【摘要】 ? ?作為分析和探索圖形數(shù)據(jù)信息的關(guān)鍵方法之一，社區(qū)在過去十年中引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的極大興趣。有多種用于小區(qū)發(fā)現(xiàn)的優(yōu)化算法，但是仍然缺少合理的系統(tǒng)軟件，可以建議使用適度的優(yōu)化算法，根據(jù)給定地圖的特征在地圖上實(shí)現(xiàn)小區(qū)發(fā)現(xiàn)。此外，系統(tǒng)軟件應(yīng)允許科研人員為單個(gè)實(shí)驗(yàn)選擇不同的單元，以發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法。為了更好地解決上述問題，本文基于小區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法的總體架構(gòu)，創(chuàng)造性地設(shè)計(jì)了方案，并完善了小區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法推薦算法。該系統(tǒng)軟件結(jié)合了小區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法的圖svm算法。相似度測(cè)量和準(zhǔn)確性測(cè)量。該市場(chǎng)研究報(bào)告的重點(diǎn)工作包括社區(qū)搜索優(yōu)化算法推薦算法CDREC的設(shè)計(jì)計(jì)劃。 CDREC鍵包含許多程序模塊，例如優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊。優(yōu)化算法建議使用控制模塊和數(shù)據(jù)可視化控制模塊。為了更好地提高優(yōu)化算法的實(shí)用性，它展示了構(gòu)成CDREC的優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊的各種計(jì)算機(jī)語言激活套接字，例如C，Python和Web SERVICE。為了更好地處理在給出操作之前澄清最佳細(xì)胞檢測(cè)優(yōu)化算法的問題，我們明確提出了一種自主創(chuàng)新優(yōu)化算法。建議使用實(shí)體模型和相對(duì)細(xì)胞檢測(cè)優(yōu)化算法。關(guān)于圖形數(shù)據(jù)信息，我們明確提出了三種基于馬爾可夫鏈，兩跳鄰域構(gòu)造和歸一化鄰域構(gòu)造的svm算法。基于每個(gè)單元中找到的優(yōu)化算法的結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)化互信息（NMI）指數(shù)以及根據(jù)各種采集方法獲得的特性，他們清楚地提出了一種基于深度卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。優(yōu)化算法強(qiáng)烈推薦實(shí)體模型。在LFR綜合數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文明確提出的優(yōu)化算法建議該物理模型具有出色的可行性分析。最后，將實(shí)體模型和優(yōu)化算法合并以產(chǎn)生CDREC的優(yōu)化算法。建議使用控制模塊。為了更好地可視化結(jié)果并提高此日常任務(wù)的適用性，我們完成了CDREC的操作界面。該系統(tǒng)軟件可以向客戶指示圖形算法設(shè)計(jì)，社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果，社區(qū)評(píng)估結(jié)果和社區(qū)優(yōu)化算法的強(qiáng)烈推薦結(jié)果，并為科研人員和一般客戶展示出色的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

【關(guān)鍵詞】 ? ?社區(qū)發(fā)現(xiàn) ? ?算法推薦 ? ?特征提取 ? ?可視化

一、研究背景與意義

社區(qū)搜索是圖構(gòu)造大數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵方法之一，它被定義為僅使用圖拓?fù)湫畔?nèi)容來搜索圖構(gòu)造數(shù)據(jù)信息中的潛在單元結(jié)構(gòu)。從理論上講，社區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法也是一種聚類算法，可讓您從圖中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中探索信息內(nèi)容的深層結(jié)構(gòu)。沒有統(tǒng)一的，定量的分析和明確的定義來建立學(xué)術(shù)界的“社區(qū)”定義。當(dāng)稍后應(yīng)用小區(qū)檢測(cè)優(yōu)化算法時(shí)，小區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法將從不同的角度遇到問題。這是因?yàn)楫?dāng)多個(gè)長(zhǎng)寬比的優(yōu)化算法不一致時(shí)，設(shè)計(jì)解決方案就會(huì)出現(xiàn)不一致的問題。

