流程引擎API调用说明

流程引擎API调用说明
流程引擎API调用说明

慧正工作流引擎API说明

(试用版)

北京慧正通软科技有限公司

2012年5月

目录

一、总体

1. 业务操作说明

2. 流程参数说明

3.流程执行操作说明

4. 流程实例流转操作

二、启动实例

1. 启动流程实例整体说明

2. 启动流程实例参数说明

3. 启动流程初始化XMLWork额外属性说明

4. 启动流程实例返回值[init]说明

5. 启动实例代码样例

6.

7. 打开流程实例参数说明

8. 打开流程初始化XMLWork额外属性说明

9. 打开流程实例返回值[init]说明

打开流程实例成功后,可以从xWork对象中获取相关的信息,具体参考

10. 打开实例代码样例

提交操作时的含义,1=获取下一节点信息,返回是否选择节点,是否需要选择人员,用于跟前台交互,0=执行提交到下一节点办理人,如果处理中遇到节点不明确或者办理人不明确时,跟1效果一样。当需要跟前台操作人进行交互,比如获取是否需要选择节点或者选择办理人,是否需要操作人进行确认等,建议使用1,处理速度会快一点。

跳转操作时的含义:1=获取可以跳转的节点列表,0=执行跳转到指定节点。

退回操作时的含义:1=获取可以退回的节点列表,0=执行退回到指定节点操作。

启动子流程时的含义:如果系统提供了启动子流程的ID(参数selectFlowID),则忽略此参数,不提供selectFlowID参数时,如果当前人没有启动过子流程时忽略此参数,直接根据定义判断是否有多个子流程定义,如果只有一个子流程定义,则直接启动,否则返回;如果当前人已经启动过子流程,1=获取已经启动的子流程列表,并返回,0=根据定义判断是否有多个子流程定义,如果只有一个子流程定义,则直接启动,否则返回。

催办操作时的含义:1=催办次数如果已经达到上限则停止,0=催办次数已经达到上限也继续催办

启动子流程时可能需要的参数,指定子流程ID

("selectFlowID".toUpperCase(), "");

oUpperCase(), "");

oUpperCase(), "Submit");oUpperCase(), workID);oUpperCase(), userid);oUpperCase(),"");oUpperCase(),"");oUpperCase(), "");

A.

B.

C.

D.

工作流引擎技术白皮书

工作流引擎 产品功能介绍V0.07

目录 1.1工作流引擎简介 (4) 1.1.1产生背景 (4) 1.1.2发展阶段 (5) 1.1.2.1EDF(电子数据流)阶段 (5) 1.1.2.2TPF(事务处理流)阶段 (5) 1.1.2.3IMF(整体集成管理流)阶段 (5) 1.1.2.4CPF(知识共享和持续改进)阶段 (6) 1.1.3主要特点 (6) 1.1.4流程定义和运行 (7) 1.1.5流程运转模式 (7) 1.1.6工作流引擎不等于OA系统 (9) 1.2XX工作流引擎 (10) 1.2.1XX工作流引擎简介 (10) 1.2.2产品设计 (11) 1.2.2.1工作流是XX电子政务平台的组件之一 (11) 1.2.2.2工作流引擎设计思想 (12) 1.2.2.3工作流引擎产品架构 (14) 1.2.3产品功能 (15) 1.2.3.1支持流程运转模式 (15) 1.2.3.2设计工具 (19) 1.2.3.3控制平台 (21) 1.2.3.4任务列表 (22) 1.2.3.5流程与用户 (24) 1.2.3.6工作流数据 (25) 1.2.3.7事务处理 (26) 1.2.3.8异常处理 (26) 1.2.4产品安全能力 (26) 1.2.5产品集成扩展 (26)

1.2.6运行环境 (27) 1.3XX工作流引擎适应复杂应用的要求 (27) 1.3.1多机构联合作业 (28) 1.3.2流程的定义集中管理 (29) 1.3.3嵌套子流程和和引用子流程 (29) 1.4XX工作流应用实施方法 (29) 1.4.1点面结合,全面推进 (29) 1.4.2分步实施,适当激励 (30) 1.4.3持续改进,形成文化 (30) 1.5XX工作流引擎成功案例 (30) 1.5.1广州移动广州公务机管理系统 (31) 1.5.1.1实现功能 (31) 1.5.1.2实施效果 (32) 1.5.2广州外经贸网上政务-发文管理 (33) 1.5.2.1实现功能 (33) 1.5.2.2实施效果 (35)

搜索引擎基本工作原理

搜索引擎基本工作原理 目录 1工作原理 2搜索引擎 3目录索引 4百度谷歌 5优化核心 6SEO优化 ?网站url ? title信息 ? meta信息 ?图片alt ? flash信息 ? frame框架 1工作原理 搜索引擎的基本工作原理包括如下三个过程:首先在互联网中发现、搜集网页信息;同时对信息进行提取和组织建立索引库;再由检索器根据用户输入的查询关键字,在索引库中快速检出文档,进行文档与查询的相关度评价,对将要输出的结果进行排序,并将查询结果返回给用户。 1、抓取网页。每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序爬虫(spider)。爬虫Spider顺着网页中的超链接,从这个网站爬到另一个网站,通过超链接分析连续访问抓取更多网页。被抓取的网页被称之为网页快照。由于互联网中超链接的应用很普遍,理论上,从一定范围的网页出发,就能搜集到绝大多数的网页。 2、处理网页。搜索引擎抓到网页后,还要做大量的预处理工作,才能提供检索服务。其中,最重要的就是提取关键词,建立索引库和索引。其他还包括去除重

