，即系統(tǒng)的分析階段工作； FD 是Function Design 的縮寫(xiě)，完成本系統(tǒng)功能塊的劃分，是“怎么去做”的第一階段工作，即系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初期階段工作； DD 是 Detail Design 的縮寫(xiě)，完成本系統(tǒng)各個(gè)功能模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)工作，是編程階段的準(zhǔn)備設(shè)計(jì)階段； MK是 Making 的縮寫(xiě)，即具體編程實(shí)施階段； UT 是 Unit Test的縮寫(xiě)，即單元測(cè)試階段； CT 是 Combine Test 的縮寫(xiě)，即結(jié)合測(cè)試階段； ST 是 System Test的縮寫(xiě)，即 系統(tǒng)測(cè)試階段； PT 是 Product Test 的縮寫(xiě)，即商品測(cè)試階段。 UML 是 Unified Modeling Language 的縮寫(xiě)， UP 是 Unified Process 的縮寫(xiě)，是國(guó)際上最新的面向?qū)ο蟮姆治鲈O(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方法的方法論。在承接面向?qū)ο蟮膽?yīng)用項(xiàng)目開(kāi)發(fā)時(shí)，我們?cè)?jīng)使用過(guò) 80年代國(guó)際上流行的 BOOCH方法（由 Grady Booch發(fā)明）、 OMT方法（由 James Rumbaugh發(fā)明）、 OOSE 方法（由 Ivar Jacobson 發(fā)明）。但目前我們主要使用的是國(guó)際上最新的面向?qū)ο蟮姆治鲈O(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方法 UML(Unified Modeling Language, 由 Booch、 Rumbaugh、 Jacobson聯(lián)手發(fā)明 )及 UP（ Unified Process,由 Booch、 Rumbaugh、 Jacobson 聯(lián)手發(fā)明）。 UML UP 的開(kāi)發(fā)方法是通過(guò)使用下列圖示中的 3 種概念 (從用例視圖出發(fā)的概念 , 視圖構(gòu)造中心的概念 ,反復(fù)同時(shí)向上發(fā)展的概念 )將 9 種設(shè)計(jì)圖形詳細(xì)貫通的過(guò)程 ,并在此基礎(chǔ)上將系統(tǒng)實(shí)裝完善的過(guò)程。在以往的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們通常使用了全部的 3 種概念及 9 種圖形構(gòu)件的 5至 7種圖形構(gòu)件。 在 開(kāi)發(fā)過(guò)程中，嚴(yán)格控制 ” UML UP” 方法論規(guī)定的每一個(gè)步驟的生產(chǎn)物。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃實(shí)施方案 采用自主和合作并行的方針。 項(xiàng)目實(shí)施目標(biāo) 第一年 第二年 第三年 套數(shù) 2 5 20 投資估算 準(zhǔn)備投資 30 萬(wàn)人民幣。 經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益分析 產(chǎn)品投入市場(chǎng)后，年內(nèi)收回投資。 由于為使用者提供從海量信息中快速獲取有價(jià)值情報(bào)的手段，所以可以節(jié)省人力物力。另外，主動(dòng)向使用者提供有價(jià)值的信息，使得調(diào)查研究及學(xué)習(xí)更加有效。 項(xiàng)目可行性分析結(jié)論 由于我們?cè)趪?guó)外完成過(guò)類(lèi)似系統(tǒng)的實(shí)裝 ,并有解決幾乎 所有核心技術(shù)問(wèn)題的方案，所以我們認(rèn)為上述的方案是可行的和實(shí)際的。 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 3. 管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng)項(xiàng)目論述 管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng)技術(shù)可行性分析 開(kāi)發(fā)背景 管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng)的目的和理念是將業(yè)務(wù)邏輯和控制邏輯分離。 依據(jù)模式技術(shù)發(fā)明之父、國(guó)際著名模式技術(shù)專(zhuān)家亞歷山大 -克力斯多夫提出的理論，“所謂模式，是對(duì)我們周?chē)?jīng)常發(fā)生的問(wèn)題以及對(duì)這些發(fā)生問(wèn)題解決方法要點(diǎn)的記述。每一個(gè)模式描述了一個(gè)在我們周?chē)粩嘀貜?fù)發(fā)生的問(wèn)題，以及該問(wèn)題的 解決方案的核心，這樣，你就能一次又一次的使用該方案而不必做重復(fù)的勞動(dòng)?！?。亞歷山大 -克力斯多夫認(rèn)為，各行各業(yè)的控制邏輯均是可歸納的，且數(shù)量是有限的，對(duì)這些有限數(shù)量的控制邏輯進(jìn)行各種組合，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)某一行業(yè)的完整控制。