在優(yōu)化算法的應(yīng)用級(jí)別上，一些科研人員必須應(yīng)用各種社區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法來比較實(shí)驗(yàn)在研究過程中的實(shí)際效果。科研人員必須擁有包含各種細(xì)胞發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法的專用工具，該工具可以自由地調(diào)整細(xì)胞選擇優(yōu)化算法的主要輸入?yún)?shù)，最后返回到細(xì)胞發(fā)現(xiàn)結(jié)果和細(xì)胞結(jié)構(gòu)評(píng)估結(jié)果。

從結(jié)果公告的角度來看，只有將細(xì)分的結(jié)果返回給客戶才能滿足最基本的要求。對(duì)于大量客戶，每個(gè)人都期待評(píng)估結(jié)果和發(fā)現(xiàn)的社區(qū)結(jié)構(gòu)的直觀指示。因此，客戶必須具有數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)軟件。數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)軟件運(yùn)行單元優(yōu)化算法或推薦系統(tǒng)后，可以圖形化地顯示單元分割和優(yōu)化算法強(qiáng)烈推薦的結(jié)果，連接點(diǎn)的大小不易。

為了更好地解決問題和要求，本文首先設(shè)計(jì)了CDREC，一種用于社區(qū)搜索的優(yōu)化算法推薦算法，包括一個(gè)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊。優(yōu)化算法建議使用控制模塊和數(shù)據(jù)可視化控制模塊。隨后，將優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊與單元優(yōu)化算法的一般體系結(jié)構(gòu)緊密結(jié)合[3]，完成了12種符號(hào)單元優(yōu)化算法，并完成了要由CDREC激活的C，Python和WebService套接字。在本文中，優(yōu)化算法建議以控制模塊為例。設(shè)計(jì)方案提出了三種圖形化的svm算法方法，它們將規(guī)范的互信息評(píng)估方法與深度卷積和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并明確提出了一種用于細(xì)胞發(fā)現(xiàn)的優(yōu)化算法。建議對(duì)CoDRM進(jìn)行建模，并基于多個(gè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行svm算法。一探究竟。優(yōu)化算法建議物理模型的有效性和準(zhǔn)確性。最后，對(duì)于數(shù)據(jù)可視化控制模塊，您可以完成一個(gè)用戶界面，該界面可以向客戶顯示便捷高效的優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化算法建議，并在數(shù)據(jù)圖中顯示結(jié)果。

二、面向社區(qū)發(fā)現(xiàn)的算法推薦系統(tǒng)概覽

社區(qū)搜索是圖構(gòu)造大數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵方法之一，它被定義為僅使用圖拓?fù)湫畔?nèi)容來搜索圖構(gòu)造數(shù)據(jù)信息中的潛在單元結(jié)構(gòu)。從理論上講，社區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法也是一種聚類算法，可讓您從圖中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中探索信息內(nèi)容的深層結(jié)構(gòu)。沒有統(tǒng)一的，定量的分析和明確的定義來建立學(xué)術(shù)界的“社區(qū)”定義。

從結(jié)果公告的角度來看，只有將細(xì)分的結(jié)果返回給客戶才能滿足最基本的要求。對(duì)于大量客戶，每個(gè)人都期待評(píng)估結(jié)果和發(fā)現(xiàn)的社區(qū)結(jié)構(gòu)的直觀指示。因此，客戶必須具有數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)軟件。數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)軟件運(yùn)行單元優(yōu)化算法或推薦系統(tǒng)后，可以圖形化地顯示單元分割和優(yōu)化算法強(qiáng)烈推薦的結(jié)果，連接點(diǎn)的大小不一。