复网页、分词(中文)、判断网页类型、分析超链接、计算网页的重要度/丰富度等。 3、提供检索服务。用户输入关键词进行检索,搜索引擎从索引数据库中找到匹配该关键词的网页;为了用户便于判断,除了网页标题和URL外,还会提供一段来自网页的摘要以及其他信息。 搜索引擎基本工作原理 2搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库 的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP 地址范围内的互联网站进行检索,一旦发现新的网站,它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索,即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。由于搜索引擎索引规则发生了很大变化,主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库,因此目前最好的办法是多获得一些外部链接,让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时,搜索引擎会在数据库中进行搜寻,如果找到与用户要求内容相符的网站,便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度,

搜索引擎基本工作原理

搜索引擎基本原理 一.全文搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天),搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网站进行检索,一旦发现新的网站,它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索,即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化,主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库,因此目前最好的办法是多获得一些外部链接,让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时,搜索引擎会在数据库中进行搜寻,如果找到与用户要求内容相符的网站,便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度,出现的位置/频次,链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级,然后根据关联度高低,按顺序将这些网页链接返回给用户。 二.目录索引 与全文搜索引擎相比,目录索引有许多不同之处。 首先,搜索引擎属于自动网站检索,而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后,目录编辑人员会亲自浏览你的网站,然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象,决定是否接纳你的网站。 其次,搜索引擎收录网站时,只要网站本身没有违反有关的规则,一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多,有时即使登录多次也不一定成功。

尤其象Yahoo!这样的超级索引,登录更是困难。(由于登录Yahoo!的难度最大,而它又是商家网络营销必争之地,所以我们会在后面用专门的篇幅介绍登录Yahoo雅虎的技巧) 此外,在登录搜索引擎时,我们一般不用考虑网站的分类问题,而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录(Directory)。 最后,搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的,所以用户的角度看,我们拥有更多的自主权;而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息,而且还有各种各样的限制。更有甚者,如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适,他可以随时对其进行调整,当然事先是不会和你商量的。 目录索引,顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中,因此用户在查询信息时,可选择关键词搜索,也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索,返回的结果跟搜索引擎一样,也是根据信息关联程度排列网站,只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找,某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定(也有例外)。 目前,搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索,如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象 Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围。在默认搜索模式下,一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站,如国内搜狐、新浪、网易等;而另外一些则默认的是网页搜索,如Yahoo。

ILOG规则引擎系统运维手册

ILOG 规则引擎系统运维手册 一、 ILOG 规则引擎系统介绍 ? 为什么使用ILOG 规则引擎系统? 保险行业是大量业务规则的处理过程,投承保规则、保费计算规则、核保规则、核批规则、费用规则、核赔规则。。。业务规则无所不在,且随着行业监管、市场环境、业务管理等因素不断变化。 业务规则管理混乱、业务规则变更过分依赖技术人员,业务人员无法单独完成业务规则变更,维护成本高昂,由此带来的问题: ? 业务规则变更周期长、成本高 ? 规则重用性差 ? 业务规则知识随着时间被淡忘 基于ILOG 的规则管理,可实现: ? 业务规则与保险应用剥离,业务规则易于管理 ? 使用集中规则库进行管理,业务人员可单独变更业务规则 ? 实现历史规则追溯 ? 规则可重用 ? 缩短新业务发布周期 ? ILOG 在都邦保险的运用 Ilog 规则引擎系统目前维护的规则有车险核保规则和车险费用规则。 自动核保规则是指根据某些核保因子判断当前保单是否能够自动核保通过或者不能够自动核保通过的规则。 其中,不能够自动核保通过的规则,一般又分为数据校验规则、打回出单规则以及自动核保校验规则(转人工核保)等。 人工核保权限规则是指在人工核保环节,不同级别的核保员具有不同的核保权限,配置不同级别的核保员核保权限的规则就是人工核保权限规则。 ? 产品组件 Rule Studio (规则开发环境) 用于对基于规则的应用程序进行编码、调试和部署; Rule Execution Server (规则执行服务器) RES 执行部署的规则应用,业务规则调用的组件,并包括一个web 的管理控制台,业务人员/技术人员编写的业务规则只有部署在规则的执行环境中才能被执行,才能起到作用; 核保规则 自动核保规则 人工核保规则 ——维护各核保级别的权限 打回出单(数据校验或拒保)规则 转人工核保规则 自动核保通过规则

