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目录

1. 第一篇网页设计论文范文参考：移动Web浏览系统的若干关键技术研究
2. 第二篇网页设计论文样文：消费者网络购物信任影响因素的实证研究
3. 第三篇网页设计论文范文模板：时间感知的Web搜索研究
4. 第四篇网页设计论文范例：面向社会化媒体内容的若干聚类算法研究
5. 第五篇网页设计论文范文格式：网络双语语料挖掘关键技术研究

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第一篇网页设计论文范文参考：移动Web浏览系统的若干关键技术研究

Web是当今最重要的应用程序平台之一,而移动设备软硬件功能的增强使其得到了快速普及.移动Web应用结合了移动设备与Web技术两者的优势,符合当前云计算和移动计算的发展趋势,因此得到了广泛应用.作为移动Web应用的客户端,移动Web浏览器的用户体验也愈加重要.然而,当前的全功能移动浏览器的主要缺点是性能和网页兼容性无法令人满意,且会快速消耗移动设备的电量；而当前的分离式移动Web浏览系统的主要缺点是传输数据量过大,且完全忽视了移动设备本身的处理能力.移动浏览器的设计与优化必须针对移动设备本身存在的软硬件限制.当前针对移动Web浏览系统的研究重点是设计新的网页处理算法,以提升全功能移动Web浏览器的性能并降低其运算量；设计新型体系结构的分离式Web浏览系统；设计浏览器的用户体验评估系统等.本文主要关注新的网页处理算法及新型体系结构的分离式浏览器,着重研究了其中的若干关键技术,部分解决了现有研究中所面临的问题.

本文着眼于消除网页处理中的冗余计算和网络传输中的冗余数据,在此基础上提出了优化全功能移动Web浏览器网页处理性能的算法,以及一种新型分离式移动Web浏览系统.本文的主要工作及创新之处包括：

缓存并重用样式表匹配与网页布局计算结果的优化方案.这些方案能够重用网页处理过程中的运算结果,以避免冗余计算.传统缓存化算法只能在输入数据严格保持不变时才能重用计算结果.与此不同,本文提出的方案在网页发生变化时,可以自适应地部分重用缓存的中间或最终结果,以提升缓存的效率.因此显著提升了全功能移动Web浏览器处理网页数据的效率,降低了网页处理的运算量.实验证明,本文提出的缓存化方案平均可以减少约46%的网页处理时间并显著提升浏览器的综合性能.

新型分离式移动Web浏览系统的设计方案以及相应的优化算法.现有的分离式Web浏览系统无法在客户端缓存数据且将移动设备当做单纯的显示终端.与此不同,本文中的系统通过在*服务器端将网页的渲染结果进行划分,并由客户端缓存其中稳定的部分,实现了由*服务器和移动设备协同维护的渲染缓存.此系统还使用了渲染-缓存树和渲染-缓存通信协议等技术,以组织和维护渲染数据且降低额外的网络开销.此系统既继承了现有的分离式Web浏览系统的优点,即提供出色的网页兼容性和减少移动设备的运算量,还可以显著降低数据传输量,并提升浏览器的性能.通过让移动设备管理缓存数据及参与网页的渲染过程,此系统也充分利用了移动设备自身的运算能力.实验证明,此渲染缓存方案对大多数网页可以减少超过80%的冗余数据传输,且提升了10%-60%的网页加载速度.

综上所述,本文提出的技术可以提升移动Web浏览系统的性能,同时降低移动网络传输的数据量和移动设备的电池消耗,提升了移动Web浏览系统的用户体验,使之更适应当前Web、云计算和移动计算的发展趋势.此外,这些技术完全兼容现有Web技术和标准以及其他的优化算法,对移动设备的硬件性能也没有特殊需求.因此,本文中的技术不仅具有很高的学术价值,也具有良好的应用前景.

第二篇网页设计论文样文：消费者网络购物信任影响因素的实证研究

互联网所独具的高度互动性、便利性、透明性和个性化等优势,使得网络交易模式越来越受到商家和消费者的青睐.网络交易环境由于其虚拟性和匿名性等特征,使得信任在其中扮演着不可或缺的角色.当前,信任的缺失已经成为我国网络营销进一步发展的主要障碍之一.