為了更好地解決問題和要求，本文首先設(shè)計(jì)了CDREC，一種用于社區(qū)搜索的優(yōu)化算法推薦算法，包括一個(gè)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊。優(yōu)化算法強(qiáng)烈建a議使用控制模塊和數(shù)據(jù)可視化控制模塊。隨后，優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊與單元優(yōu)化算法的一般體系結(jié)構(gòu)緊密集成[3]，完成了12種符號(hào)單元優(yōu)化算法，并完成了CDREC將使用的C，Python和WebService套接字。在本文中，優(yōu)化算法建議以控制模塊為例。優(yōu)化算法建議實(shí)體模型的有效性和準(zhǔn)確性。最后，對(duì)于數(shù)據(jù)可視化控制模塊，您可以完成一個(gè)用戶界面，該界面可以向客戶顯示方便快捷的優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化算法建議，并在數(shù)據(jù)圖中顯示結(jié)果。

1.1功能模塊

1.1.1算法執(zhí)行模塊

作為CDREC系統(tǒng)軟件的基礎(chǔ)，優(yōu)化控制模塊的算法實(shí)現(xiàn)尤為關(guān)鍵。優(yōu)化算法執(zhí)行控制模塊分為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換控制模塊，數(shù)據(jù)加載控制模塊和執(zhí)行控制模塊。

數(shù)據(jù)建立控制模塊完成三個(gè)功能：客戶選擇存儲(chǔ)在系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，客戶上載本地?cái)?shù)據(jù)，以及客戶建立人工數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)軟件為客戶提供了一組保存的數(shù)據(jù)信息，以供快速選擇和測(cè)試。如果客戶選擇保存數(shù)據(jù)，則Web服務(wù)器很難創(chuàng)建數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)庫(kù)索引用于立即搜索數(shù)據(jù)文件的存儲(chǔ)位置。該系統(tǒng)軟件允許客戶提交本地?cái)?shù)據(jù)以實(shí)施優(yōu)化算法。上載本地?cái)?shù)據(jù)的能力為客戶提供了大量選擇。客戶可以在本地選擇數(shù)據(jù)文件，單元格分割的特定結(jié)果文件，并上傳另一個(gè)優(yōu)化算法單元格分割的結(jié)果文件。提交的文件格式必須符合所有正常網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中文檔中存儲(chǔ)的文件格式，以便系統(tǒng)軟件可以正確識(shí)別它

設(shè)置參數(shù)：連接點(diǎn)數(shù)為12，平均數(shù)為3，較大數(shù)為8，混合數(shù)為0.5。轉(zhuǎn)換為綜合數(shù)據(jù)。連接點(diǎn)的不同色調(diào)實(shí)際上意味著不同的單元單元。

坦率地說，數(shù)據(jù)加載控制模塊使用一種有效的方法將已經(jīng)存儲(chǔ)在系統(tǒng)文件中的一組數(shù)據(jù)加載到運(yùn)行內(nèi)存中。系統(tǒng)軟件存儲(chǔ)連接點(diǎn)的所有相鄰連接點(diǎn)，然后將初始文本數(shù)據(jù)交換到圖形實(shí)體模型中，以便隨后進(jìn)行控制模塊的實(shí)際操作。

實(shí)現(xiàn)控制模塊根據(jù)單元優(yōu)化算法的一般結(jié)構(gòu)，完成并集成了12種符號(hào)單元優(yōu)化算法?？刂颇K針對(duì)每個(gè)優(yōu)化算法都有一個(gè)固定的數(shù)據(jù)庫(kù)索引。

1.1.2算法推薦模塊

優(yōu)化算法建議控制模塊是CDREC系統(tǒng)軟件的關(guān)鍵控制模塊。它完成了向客戶推薦系統(tǒng)的角色，分為svm算法控制模塊和樹學(xué)習(xí)訓(xùn)練控制模塊。

svm算法控制模塊從客戶選擇的數(shù)據(jù)信息中集中采集特征。根據(jù)各種采集全過程控制模塊，將初始室內(nèi)空間混沌圖轉(zhuǎn)換為特征性且有序的排水矩陣。物理模型訓(xùn)練控制模塊將特征性排水矩陣輸入社區(qū)強(qiáng)烈推薦的優(yōu)化算法中。強(qiáng)烈推薦的實(shí)體模型已預(yù)先了解其主要參數(shù)，并已輸出結(jié)果空間向量。最后，將與推理結(jié)果的結(jié)果空間向量中的三個(gè)最高值相匹配的優(yōu)化算法返回給客戶?！氨疚牡牡?章詳細(xì)說明了svm算法及其設(shè)計(jì)方案和優(yōu)化算法，建議對(duì)實(shí)體模型進(jìn)行學(xué)習(xí)。