搜索引擎

搜索引擎简介 专业:智能1001 学号:06103008 姓名:周树亮

搜索引擎 有人说,会搜索才叫会上网,搜索引擎在我们日常生活中的地位已是举足轻重。 你也许是个刚要兴冲冲地要上网冲浪,也许已经在互联网上蛰伏了好几年,无论怎样,要想在浩如烟海的互联网信息中找到自己所需的信息,都需要一点点技巧。 对于企业而言,学习搜索,提高技巧,就能找到更多的潜在客户。对于大家而言,学习搜索引擎技巧可以有助我们的学习和生活! 一、搜索引擎含义由来及发展历史 1、搜索引擎(search engines)px+no2end px 是对互联网上的信息资源进行搜集整理,然后供你查询的系统,它包括信息搜集、信息整理和用户查询三部分。 搜索引擎是一个为你提供信息“检索”服务的网站,它使用某些程序把因特网上的所有信息归类以帮助人们在茫茫网海中搜寻到所需要的信息。 早期的搜索引擎是把因特网中的资源服务器的地址收集起来,由其提供的资源的类型不同而分成不同的目录,再一层层地进行分类。人们要找自己想要的信息可按他们的分类一层层进入,就能最后到达目的地,找到自己想要的信息。这其实是最原始的方式,只适用于因特网信息并不多的时候。随着因特网信息按几何式增长,出现了真正意义上的搜索引擎,这些搜索引擎知道网站上每一页的开始,随后搜索因特网上的所有超级链接,把代表超级链接的所有词汇放入一个数据库。这就是现在搜索引擎的原型。 2.搜索引擎发展史 在互联网发展初期,网站相对较少,信息查找比较容易。然而伴随互联网爆炸性的发展,普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针,这时为满足大众信息检索需求的专业搜索网站便应运而生了。现代意义上的搜索引擎的祖先,是1990年由蒙特利尔大学学生Alan Emtage发明的Archie。虽然当时World Wide Web还未出现,但网络中文件传输还是相当频繁的,而且由于大量的文件散布在各个分散的FTP主机中,查询起来非常不便,因此Alan Emtage想到了开发一个可以以文件名查找文件的系统,于是便有了Archie。Archie工作原理与现在的搜索引擎已经很接近,它依靠脚本程序自动搜索网上的文件,然后对有关信息进行索引,供使用者以一定的表达式查询。由于Archie深受用户欢迎,受其启发,美国内华达System Computing Services 大学于1993年开发了另一个与之非常相似的搜索工具,不过此时的搜索工具除了索引文件外,已能检索网页。当时,“机器人” 一词在编程者中十分流行。 二、搜索引擎介绍及其使用技巧 人们经常问我搜索技巧,虽然要成为一个搜索专家远非学几条技巧那么简单,但确实有些精彩的搜索技巧能够极大的提高你的搜索能力,帮你成为不错的网络侦探。 这里是我的十条最精华的搜索技巧,它们大致分为基础技巧、通用搜索策略、以及何时使用专业搜索工具的建议。 每一个搜索都是不同的,如果你为每一个搜索都选择最好的搜索工具,那么每次你都会得到最好的搜索结果。最常见的选择是使用全文搜索引擎还是网站分类目录。 一般的规则是,如果你在找什么特殊的内容或文件,那么使用全文搜索引擎如google和altavista,如果你想从总体上或比较全面的了解一个主题,那么使用网站分类目录如yahoo和odp。 对于特殊类型的信息考虑使用特殊的搜索工具,比如你要找人或找地点,那么使用专业的寻人引擎或地图和位置搜索网站。 事实上几乎每种主题都有特殊的搜索工具。 如果有个陌生人跑过来对你说"anchovy paste!" 或 "sibberidge!" ,你会有什么反映呢?大多数人会笑,或者询问那个人到底想说什么。可是搜索引擎无法作出这种选择——它们只能猜测你的问题,然后提供它们利用这有限的信息能够得到的最好结果。 好的搜索请求应该包含多个能限制搜索范围的关键词。 多数搜索引擎对自然语言的处理很好。事实上,搜索引擎能够从语句结构得到很有用的信息,不会象仅得到几个关键词那样容易迷失。 与其输入几个不合语法的关键词,还不如试一下一句自然的提问。与其搜索“北京公交车路线”,不如试一下 "我在北京如何乘坐公交车?"

工作流引擎讲解

什么是工作流引擎,工作流引擎有什么作用,为什么需要工作流管理系统,在这里我们主要研究它的好处,你想要理解它的好处,就得知道不使用它会带来什么样的坏处。 现在我们来讲工作流,什么是工作流?所谓的工作流就是通常所说的业务流程,那么所谓的业务流程换句话来讲就是多个人在一起去完成一件事情。这就可以称之为工作流。流程的本质就是一个参与者参与到一个过程里面来 那么现在我们就想为什么需要工作流管理系统,工作流管理系统能给我们带来什么好处。我们就从这个角度出发来了解JBPM 工作流引擎 下面我们就来看关于为什么需要工作流管理系统,以及它给我们带来的好处。 实际上它带来的好处就是使某些容易变化的东西抽象出去,我们能够通过某种方式改变它,然后你就可以对你的某些核心部分不需要做什么变动 现在就通过一个小例子来讲这个工作流引擎到底是一个什么东西 举个请假流程的例子 一个请假的过程 重点讲解UML 里面的内容,确定UML 里面流程图的讲解顺序 请假流程 现在只看左边的内容,右边的后面再讲,我是方便讲解就将这点东西放到这个空白的地方 一个简单的流程图Main 模拟出请假的过程

对提交请假单进行分析 用一个用户来表示普通用户和审批者,只不过他们的权限不同,他们都能够登录到这个系统 现在我们来看用户和请假单,分析他们之间的关系,用户和请假单之间的联系有请假,用户填了一个请假单就创建了一个请假单对象,他们之该是一对多的关系。因为某一个用户可以请多次假 对吧(其实一般是一个请假单对应一个请假者,这个需求就应该得到客户的确定,客户说了算)那么用户和这个请假单之间还有没有其他联系? 接下来是提交请假单。我首先将请假单提交给张三,那么张三就能够看到这个请假单,如果用户将请假单提交给张三,那么就可以在张三和请假单之间建立一个待审关系 他们之间的关系也是一对多的关系,因为张三可以同时审核几个请假单,就是这意思,一个请假单等待的用户是一个,从现在的需求来看。那么两者之间还有另外一个联系那就是已审,一个用户可以审批过多个请假单,请假单也可以被多个用户审批 比如张三审批以后交给李四审批,李四审批以后交给王五审批,其实这个已审就是记录审批信息的,比如审批时间,审批意见,把它放在审批关联里边 这个就是一个基本的概念,了解这个概念之后我们就考虑它的设计,JBPM 实际上就是协助我们把这个请假单从一个用户手上转递到另一个用户手上。当把这个模型分析清楚了我们就要去实现它。 这里重点分析提交,怎样去提交,在SSH 架构体下,提交请假单这个业务逻辑,你可能就需要这样一个业务逻辑类,里边可能有这么一个方法专门来进行提交操作的,那么这个方法怎样设计,以及这个方法怎样去实现。了解这点你就可以了解JBPM 干什么的,能给我们带来什么好处 (用自己的话说明一下提交请假单的过程 <读一下那段伪代码>) 在这个过程里边写这些代码是比较麻烦的,现在还只是一个固定的流程,假设我现在在这里边变化一下 那么整个方案都要变动。 我现在希望有一个会签的功能 比如我现在要将这个这样的功能,把这个请假单同时提交给多个审批者审批。 那这个时候你就不能够在请假单中间增加一个外键, 把它整成审批者什么的,