本研究以消费者的网络购物信任作为切入点,以普通大众消费者作为研究对象,探索影响消费者网络信任的具体因素.基于文献回顾并结合本国的文化和市场背景、提出研究假设和理论模型,采用问卷调研的方式获取研究数据.本研究以序次Logistic回归模型作为主要分析工具,运用CITC分析法、α系数法检验测量量表的信度与效度,运用联合显著性检验验证六大类变量的作用效果,运用平行回归假定检验验证了模型设定的合理性和科学性,以期探询我国市场环境下,影响消费者网络购物信任的具体因素及其影响机理.本研究主要基于以下几点展开：

1.探索产品因素和厂商因素是否可作为两个独立的因素被纳入研究网络消费者购物信任的模型之中.本研究在模型设计中将产品因素设定为一个单独影响消费者网购信任的因素,分别包括了网购产品价格、网购售后服务、网购产品品质、网购产品价位和网购产品送递时间等五个维度.研究显示,网购产品价格、网购产品品质和网购产品送递时间都在1%的水平上显著,另外两个不显著.但五个子因素通过了联合显著性检验,其x2检验值为46.31,P值为0.0000.说明产品因素作为一个独立的影响因素,确实对消费者的网购信任产生了影响.同时,研究发现厂商因素对网络消费者信任的影响并不显著,说明消费者在决定是否进行网络购物时,商品的生产厂家的知名度和规模不会影响其信任.

2.探索并总结了对消费者网络购物信任产生显著影响的具体因素.本研究发现,基本信任倾向、付款方式安全性、对销售方的等级评价、网购产品价格与传统交易之比、网购产品品质与传统交易之比、网购产品送递时间、第三方评估、消费者受教育程度、接触网络时间和网购经验这十个因素对消费者网络购物信任存在显著影响.

3.研究各类影响因素对消费者网络购物信任的内在作用机理.本文在研究中发现,接触网络的年限长短对消费者的网购信任观的影响并不是线形的,接触网络的时间在2-8年之间的消费者相对于接触网络时间在2年以下的消费者对网购抱更为信任的态度,但接触网络时间在8年以上的消费者与接触时间在2年以下的消费者相比,他们对网购信任的态度并没有明显的区别.同时,本研究发现网站的声誉、网页设计的便利性对网络消费者的信任并没有显著影响,这与很多学者的研究结论不同.

4.对比并分析了各类影响因素在大学生群体与其他消费者群体的网络购物信任中的不同作用.首先,本文发现在完全样本回归结果中,购物网站的付款方式的安全性在10%的水平上是显著的,但在大学生样本回归中,它在1 0%的水平上都是不显著的,这说明大学生对网购是否信任不受网站购物付款方式安全性的影响.其次,网购产品价格与传统交易之比在总体样本回归中,这一因素在1%的水平上显著,这说明对于一般人而言若网购产品价格比传统交易便宜,则会明显影响其信任.但是在大学生样本回归中,这一因素并不显著.最后,根据总体样本回归的结果,人们通过网络购买产品的价位并不是影响人们网购信任观的重要因素,而在大学生样本回归中,这一因素非常显著.

5.在回归分析的基础上,本文分别做了总体和单个变量的趋势预测.本文在最终回归模型的基础上,利用概率预测的方法对研究结论作进一步的探讨,通过概率预测模型探讨每个显著自变量的变化所引致的消费者网购信任概率变化的趋势.

上述研究中部分内容属于探索性研究,所获得的结论在某种程度上有助于丰富消费者信任理论、网络营销理论、和消费者行为理论,并对相关企业的营销管理实践具有一定的借鉴和指导意义.当然本研究也存在很多不足之处,有待后续研究的修正与完善.

第三篇网页设计论文范文模板：时间感知的Web搜索研究

随着互联网和信息技术的飞速发展,Web信息呈现出爆炸式增长的趋势.海量的Web信息使得人们快速查找到真正需要的信息变得十分困难,因而也带动了搜索引擎技术的快速发展.搜索引擎通过爬虫在互联网中搜集大量的网页,然后运用一定的方法对网页处理后进行索引和存储,并通过有效的排序算法返回与用户查询相关的结果.目前,搜索引擎已经成为人们获取Web信息的重要工具,优化搜索引擎的性能也成为目前Web领域的一个热点问题.