1.1.3可視化模塊

在本文中，我認(rèn)為可視化將為系統(tǒng)軟件客戶帶來極大的便利，對(duì)于詳細(xì)的系統(tǒng)軟件，數(shù)據(jù)可視化控制模塊是必不可少的。

數(shù)據(jù)可視化控制模塊分為數(shù)據(jù)選擇控制模塊，優(yōu)化算法選擇控制模塊和數(shù)據(jù)顯示控制模塊。數(shù)據(jù)選擇控制模塊適合客戶從多個(gè)框架中選擇數(shù)據(jù)。首先，展示了一個(gè)菜單欄，以幫助客戶做出方便的選擇來維護(hù)和維護(hù)數(shù)據(jù)。它還會(huì)在不同部分顯示不同類型文檔的可見性頁面，以防止客戶自己提交數(shù)據(jù)時(shí)造成的混亂?？蛻魟?chuàng)建數(shù)據(jù)時(shí)，將出現(xiàn)一個(gè)模式框，他們可以在其中輸入表2.1中的主要參數(shù)。優(yōu)化算法選擇控制模塊對(duì)單元優(yōu)化算法進(jìn)行分類和分配，以便客戶可以快速選擇。此外，當(dāng)客戶選擇強(qiáng)力推薦角色時(shí)，強(qiáng)力推薦的結(jié)果將顯示在報(bào)告表格中。在本文的第5章中，將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)可視化控制模塊。

1.2本章小結(jié)

本章考慮了針對(duì)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的優(yōu)化算法推薦算法CDREC的總體體系結(jié)構(gòu)，首先討論了系統(tǒng)軟件系統(tǒng)軟件的整個(gè)體系結(jié)構(gòu)，并簡(jiǎn)要介紹了計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)的整個(gè)過程。隨后，將程序模塊簡(jiǎn)要地分為三類：優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊，優(yōu)化算法強(qiáng)烈推薦的控制模塊和數(shù)據(jù)可視化控制模塊。本章從全局的角度詳細(xì)介紹了CDREC系統(tǒng)軟件，并為后續(xù)的詳細(xì)說明奠定了基礎(chǔ)。

二、算法執(zhí)行模塊

優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊是系統(tǒng)軟件的基本控制模塊。系統(tǒng)軟件的所有功能均由控制模塊根據(jù)優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)?？刂颇K總共包括12種類型的單元優(yōu)化算法，該優(yōu)化算法意味著生成優(yōu)化算法庫(kù)的時(shí)間略短。為了在優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊的完成中更好地滿足更多客戶的需求，在這項(xiàng)工作中對(duì)編碼進(jìn)行了統(tǒng)一，以獲取小區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法工具箱CoDET。本章的第一部分選擇了將要詳細(xì)解釋的兩種新的優(yōu)化算法，并在單元優(yōu)化算法的一般結(jié)構(gòu)中說明了該優(yōu)化算法的分解和對(duì)應(yīng)關(guān)系。本章的第二部分詳細(xì)介紹了在C程序流擴(kuò)展中完成啟用Python的套接字的全過程以及該套接字的應(yīng)用說明。本章的第三部分詳細(xì)介紹了在C程序流擴(kuò)展中完成WebService打開套接字的整個(gè)過程。最后一部分總結(jié)了本章的內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)創(chuàng)建控制模塊和數(shù)據(jù)加載控制模塊的功能相對(duì)簡(jiǎn)單，本章中包括的優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊暫時(shí)不包括兩個(gè)控制模塊，而是從實(shí)現(xiàn)的角度進(jìn)行單獨(dú)描述控制模塊。