搜索引擎工作的基础流程与原理

搜索引擎最重要的是什么?有人会说是查询结果的准确性,有人会说是查询结果的丰富性,但其实这些都不是搜索引擎最最致命的地方。对于搜索引擎来说,最最致命的是查询时间。试想一下,如果你在百度界面上查询一个关键词,结果需要5分钟才能将你的查询结果反馈给你,那结果必然是你很快的舍弃掉百度。 搜索引擎为了满足对速度苛刻的要求(现在商业的搜索引擎的查询时间单位都是微秒数量级的),所以采用缓存支持查询需求的方式,也就是说我们在查询搜索时所得到的结果并不是及时的,而是在其服务器已经缓存好了的结果。那么搜索引擎工作的大体流程是什么样子呢?我们可以理解为三段式。 本文仅仅是对着三段工作流程进行大体上的讲解与综述,其中一些详细的技术细节将会用其它的文章进行单独的讲解。 一.网页搜集 网页搜集,其实就是大家常说的蜘蛛抓取网页。那么对于蜘蛛(google称之为机器人)来说,他们感兴趣的页面分为三类: 1.蜘蛛从未抓去过的新页面。 2.蜘蛛抓取过,但页面内容有改动的页面。 3.蜘蛛抓取过,但现在已删除了的页面。 那么如何行之有效的发现这三类页面并进行抓取,就是spider程序设计的初衷与目的。那么这里就涉及到一个问题,蜘蛛抓取的起始点。 每一位站长只要你的网站没有被严重降权,那么通过网站后台的服务器,你都可以发现勤劳的蜘蛛光顾你的站点,但是你们有没有想过从编写程序的角度上来说,蜘蛛是怎么来的呢?针对于此,各方有各方的观点。有一种说法,说蜘蛛的抓取是从种子站(或叫高权重站),依照权重由高至低逐层出发的。另一种说法蜘蛛爬在URL集合中是没有明显先后顺序的,搜索引擎会根据你网站内容更新的规律,自动计算出何时是爬取你网站的最佳时机,然后进行抓取。其实对于不同的搜索引擎,其抓取出发点定然会有所区别,针对于百度,笔者较为倾向于后者。在百度官方博客发布的《索引页链接补全机制的一种办法》一文中,其明确指出“spider 会尽量探测网页的发布周期,以合理的频率来检查网页”,由此我们可以推断,在百度的索引库中,针对每个URL集合,其都计算出适合其的抓取时间以及一系列参数,然后对相应站点进行抓取。 在这里,我要说明一下,就是针对百度来说,site的数值并非是蜘蛛已抓取你页面的数值。比如site:https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,,所得出的数值并不是大家常说的百度收录数值,想查询具体的百度收录量应该在百度提供的站长工具里查询索引数量。那么site是什么?这个我会在今后的文章中为大家讲解。 那么蜘蛛如何发现新链接呢?其依靠的就是超链接。我们可以把所有的互联网看成一个有向集合的聚集体,蜘蛛由起始的URL集合A沿着网页中超链接开始不停的发现新页面。在这个过程中,每发现新的URL都会与集合A中已存的进行比对,若是新的URL,则加入集合A

规则引擎研究-整理

规则引擎研究——Rete算法介绍 一、R ETE概述 Rete算法是一种前向规则快速匹配算法,其匹配速度与规则数目无关。Rete是拉丁文,对应英文是net,也就是网络。Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配,利用基于规则的系统的两个特征,即时间冗余性(Temporalredundancy)和结构相似性(structuralsimilarity),提高系统模式匹配效率。 二、相关概念 2.1事实(FACT): 事实:对象之间及对象属性之间的多元关系。为简单起见,事实用一个三元组来表示:(identifier^attributevalue),例如如下事实: w1:(B1^onB2)w6:(B2^colorblue) w2:(B1^onB3)w7:(B3^left-ofB4) w3:(B1^colorred)w8:(B3^ontable) w4:(B2^ontable)w9:(B3^colorred) w5:(B2^left-ofB3) 2.2规则(RULE): 由条件和结论构成的推理语句,当存在事实满足条件时,相应结论被激活。一条规则的一般形式如下: (name-of-this-production LHS/*oneormoreconditions*/ --> RHS/*oneormoreactions*/ ) 其中LHS为条件部分,RHS为结论部分。 下面为一条规则的例子: (find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block (^on) (^left-of) (^colorred) -->