計(jì)算機(jī)軟件設(shè)計(jì)模式的權(quán)威專(zhuān)家 Erich Gamma、 Richard Helm、 Ralph Johnson 及 John Vlissides 四人 (后來(lái)被人們親切的稱(chēng)為 GoF(四人幫 )，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)百種成功的系統(tǒng)和項(xiàng)目進(jìn)行了分析，歸納總結(jié)了計(jì)算機(jī)界軟件設(shè)計(jì)模式的 23 類(lèi)；計(jì)算機(jī)軟件架構(gòu)模式的權(quán)威專(zhuān)家 Frank Buschmann、 Regine Meunier、 Hans Rohnert、 Peter Sommerlad 及 Michael Stal 五人，通過(guò)多年的實(shí)踐、調(diào)查與研究，歸納總結(jié)了計(jì)算機(jī)界軟件架構(gòu)模式的 8 類(lèi)；管理信息化系統(tǒng)通用化平臺(tái)及業(yè)務(wù)邏輯自動(dòng)生成工具系統(tǒng)正是充分利用了軟件架構(gòu)模式和軟件設(shè)計(jì)模式的理念實(shí)現(xiàn)的，在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)有如下特點(diǎn)： 可提高再利用性； 有利于將共通對(duì)象同特殊對(duì)象分離； 可利用專(zhuān)家的知識(shí)； 可以減少設(shè)計(jì)上的失誤； 可提高應(yīng)用系統(tǒng)的堅(jiān)固性； 可以容易理解他人的設(shè)計(jì)產(chǎn)品。 業(yè) 務(wù)邏輯是應(yīng)用戶(hù)的需求不同而千差萬(wàn)別，但卻可以歸納出不同的特點(diǎn)。尤其是對(duì)于 Web 類(lèi)型的人機(jī)會(huì)話(huà)的管理信息化系統(tǒng)，特點(diǎn)更為明顯。歸納如下： 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù) SCHEMA 的依存度極高； 對(duì)服務(wù)器端的文件目錄結(jié)構(gòu)有一定的依存； 操作的 80%以上的對(duì)象目標(biāo)是數(shù)據(jù)庫(kù)表格的某些域，限定 條件也是如此，操作類(lèi)型為增刪改查； 有部分對(duì)文件的操作； 有部分對(duì)打印的需求； 輸出要素是可歸納的、有限的和可數(shù)的。 我們經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的資源積累，研發(fā)出了 Web應(yīng)用系統(tǒng)的業(yè)務(wù)自動(dòng)生成工具 (內(nèi)部開(kāi)發(fā)用產(chǎn)品 )，該工具提供的功能如下所示： 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù) SCHEMA 的 XML 描述文件提供讀入和分析功能：數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)和構(gòu)筑工作使用Rational Rose 進(jìn)行，利用本公司的程序模塊將數(shù)據(jù)庫(kù)的 SCHEMA 輸出到指定的 XML 文件中。工具對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù) SCHEMA 的 XML 文件進(jìn)行讀入和分析功能； 提供對(duì)服務(wù)器端的文件目錄結(jié)構(gòu)的操作； 提供對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表格的某些域進(jìn)行增刪改查的復(fù)合操作，限定數(shù)據(jù)庫(kù)任意表格的任意域的組合； 提供打印的功能； 提供輸出要素的選擇和運(yùn)算處理結(jié)果的掛鉤； 知識(shí)水壩（豆丁網(wǎng) pologoogle）傾心為您整理（雙擊刪除） 業(yè)務(wù)邏輯通過(guò)上述步驟確定，結(jié)果分層次 (分系統(tǒng)層、業(yè)務(wù)層、問(wèn)題領(lǐng)域?qū)雍蛿?shù)據(jù)層 )和類(lèi)型 (應(yīng)用邏輯層和描述表 現(xiàn)層 )保存到相應(yīng)的 XML 業(yè)務(wù)邏輯文件中。 平臺(tái)模式 MIS 系統(tǒng)平臺(tái)模式大體上分為 4 種：主機(jī)終端模式、文件服務(wù)器模式、客戶(hù)機(jī) /服務(wù)器模式(Client/Server，簡(jiǎn)稱(chēng) C/S)和 Web 瀏覽器 /服務(wù)器模式 (Browser/Server，簡(jiǎn)稱(chēng) B/S)。 主機(jī)終端模式由于硬件選擇有限，硬件投資得不到保證，已被逐步淘汰。而文件服務(wù)器模式只適用小規(guī)模的局域網(wǎng)，對(duì)于用戶(hù)多、數(shù)據(jù)量大的情況就會(huì)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)瓶頸，特別是在互聯(lián)網(wǎng)上不能滿(mǎn)足用戶(hù)要求。因此，現(xiàn)代企業(yè) MIS 系統(tǒng)平臺(tái)模式應(yīng)主要考慮 C/S 模式和 B/S 模式。 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 絕大部分都可分為以下四個(gè)層次 :表現(xiàn)層、事務(wù)層、數(shù)據(jù)邏輯層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。在C/S