检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2008年第5期19卷 1160-1172页

作者：滕腾黄罡陈兴润梅宏北京大学信息科学技术学院软件研究所

网构软件不确定的数据需求导致了其数据语用(data pragmatics,简称DP)的不确定性,进而要求数据语用的支撑机制具备动态适应能力,即应用的对象属性与数据表之间的对应关系可以按需动态地创建、更新、删除.针对当前持久化技术缺乏数据语... 详细信息

网构软件不确定的数据需求导致了其数据语用(data pragmatics,简称DP)的不确定性,进而要求数据语用的支撑机制具备动态适应能力,即应用的对象属性与数据表之间的对应关系可以按需动态地创建、更新、删除.针对当前持久化技术缺乏数据语用的动态适应性问题,提出了一种基于对象/关系映射的数据语用动态支撑方法POD(persistence on demand),并且在主流ORM(object/relational mapping)框架的基础上实现了一个遵循POD的持久化框架的原型系统.

关键词：数据语用持久化网构软件中间件

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DPML:一种面向科学数据语用的标记语言

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数据与计算发展前沿（中英文） 2024年第4期6卷 46-58页

作者：蔡华谦刘逸豪关天鹏吴恺东杨婧如罗超然朱小杰刘佳黄罡数据空间与系统全国重点实验室北京100091 北京大学计算机学院北京100871 北京大学软件与微电子学院北京100871 中国科学院计算机网络信息中心北京100083

【目的】科学数据的使用场景日益丰富,了解已有场景中科学数据如何使用,对科技探索与发现有很重要的启发和借鉴作用。然而,由于科学数据的场景化使用蕴藏了复杂的输入、算法和执行环境,这使得如何统一地描述数据的场景化使用成为了一个... 详细信息

【目的】科学数据的使用场景日益丰富,了解已有场景中科学数据如何使用,对科技探索与发现有很重要的启发和借鉴作用。然而,由于科学数据的场景化使用蕴藏了复杂的输入、算法和执行环境,这使得如何统一地描述数据的场景化使用成为了一个挑战。这种统一描述的缺失导致了理解和学习已有场景中的科学数据的用法变得难度大、成本高、效率低。【方法】针对数据场景化使用的统一描述缺失的问题,本文采用数据语用的概念,从超图的角度来建模数据的场景化使用,设计了面向数据语用的新型标记语言DPML(Data Pragmatics Markup Language),并提出了一套基于AI的科学数据语用的自动化提取方法。【结果】DPML可以表征多种典型的基于科学数据的场景化使用中的数据语用,同时利用上述的自动化方法,可以高效地提取出DPML。【结论】通过提出DPML及其自动化提取方法,本文实现了科学数据场景化使用中隐含的数据语用的自动化表征。通过数据以及数据之间的语用关系所形成的科学数据的语用网络蕴藏了科学数据如何使用的知识,可以促进科学数据跨学科的共享和再利用,为科学研究的深入合作与数据驱动发现开辟了新的路径。

关键词：科学数据数据语用标记语言自动化提取人工智能

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基于语用的数据持久化技术研究

基于语用的数据持久化技术研究

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作者：滕腾北京大学

学位级别：博士

应用程序中变量和数据源之间的结合方式、对应关系以及变量取值和数据项之间的相互转换过程是持久化过程需要考虑的重要问题，它直接体现了数据在应用特定的语境中的语义，即所谓的数据语用。数据语用反映了应用特定的数据使用需求，而... 详细信息

应用程序中变量和数据源之间的结合方式、对应关系以及变量取值和数据项之间的相互转换过程是持久化过程需要考虑的重要问题，它直接体现了数据在应用特定的语境中的语义，即所谓的数据语用。数据语用反映了应用特定的数据使用需求，而持久化最重要的任务就是有效地支持应用的数据语用。\n 开放、动态、难控的Internet环境使得数据变化的广度、深度、频率及影响均达到前所未有的程度，网构软件的目标数据源与数据需求在运行前可能无法明确，在运行中也可能持续变化，即，软件数据语用的存在方式变得更加动态。具有不确定性的动态数据语用的存在，导致了持久化对数据语用的实现难以一蹴而就。在应变方面，针对静态、封闭、稳定的传统软件设计的持久化技术目前还缺乏足够的数据语用动态适应能力，其离线调整数据语用的方式已不适用。此外，软件系统共享核心数据导致了数据语用之间存在着交互。如果交互方式不得当，就会引发数据语用的冲突，使其无法按期望正确运行，严重时甚至崩溃。网构软件非确定性的动态数据语用更为加剧了语用冲突出现的频率和机率。\n 综上所述，针对现有持久化研究和实践中存在的问题，本文提出了一种基于数据语用的持久化方法(Pragmatics-bAsedPERsistence，PAPER)的原理框架，包括数据语用概念定义、支撑数据语用的持久化操作功能的语义描述、动态数据语用适应机制的原理、数据语用冲突的判定规则及其自动化的检测和解决方法；同时，本文完成了一个遵循PAPER原理框架的中间件参考实现，并评测了其实现效率以及其对应用系统整体性能的影响。\n 在原理框架方面，本文首先以形式化的方式给出了数据语用的及其相关基本概念的定义；其次，本文给出了支撑数据语用所需持久化操作功能语义的形式化描述；第三，本文给出了数据语用动态适应机制基本原理的形式化描述；第四，本文给出了数据语用冲突的形式化判定规则，以及限制性和协调性两类解决方案的策略。由于本文是在抽象层次上对基于语用的持久化行为与功能进行定义和描述，方法的原理框架与具体的实现技术以及机制相分离，确保了原理的通用性和理解的一致性，提高了其对具体实现的指导意义。\n 在系统实现方面，本文完成了一个遵循PAPER原理框架的中间件参考实现：\n 首先，通过一种隐式持久化技术，在开发阶段构造软件系统时消除其对中间件持久层服务接口的显式调用，彻底分离应用系统的业务逻辑和数据语用，而将与数据语用相关的对实际持久化机制的调用从业务代码中完全抽取出来，在部署阶段将其编织进系统的实现体之中。\n 其次，数据语用实现方面，中间件提供一个数据语用控制器作为数据语用和其所涉及持久化操作之间的调用代理，数据语用通过控制器间接地进行持久化操作的调用，这样，完成了数据语用和具体的持久化机制之间的松耦合关系，以便于中间件对数据语用的实现机制进行动态调整；\n 第三，在运行时刻，数据语用控制器对用户数据使用的需求进行持续不断地监控；如有变动，控制器立刻对相关的持久化操作进行协调，更换实际的持久化机制、在线调整软件系统运行实体与目标数据源之间的关联和映射关系及其相互之间的同步以及转换过程，从而在不改变软件系统实现体以及不停止系统运行的前提下，完成对应用系统数据语用的动态适应过程。\n 最后，在数据语用冲突的解决方面，本文还利用中间件对应用系统数据语用的支撑能力，使用集中式信息采集工具收集系统的数据语用信息，依据判定规则检测和发现冲突；在冲突自动化检测的基础上，中间件对应用系统数据语用所涉及到的持久化操作进行自动干预和调整，实现了限制性、协调性自动化冲突解决方案，之后对方案的实施效果给出了具体的性能评测。