...RHS... ) 2.3模式(PATTEN): 模式:规则的IF部分,已知事实的泛化形式,未实例化的多元关系。 (^on) (^left-of) (^colorred) 三、模式匹配的一般算法 规则主要由两部分组成:条件和结论,条件部分也称为左端(记为LHS,left-handside),结论部分也称为右端(记为RHS,right-handside)。为分析方便,假设系统中有N条规则,每个规则的条件部分平均有P个模式,工作内存中有M个事实,事实可以理解为需要处理的数据对象。 规则匹配,就是对每一个规则r,判断当前的事实o是否使LHS(r)=True,如果是,就把规则r的实例r(o)加到冲突集当中。所谓规则r的实例就是用数据对象o的值代替规则r的相应参数,即绑定了数据对象o的规则r。 规则匹配的一般算法: 1)从N条规则中取出一条r; 2)从M个事实中取出P个事实的一个组合c; 3)用c测试LHS(r),如果LHS(r(c))=True,将RHS(r(c))加入冲突集中; 4)取出下一个组合c,goto3; 5)取出下一条规则r,goto2; 四、RETE算法 Rete算法的编译结果是规则集对应的Rete网络,如下图。Rete网络是一个事实可以在其中流动的图。Rete网络的节点可以分为四类:根节点(root)、类型节点(typenode)、alpha节点、beta节点。其中,根结点是一个虚拟节点,是构建rete网络的入口。类型节点中存储事实的各种类型,各个事实从对应的类型节点进入rete网络。 4.1建立RETE网络 Rete网络的编译算法如下: 1)创建根; 2)加入规则1(Alpha节点从1开始,Beta节点从2开始); a.取出模式1,检查模式中的参数类型,如果是新类型,则加入一个类型节点;

搜索引擎论文

搜索引擎发展状态及未来趋势 【摘要】 搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等,其发展历史可分为五个阶段,目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中,呈现出个性化,多元化,智能化,移动化,社区化等多个趋势。 【关键词】 发展起源、索引、数据库、网站运营、未来趋势 【参考文献】 《个性化搜索引擎原理与技术》《搜索引擎的设计与实现》搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。其工作作原理分为抓取网页,处理网页和提供检索服务。抓取每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序,它顺着网页中的超链接,连续地抓取网页。由于互联网中超链接的应用很普遍,理论上,从一定范围的网页出发,就能搜集到绝大多数的网页。搜索引擎抓到网页后,还要做大量的预处理工作,才能提供检索服务。其中,最重要的就是提取关键词,建立索引文件。 搜索引擎的发展起源可以追溯到第一个Gopher搜索工具Veronica。后来的搜索引擎的发展分为五个阶段。第一阶段,出现World wide Web Wanderer,用于追踪互联网发展规模。刚开始它只用来统

计互联网上的服务器数量,后来则发展为也能够捕获网址。第二阶段,出现了以概念搜索闻名的Excite以及元搜索引擎Dogpile。第三阶段,即yahoo的出现。随着访问量和收录链接数的增长,Yahoo目录开始支持简单的数据库搜索。Yahoo以后陆续有Google等提供搜索引擎服务,但不可否认的是,Yahoo几乎成为20世纪90年代的因特网的代名词。第四阶段,一种新的搜索引擎形式出现了,即元搜索引擎。用户只需提交一次搜索请求,由元搜索引擎负责转换处理后提交给多个预先选定的独立搜索引擎,并将从各独立搜索引擎返回的所有查询结果,集中起来处理后再返回给用户。第五阶段的代表是智能检索的产生:它利用分词词典、同义词典,同音词典改善检索效果,进一步还可在知识层面或者说概念层面上辅助查询,给予用户智能知识提示,最终帮助用户获得最佳的检索效果。 搜索引擎目前包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎等。全文索引引擎是名副其实的搜索引擎,国外代表有Google,国内有百度、搜狐等。它们从互联网提取各个网站的信息,建立起数据库,并能检索与用户查询条件相匹配的记录,按一定的排列顺序返回结果。搜索引擎的自动信息搜集功能分为定期搜索和提交网站搜索。它的特点是搜全率比较高。目录索引,就是将网站分门别类地存放在相应的目录中,因此用户在查询信息时,可选择关键词搜索,也可按分类目录逐层查找。与全文搜索引擎相比,目录索引有许多不同之处。首先,搜索引擎属于自动网站检索,而目录索引则完全依赖手工操作。其次,搜索引擎收录网站时,只要网站本身

工作流引擎技术白皮书

工作流引擎产品功能介绍

目录

1.1工作流引擎简介 1.1.1产生背景 随着我国信息化建设的不断深入,越来越多的政府部门和企事业单位都清醒地认识到信息化对于自身的生存与发展的重要性,以IT 系统建设为基础提高工作效率,增强竞争能力,已经成为共识。 在过去的若干年中,许多企业以当时的IT 发展水平为基础,针对不同的业务需求搭建了种类繁多的应用系统。回顾这一阶段,我们可以发现长期以来IT 系统的建设一直跟随着技术的革新和业务需求的增长而被动地发展着。不论技术手段如何变化,企业仍旧习惯于沿着功能分析的思路为特定的需求开发专有应用。随着时间的推移,企业内部逐渐积累了许多相互孤立的筒仓式应用系统。不可否认,正是这些应用系统共同构成了当今企业的主要IT 运行环境并有效地支撑了企业早期的业务发展,但是我们也必须清醒地认识到,在这些缺乏前期规划、互连性极差的应用系统之间信息不能被有效地共享且难于保持一致,业务过程也无法顺畅地流转,它们是造成“信息孤岛”现象的根源。一些企业也曾经尝试采用整理、合并各种需求、统一数据接口、规范业务过程等方式来降低集成的复杂度,但是在经过一番实践后,人们又发现仅仅依靠规范静态信息的交换格式,集合局部的需求等方法并不足以支持更大范围内的应用整合。因此当前的企业迫切需要一个能够支持在不同的应用系统之间完成协作任务的具有前瞻性的应用集成框架。 当前,企业面对的是一个多变且难以预测的市场,要在这样的环境中生存和