现有搜索引擎的一个主要问题是对于Web网页的时间信息缺乏有效的处理技术.时间信息和我们的日常生活息息相关.在日常的Web搜索行为中,人们也常常将时间信息作为查询词提交给搜索引擎进行查询.已有研究表明,在用户提交的查询中,有约1.5%的查询包含了显式的时间约束,有约7%的查询包含了隐式的时间约束.另外,在本文的实验中我们发现,平均每个新闻网页都包含了5个左右的时间表达式.这些都说明了时间信息对于网页以及用户查询的重要性.而现在的搜索引擎对查询中的时间关 键 词 仅仅作为普通文本关 键 词 来处理,在索引、排序等过程中也只考虑了网页的发布时间,缺乏对网页内容时间和查询中的时间信息的抽取和分析,因此不能很好地理解用户的查询意图,也不能将时间信息有效地结合到查询结果的排序算法中,最终导致搜索引擎在回答时间相关类用户查询时难以获得好的查询效果.

基于以上背景,本文针对现有搜索引擎缺乏有效的时间感知搜索能力的现状,研究了时间感知搜索中的若干关键问题,提出了一系列的解决方法.论文首先阐述了时间感知搜索的研究背景和意义,分析了时间感知搜索研究中存在的问题和挑战,在此基础上围绕网页时间抽取、时间感知的网页排序、查询时间扩展、时间感知搜索原型系统等问题开展了深入研究.总体而言,本文的主要工作和贡献可归纳为以下几个方面：

(1)针对现有的研究很少区分网页中的时间表达式和网页内容的相关程度的问题,提出了一种基于网页时间表达式出现次数和时间表达式之间的包含关系的网页首要时间抽取算法.该算法不是仅考虑网页时间表达式出现的次数,而且还考虑了时间的内在含义,更加适合于我们对于文本理解,同时网页显式时间和隐式时间具有不同的抽取精度的问题也被考虑在内,算法得到了较高的准确率.

(2)针对现有的时间感知排序算法对网页内容时间以及网页和时间表达式相关程度考虑不足的问题,本文提出了一个基于网页首要时间的时间感知排序算法.该算法充分考虑网页中出现的内容时间,同时对网页中出现的每一个时间表达式都定义了和网页内容的相关性权重,另外,该算法也考虑了显式时间和隐式时间的抽取精度的问题,相对于其它对比算法,本文提出的方法具有更好的性能.

(3)针对用户在提出查询时不知道确切的时间约束的问题,本文提出了一个基于权重矩阵的查询时间扩展算法.该算法通过对网页的内容进行分析,考虑网页内容中时间表达式和文本关 键 词 的共现关系,得到两者的相关程度,在用户提出相应的查询关键字的时候返回根据相关度排序的时间词候选列表.该方法通过网页的内容进行分析,只要网页录入了搜索引擎的索引库,就能及时的对扩展时间词进行更新,具有很强的及时性,这种方法得到的候选时间词具有很高的准确率.

(4)针对现有的时间感知排序算法没有统一的平台的问题,本文实现了一个时间感知搜索的TASE原型系统(Time-Aware Search Engine).该系统定义了网页时间的表示模型,该模型能够很好的满足多种时间感知的排序算法,并且通过时间相似性和文本相似性线性加权的形式得到最终的相关度,只需要实现一个时间感知排序的时间相似性计算方法就能够扩展到该原型系统中,具有很强的可扩展性.本文实现的原型系统实现了多种的时间感知排序算法,并且使用AJAX等前端技术,可以给用户提供一个很好的使用体验.

本文的研究较好地解决了时间感知的搜索引擎中的核心问题.论文提出了网页首要时间及抽取算法、时间感知排序算法、查询时间词扩展算法等一系列新的设计,并建立了一个原型系统进行了系统的实验,验证了所提算法在实际数据集上的有效性,从而有效地改善了搜索引擎对于时间感知用户查询的搜索效果,并可以为下一代搜索引擎和时间相关的Web应用的进一步发展提供新的参考.