关键词：数据持久化数据语用应用程序网构软件中间件 PAPER框架

来源：评论

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Web应用客户端持久化框架的设计与实现

Web应用客户端持久化框架的设计与实现

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作者：陈兴润北京大学

学位级别：硕士

Web应用离不开数据的持久化。持久化是用来保证数据值的生命周期满足应用程序的要求，具体而言，是将应用程序中的数据值保存到非易失性存储介质（如硬盘、闪存等等）中。传统的Web应用，由服务器端完成所有的业务逻辑和数据持久化操作... 详细信息

Web应用离不开数据的持久化。持久化是用来保证数据值的生命周期满足应用程序的要求，具体而言，是将应用程序中的数据值保存到非易失性存储介质（如硬盘、闪存等等）中。传统的Web应用，由服务器端完成所有的业务逻辑和数据持久化操作，客户端通常仅负责页面渲染;随着客户端浏览器能力的增强，以及AJAX、Flash等客户端技术的不断完善，富互联网应用（Rich：Internet Application）逐渐成为Web应用的一种重要应用形态。在富互联网应用中，客户端程序除了实现传统的页面渲染、输入验证等功能之外，还会处理一些相对复杂的业务逻辑（如搜索、排序），因此需要进行相应的数据增删改查等操作，Web客户端也就有了数据持久化的需求。然而，在富互联网应用程序开发中，客户端数据持久化面临着一些挑战，主要表现在：开发者需要处理编程语言与数据源操作之间的阻抗不匹配、形式各异的客户端数据源之间的异构性、以及不断变化的数据语用需求等问题。因此，需要一套持久化框架屏蔽掉这些复杂的细节。　　本文认为，客户端持久化框架的需求包括：（1）正交性，即屏蔽开发语言与数据持久化操作之间的阻抗不匹配;（2）透明性，即屏蔽各种数据源的异构性;（3）动态性，即支持数据语用的动态调整。目前已有的客户端持久化框架解决了不同侧面的问题，但缺乏针对上述需求较为全面的解决方案。　　本文的主要工作包括：　　（1）基于已有的研究工作：基于数据语用的持久化方法，将其应用到客户端持久化的场景中，为客户端持久化提供了原理上的指导。　　（2）在基于数据语用的持久化方法的指导下，设计并实现了一个用于支持Web应用客户端持久化的框架POD4JS。该框架提供了较优的客户端持久化方案以及动态数据语用的支撑机制，具有易用、易扩展等特点。　　（3）利用POD4JS框架进行实例研究，并完成相关评测。

关键词：软件设计客户端持久化框架数据语用

来源：评论

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数据空间基础设施的技术挑战及数联网解决方案

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大数据 2023年第2期9卷 110-121页

作者：罗超然马郓景翔黄罡数据空间技术与系统全国重点实验室北京100091 北京大数据先进技术研究院北京100091 北京大学人工智能研究院北京100871 北京大学软件与微电子学院北京102627 北京大学计算机学院北京100871

数据空间是网络空间从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型的一种新形态,蕴含着变革性重大科技问题和换道超车创新机遇。类似互联网是网络空间的主要基础设施,数据空间也需要“以数据为中心”的新型基础设施,其核心功能是实现数据... 详细信息

数据空间是网络空间从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型的一种新形态,蕴含着变革性重大科技问题和换道超车创新机遇。类似互联网是网络空间的主要基础设施,数据空间也需要“以数据为中心”的新型基础设施,其核心功能是实现数据的一阶实体化。从数据空间的视角出发,分析总结互联网、万维网和数字对象架构等主流技术体系对数据一阶实体化的支持和不足,给出数据空间基础设施的基本内涵与技术挑战。提出基于数据语用原理的数据一阶实体化方法,通过融合数字对象架构、分布式账本和智能合约等技术形成数联网解决方案,支撑互联网规模的数据空间基础设施构造和运行。

关键词：数据空间基础设施数联网数字对象架构数据语用

来源：评论

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