发展,就必需具备对外部变化做出迅速响应的能力。同样,政府部门也面临着转变工作职能,适应市场经济发展要求的压力,需要不断地为大众提供各种高效的公共服务。各项独立调查表明: 对业务系统和IT 基础设施进行快速调整和扩展一直是政府部门和企事业单位应对外部环境变化的重要手段。然而在早期的IT 系统设计过程中,人们往往更加关注于系统的稳定性而不是迅速应对变化的能力,原先那种僵硬的基于硬编码实现的系统功能扩展和集成方式已远远不能满足要求。“采用什么样的技术来搭建能够实现跨部门、跨企业、跨地理范围的支持流程协作和流程自动化的IT 基础设施”,“如何能够从被动地应对变化到预见变化进而实现前瞻性地主动变化”…这些都是当前每一个政府部门和企事业单位必须面对的挑战。 通过工作流系统把各业务部门的孤立应用系统整合起来是IT技术发展的必然趋势,而我国从上实际八十年代大量建设基础信息系统至今,工作流技术的发展可以分成以下几个阶段。 1.1.2发展阶段 1.1. 2.1EDF(电子数据流)阶段 此阶段的工作流在信息技术中的应用,仅着眼于利用信息技术减轻人们在流程中的计算强度最主要的特点是仅对企业单项业务进行处理,基本不涉及管理的内容。国内最早成功的产品是财务管理产品,为了配合产生正确的数据,可能要设计一个流程用来协调多个会计统计帐目。 此阶段仅仅停留在诸如文档处理、公文流转以及信息发布等这些简单的业务

搜索引擎工作的基础流程与原理

参数,然后对相应站点进行抓取。 在这里,我要说明一下,就是针对百度来说,site的数值并非是蜘蛛已抓取你页面的数值。比 如site:https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,,所得出的数值并不是大家常说的百度收录数值,想查询具体的百度收录量应该在百度提供的站长工具里查询索引数量。那么site是什么?这个我会在今后的文章中为大家讲解。 那么蜘蛛如何发现新链接呢?其依靠的就是超链接。我们可以把所有的互联网看成一个有向集合的聚集体,蜘蛛由起始的URL集合A沿着网页中超链接开始不停的发现新页面。在这个过程中,每发现新的URL都会与集合A中已存的进行比对,若是新的URL,则加入集合A中,若是已在集合A中存在,则丢弃掉。蜘蛛对一个站点的遍历抓取策略分为两种,一种是深度优先,另一种就是宽度优先。但是如果是百度这类商业搜索引擎,其遍历策略则可能是某种更加复杂的规则,例如涉及到域名本身的权重系数、涉及到百度本身服务器矩阵分布等。 二.预处理。 预处理是搜索引擎最复杂的部分,基本上大部分排名算法都是在预处理这个环节生效。那么搜索引擎在预处理这个环节,针对数据主要进行以下几步处理: 1.提取关键词。 蜘蛛抓取到的页面与我们在浏览器中查看的源码是一样的,通常代码杂乱无章,而且其中还有很多与页面主要内容是无关的。由此,搜索引擎需要做三件事情:代码去噪。去除掉网页中所有的代码,仅剩下文本文字。②去除非正文关键词。例如页面上的导航栏以及其它不同页面共享的公共区域的关键词。③去除停用词。停用词是指没有具体意义的词汇,例如“的”“在”等。 当搜索引擎得到这篇网页的关键词后,会用自身的分词系统,将此文分成一个分词列表,然后储存在数据库中,并与此文的URL进行一一对应。下面我举例说明。 假如蜘蛛爬取的页面的URL是https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,/2.html,而搜索引擎在此页面经过上述操作后提取到的关键词集合为p,且p是由关键词p1,p2,……,pn组成,则在百度数据库中,其相互间的关系是一一对应,如下图。

Java规则引擎工作原理及其应用

Java规则引擎工作原理及其应用 作者:缴明洋谭庆平出处:计算机与信息技术责任编辑:方舟[ 2006-04-06 08:18 ] Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件,它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对 摘要Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件,它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对,激活那些符合当前数据状态下的业务规则,根据业务规则中声明的执行逻辑,触发应用程 序中对应的操作。 引言 目前,Java社区推动并发展了一种引人注目的新技术——Java规则引擎(Rule Engine)。利用它就可以在应用系统中分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策,并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方,让它们能在运行时可以动态地管理和修改,从而为企业保持灵活性和竞争力 提供有效的技术支持。 规则引擎的原理 1、基于规则的专家系统(RBES)简介 Java规则引擎起源于基于规则的专家系统,而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴,它模仿人类的推理方式,使用试探性的方法进行推理,并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。为了更深入地了解Java规则引擎,下面简要地介绍基于规则的专家系统。RBES包括三部分:Rule Base(knowledge base)、Working Memory(fact base)和Inference Engine。它们的结构如下系统所示: 图1 基于规则的专家系统构成 如图1所示,推理引擎包括三部分:模式匹配器(Pattern Matcher)、议程(Agenda)和执行引擎(Execution Engine)。推理引擎通过决定哪些规则满足事实或目标,并授予规则优先级,满足事实或目标的规则被加入议程。模式