第四篇网页设计论文范例：面向社会化媒体内容的若干聚类算法研究

以Web2.0为代表的社会化媒体服务迅猛发展,改变了传统的信息传播方式,使得互联网用户从以往被动地接受信息走向主动对信息进行创造,产生了无穷无尽的文本数据.与此同时,社会化媒体服务还将现实社会关系映射到了互联网中.面对社会化媒体中海量、有价值的数据,科学家们掀起了研究的狂潮.然而,与以往的数据相比,社会化媒体中的文本,链接数据拥有一些新的特性(多噪声、高稀疏、短文本、动态性、缺失值),这导致了传统的聚类方法不能直接的应用于社会化媒体中的数据.近几年科学家们提出一些针对社会化媒体数据新特性算法,如图聚类模型,主题模型等.但这些聚类研究存在如缺少对数据整体分布的学习、缺乏数据之间关系的分析及缺乏系统性等缺点,并且研究方法寥寥可数.

本文在现有研究工作的基础上,针对社会化媒体数据新特性,结合图聚类及主题模型最新研究成果,提出一系列新颖的、针对社会化媒体内容的聚类方法.主要研究工作和创新包括：

(1)针对多噪声网页内容聚类问题,提出基于网页DOM树结构的网页分块算法（TPS）和基于图分割的网页分块算法（GPPS).这两个算法探索社会化媒体网页中语义模块与网页DOM树子树结构的对应关系,将一个网页视为多个主题信息块的集合,并通过解析网页DOM树子树结构中包含的语义信息,将一个网页分割成为多个独立主题的语义模块.TPS算法通过定义DOM树中的语义子树将一个网页分割成为不同语义模块.GPPS算法将DOM树转化为一个有向图,并通过图聚类算法来发现网页的语义子模块.在社会化媒体网站数据上的实验结果表明,与仅搜索网页DOM树节点属性和视觉信息的传统算法相比,TPS和GPPS两个算法的分块效果精度更高,鲁棒性更强.这两种算法可以用来去除网页中的噪声文本,是其他工作的前置步骤.

(2)针对文本流数据中的突发词聚类问题,提出基于主题的突发事件侦测算法（TBE）.该算法首先使用高斯分布检测时间域上的突发词.接着,该算法同时考虑突发词之间的共现关系和文本集中的潜在主题信息对突发词进行聚类,得到了时间间隔中的突发事件.最后,TBE算法通过概率可能性估计出事件主题.该主题用来在时间域内追踪突发事件的发展.本文中TBE算法还设计事件可视化技术来展示算法发现的事件.在社会化媒体中博客数据和Reuter新闻数据上的实验结果表明,TBE算法事件发现的效果优于当前最好事件发现算法HBE算法.

(3)面对传统的TDT问题,将传统的在线主题模型扩展为主题事件侦测和追踪算法（TEDT）,该算法克服在线主题模型在事件侦测应用中的两个缺陷（噪声词和多重事件）.TEDT算法通过计算事件出现的概率来度量词之间的距离,使用了流聚类算法得到了一个主题对应的最高概率事件.TEDT算法还能够通过侦测到事件的主题,在时间域内追踪事件的变化.最后,TEDT算法提出事件可视化方案来展示算法发现的主题事件.在博客数据和Reuter新闻数据上的实验结果表明TEDT算法事件发现的效果优于传统主题模型算法.

(4)面对文本和链接数据的协同聚类问题,提出作者、主题、社区模型(ATCModel).ATC模型使用概率生成模型对社会化媒体中的用户数据（文档和链接）的出现进行建模.该模型通过对用户发表文章和用户之间链接关系的协同聚类,使用用户主题的知识弥补用户链接数据中的缺失信息,得到对用户兴趣和社区分布的更精确更鲁棒的分析.在模型的推导阶段,本文使用变分法来估计ATC模型的参数.人工数据、博客数据、DBLP数据和DIGG数据上的结果表明ATC模型效果优于传统用户主题模型.