全文检索功能

在应用中加入全文检索功能 ——基于java的全文索引引擎lucene简介 作者:车东 email: https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,/https://www.360docs.net/doc/4918478169.html, 写于:2002/08 最后更新: 版权声明:可以任意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,/tech/lucene.html 关键词:lucene java full-text search engine chinese word segment 内容摘要: lucene是一个基于java的全文索引工具包。 1.基于java的全文索引引擎lucene简介:关于作者和lucene的历史 2.全文检索的实现:luene全文索引和数据库索引的比较 3.中文切分词机制简介:基于词库和自动切分词算法的比较 4.具体的安装和使用简介:系统结构介绍和演示 5.hacking lucene:简化的查询分析器,删除的实现,定制的排序,应用接口的扩展 6.从lucene我们还可以学到什么 基于java的全文索引/检索引擎——lucene lucene不是一个完整的全文索引应用,而是是一个用java写的全文索引引擎工具包,它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 lucene的作者:lucene的贡献者doug cutting是一位资深全文索引/检索专家,曾经是v-twin搜索引擎(apple的copland操作系统的成就之一)的主要开发者,后在excite担任高级系统架构设计师,目前从事于一些internet底层架构的研究。他贡献出的lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 lucene的发展历程:早先发布在作者自己的https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,,后来发布在sourceforge,2001年年底成为apache基金会jakarta的一个子项目:https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,/lucene/ 已经有很多java项目都使用了lucene作为其后台的全文索引引擎,比较著名的有: ?jive:web论坛系统; ?eyebrows:邮件列表html归档/浏览/查询系统,本文的主要参考文档“thelucene search engine: powerful, flexible, and free”作者就是eyebrows系统的主要开发者之一,而eyebrows已 经成为目前apache项目的主要邮件列表归档系统。 ?cocoon:基于xml的web发布框架,全文检索部分使用了lucene ?eclipse:基于java的开放开发平台,帮助部分的全文索引使用了lucene

搜索引擎

李慕红 全球知名搜索引擎介绍 李慕红 https://www.360docs.net/doc/4918478169.html,/mayyenen 2009-07-25 09:06:15 Google https://www.360docs.net/doc/4918478169.html, Google 简介 Google 目前被公认为全球最大的搜索引擎,最优秀的支持多语种的搜索引擎, 提供网站、图像、新闻组等多种资源的查询。包括中文简体、繁体、英语等35个国家和地区的语言的资源。您可以搜索超过 10 亿幅的图片,并能够细读全球最大的 Usenet 消息存档,其中提供的帖子超过 10 亿个,时间可以追溯到 1981 年。Google每天处理的搜索请求已达2亿次!而且这一数字还在不断增长。Google数据库存有42.8亿个Web文件。属于全文(Full Text)搜索引擎。Google成立于1997年,几年间迅速发展成为目前规模最大的搜索引擎,并向AOL、Compuserve、Netscape等其他门户和搜索引擎提供后台网页查询服务。Google借用Dmoz的目录索引提供分类目录查询,但默认网站排列顺序并非按照字母顺序,而是根据网站PageRank的分值高低排列。 Google Inc. 创建于 1998 年 9 月,创始人为斯坦福大学博士生 Larry Page 和 Sergey Brin,他们开发的 Google 搜索引擎屡获殊荣,是一个用来在互联网上搜索信息的简单快捷的工具。Google 的复杂的自动搜索结构设计确保了它绝对诚实公正。 Google 是万维网上最大的搜索引擎,使用户能够访问一个包含超过 80 亿个网址的索引。2000年7月份,Google替代Inktomi成为Yahoo公司的搜索引擎,同年9月份,Google成为中国网易公司的搜索引擎。98年至今,Google已经获得30多项业界大奖。 Google提供常规及高级搜索功能。通过对30 多亿网页进行整理,可为世界各地的用户提供适需的搜索结果,而且搜索时间通常不到半秒。 搜索规则:以关键词搜索时,返回结果中包含全部及部分关键词;短语搜索时默认以精确匹配方式进行;不支持单词多形态(Word Stemming)和断词(Word Truncation)查询;字母无大小写之分,默认全部为小写。 Google一般每隔28天派出“蜘蛛”程序检索现有网站一定IP地址范围内的新网站,而对现有网站的更新则根据该网站的等级不同有快慢之分。一般来说,网站网页等级越高,更新的频率就越快。登录Google的周期一般为3个星期(从提交网站到被索引)。 Google以32%的市场份额高居第一,雅虎则以25%排名第二。如果将所有利用Google服务的合作伙伴如雅虎、AOL和MSN计算在内,Google的市场份额将达到76%,毫无疑问,5年前由美国斯坦福大学两名博士生创办的Google公司,是继比尔·盖茨的"微软帝国"之后,IT业内曝出的又一神话。 数字 搜索的网页:80 亿+ 图片:10 亿+ Usenet 信息:10 亿+ Google 界面的可用语言:100 多种 Google 搜索结果所采用的语言:35 国际域名:100 多个员工:全球 3,000 多人 Google 的含义 “Googol”是一个数学名词,表示一个 1 后面跟着 100 个零。这个词汇是由美国数学家 Edward Kasner 的外甥 Milton Sirotta 创造的,随后通过 Kasner 和 James Newman 合著 的“Mathematics and the Imagination”一书广为流传。Google 使用这一术语体现了公司整合网上海量信息的远大目标。 Google 怎么念 Google进入中国人的视野后,就有了它的中国名,似乎还有不同版本。有的叫“狗狗”,有的叫“古狗”,有的叫“咕狗”,有的叫“孤狗”,有的叫“酷狗”,发音不尽相同。从

百度搜索引擎工作原理

以及其他信息。 搜索引擎基本工作原理

与全文搜索引擎相比,目录索引有许多不同之处。 首先,搜索引擎属于自动网站检索,而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后,目录编辑人员会亲自浏览你的网站,然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象,决定是否接纳你的网站。 其次,搜索引擎收录网站时,只要网站本身没有违反有关的规则,一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多,有时即使登录多次也不一定成功。尤其象Yahoo!这样的超级索引,登录更是困难。 此外,在登录搜索引擎时,我们一般不用考虑网站的分类问题,而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录(Directory)。 最后,搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的,所以用户的角度看,我们拥有更多的自主权;而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息,而且还有各种各样的限制。更有甚者,如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适,他可以随时对其进行调整,当然事先是不会和你商量的。 目录索引,顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中,因此用户在查询信息时,可选择关键词搜索,也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索,返回的结果跟搜索引擎一样,也是根据信息关联程度排列网站,只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找,某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定(也有例外)。 目前,搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索,如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围(注),在默认搜索模式下,一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站,如国内搜狐、新浪、网易等;而另外一些则默认的是网页搜索,如Yahoo。 新竞争力通过对搜索引擎营销的规律深入研究认为:搜索引擎推广是基于网站内容的推广——这就是搜索引擎营销的核心思想。这句话说起来很简单,如果仔细分析会发现,这句话的确包含了搜索引擎推广的一般规律。本文作者在“网站推广策略之内容推广思想漫谈”一文中提出一个观点:“网站内容不仅是大型ICP网站的生命源泉,对于企业网站网络营销的效果同样是至关重要的”。因为网站内容本身也是一种有效的网站推广手段,只是这种推广需要借助于搜索引擎这个信息检索工具,因此网站内容推广策略实际上也就是搜索引擎推广策略的具体应用。 百度谷歌 编辑 查询处理以及分词技术 随着搜索经济的崛起,人们开始越加关注全球各大搜索引擎的性能、技术和日流量。作为企业,会根据搜索引擎的知名度以及日流量来选择是否要投放广告等;作为普通网民,会根据搜索引擎的性能和技术来选择自己喜欢的引擎查找资料;作为技术人员,会把有代表性的搜索引擎作为研究对象。搜索引擎经济的崛起,又一次向人们证明了网络所蕴藏的巨大商机。网络离开了搜索将只剩下空洞杂乱的数据,以及大量等待去费力挖掘的金矿。

规则引擎解决方案调研报告-V1.0

中国XXXXXXXX系统 for J2EE 规则引擎解决方案调研报告 Version 1.0

目录 1.规则引擎4 1.1概述4 2.应用方案的一般实现5 2.1建立规则集7 2.2部署规则集7 2.3规则服务接口-JSR94 7 2.4对规则的计算7 2.5规则的过滤8 2.6使用计算结果8 3.现有的商业解决方案8 3.1ILOG新产品ILOGJRules8 3.2操作人员已经显示提单列表错误!未定义书签。 4.其它解决方案10 4.1提单和报检单完成对碰10 5.评估11

规则引擎解决方案调研报告 1. 规则引擎 规则引擎是解决可变的商业规则的问题的 1.1 概述 规则引擎(Rules Engine)的运作机制是在内存中向对象应用一套规则。首先内存使用来自调用对象的输入,例如用户档案请求会话。这样,在任何规则实际激活之前,在内存中就已经有了一份用户档案的内容。 规则只能在一个上下文环境中执行,上下文环境把规则集和内存关联起来。该环境提供了到Rules Engine的接口,Rules Engine控制着应用程序的规则部分与内存之间的关系。 内存由生产规则(production rules)负责操作,生产规则包含在规则集里。,依照规则的左半边(left-hand sides,LHS)针对内存中的对象进行计算。如果内存中的对象与LHS中描述的模式匹配,就会触发规则的右半边(right-hand side,RHS)指定的操作。此外某些操作可能会在内存中加入新的对象。例如,规则 Classifier 对用户年龄进行测试,如果 USER.age > 45,就在内存中加入一个新的Classification 对象。 生产系统的运行,要执行以下操作: 1.匹配: 估计规则的LHS,判断哪个规则与当前内存中的内容匹配。 2.冲突解决:选择一个LHS匹配的规则。如果没有规则匹配,就停止解释。 3.操作: 执行选中规则RHS中指定的动作。 4.返回第1步。 规则会一直在内存中执行,直到冲突解决集变为0时才停止(也就是没有规则能激活了)。 在Rules Engine停止之后,规则管理器组件会返回一个对象列表,列表中包含内存中仍然存在的对象。一个可能的场景就是,还剩下一个类型为“Classification”或“ContentQuery”的对象。 Rules Manager接着对剩下的对象进行迭代,用可选的对象过滤器过滤它们。过滤器可以有选择地忽略某些对象或者对某些对象进行变换。 1.2 规则引擎分类 值得注意的是,存在不同类型的规则引擎,在决定如何应用一种工具之前理解这种工具的用途是极其重要的。当您跨业务规则领域进行调查研究时,您将注意到这些工具可以分为以下几类: ?简单业务规则(simple business rule)——通过一张简化的、直观的词汇表来表达并且是在应用程序或业务流程的可变性情况下调用的一种业务规则。这种规则引擎的一个很好的例子就是 ilog、Blaze 和 IBM 的 BRBeans。

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