本研究提出的五个算法中,TPS算法和GPPS算法被用作过滤网页中主题无关噪声,是其他工作的前置步骤.TBE算法考同时考虑突发词之间的共现关系和文本集的潜在主题信息对突发词进行聚类.TEDT算法过滤在线主题模型中的噪声词和多重事件,得到了一个主题的最相关事件.ATC模型使用用户主题的相关弥补用户链接数据的中的缺失信息,得到用户兴趣和用户社区的分布.

总体而言,本文针对社会化媒体中信息新特性,解决具有多噪声、高稀疏、短文本、动态性、缺失值特点的数据聚类问题.提出了TPS,GPPS,TBE,TEDT及ATC等5个聚类算法/模型.本文研究将推动社会化媒体中数据聚类的进一步发展,同时这些算法也给金融分析业,电商平台的推荐系统带来更多更好的选择.

第五篇网页设计论文范文格式：网络双语语料挖掘关键技术研究

随着统计方法的迅速发展,大规模双语语料库已成为跨语言信息处理不可或缺的基础资源.双语语料已被大量应用于挖掘双语术语、命名实体和双语词典等更细粒度的互译等价对,为统计机器翻译和跨语言信息检索等领域提供支持.然而,现有的双语语料资源十分匮乏,而低密度语言的双语语料尤为稀缺.近年来,网络原始双语资源迅速增长,且具有内容新颖和来源广阔的优势,围绕网络双语语料挖掘方法的研究已成为人们关注的焦点.

本文以网络双语语料挖掘技术为研究对象,进行了平行语料和可比语料挖掘系统的设计,并展开了四项关键技术的研究：平行网页识别、网页正文抽取、关 键 词 提取以及跨语言文本相似度计算.分述如下：

1)基于新特征信息的平行网页识别为解决挖掘网络平行语料面临网页结构非对称的问题,本文提出将改进的编辑距离计算网页HTML标签序列的相似性以及最大匹配计算数字序列的相似性等作为特征信息,利用支持向量机进行平行网页识别.该方法降低了对网页结构信息的依赖程度,提高了对现有的低密度语言网络资源的适应性.

2)基于文本密度模型的网页正文抽取为解决结构布局各异的网页抽取正文时发生边界误判的问题,本文提出一种基于文本密度模型的新闻网页正文抽取方法,主要通过融合网页结构和语言特征的统计模型,将网页文档按文本行转化成正、负文本密度序列,再根据邻近行内容的连续性,利用高斯平滑技术修正文本密度序列,最后采用改进的最大子序列分割密度序列抽取正文内容.该方法既保持了正文的完整性又排除了噪声的干扰,且无需人工干预或反复训练.

3)基于LDA模型的文档关 键 词 提取为解决现有的关 键 词 抽取方法未能综合体现文本主题的显著性、可读性以及全面性的问题,本文提出一种基于文档隐含主题的关 键 词 抽取新算法TFITF,主要利用大规模语料产生隐含主题模型以计算词汇对主题的TFITF权重,并进一步产生词汇对文档的权重,再采用共现信息合并相邻词汇以形成候选关键短语,最后使用相似性排除隐含主题相近的冗余短语.该方法有效地提高了文档关 键 词 抽取的准确率与召回率.

4)基于Bi-LDA模型的跨语言文档相似度为解决使用互译词汇等特征匹配跨语言文档时无法衡量文档对主题相关性的问题,本文提出基于Bi-LDA模型分析不同语言文档的跨语言主题模型,并给出文档-主题的KL散度、主题频率-逆文档频率的余弦值和文档的条件概率三种方法,分别计算不同语言文档的相似度,为筛选相似文本对自动构建可比语料库提供基础.该方法增强了对文档语义信息的理解,克服了利用互译词汇匹配文档的表面性,可有效地匹配主题一致的不同语言文档.

本文在平行语料挖掘中主要的技术有平行网页识别和网页正文抽取,在可比语料挖掘中主要的技术有网页正文抽取、关 键 词 提取和跨语言文本相似性.实验证明,本文的方法提高了网络资源的利用率和网络双语语料挖掘的质量.

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