2.1基于通用框架的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法分析

CDREC的優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)控制模塊實(shí)際上顯示了詳細(xì)的優(yōu)化算法庫(kù)，使客戶可以自由選擇和配備12種單元優(yōu)化算法的主要參數(shù)。根據(jù)單元優(yōu)化算法的一般結(jié)構(gòu)，將這12種優(yōu)化算法標(biāo)準(zhǔn)化，模塊化并分解為不同的較小控制模塊。特殊的優(yōu)化算法是：CNM，Radicchi，Spectral，LPA，HNP，TopLeader，SCP，M-KMF，M-DSGE，GCluSkeleton，Attractor和DNR。下面，在本文中，我們將從通用架構(gòu)的角度分析兩種當(dāng)代優(yōu)化算法，即Attractor和DNR。

2.1.1 Attractor 算法剖析

Attractor算法已在2015年最佳國(guó)際大數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議SIGKDD（SpecialInterestGrouponKnowledgeDiscovery and DataMining）中明確提出。優(yōu)化算法通過查找連接點(diǎn)之間“間距”的過渡來找到單元的結(jié)構(gòu)。所有優(yōu)化算法的核心內(nèi)容是將Internet視為響應(yīng)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)軟件，其中每個(gè)連接點(diǎn)都與相鄰的連接點(diǎn)進(jìn)行交互，并且這種交互將改變連接點(diǎn)的即時(shí)間隔。這種相互影響最終導(dǎo)致距離的平滑傳播和區(qū)域的分裂。這部分的具體內(nèi)容是應(yīng)用單元優(yōu)化算法的一般體系結(jié)構(gòu)來分析初始的Attractor算法，然后為優(yōu)化算法庫(kù)的后續(xù)完成打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。為了發(fā)現(xiàn)小區(qū)優(yōu)化算法的一般架構(gòu)，必須首先找到優(yōu)化算法的兩個(gè)重要因素：最近的鄰居相似度和討論結(jié)構(gòu)。因此，對(duì)于Attractor算法，很明顯，鄰域相似度是“距離”。

2.1.2 DNR算法剖析

DNR優(yōu)化算法是新的社區(qū)發(fā)現(xiàn)優(yōu)化算法之一。它于2016年在國(guó)際人工智能技術(shù)合作會(huì)議（IJCAI）上發(fā)布。這是人工智能技術(shù)行業(yè)中的首屈一指的會(huì)議。尋找連接點(diǎn)矩陣特征值的優(yōu)化算法表明，對(duì)空間矢量進(jìn)行聚類算法以達(dá)到社區(qū)搜索的目的。就像在人工智能技術(shù)交流會(huì)議上發(fā)表的畢業(yè)論文一樣，本文中明確提出的DNG優(yōu)化算法也使用了全新的深度神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。本文的核心內(nèi)容是使用自動(dòng)編碼器來重構(gòu)空間矢量的離散系統(tǒng)（即連接點(diǎn)），并將空間矢量之間的間距應(yīng)用于聚類算法的連接點(diǎn)。與上一節(jié)一樣，本節(jié)的具體內(nèi)容是通過應(yīng)用單元優(yōu)化算法的通用體系結(jié)構(gòu)為DNR優(yōu)化算法進(jìn)行分析，為其執(zhí)行奠定基礎(chǔ)。

首先，每個(gè)人都在尋找優(yōu)化算法：隔壁鄰居的相似性以及討論結(jié)構(gòu)的重要元素。更具體地，在DNR優(yōu)化算法中，應(yīng)用了應(yīng)變率測(cè)量指標(biāo)值Q，但是緊密相似的是歐幾里德距離，而不是Q值。這是因?yàn)樵诰垲愃惴ǖ牡缕陂g，通過此方法可以準(zhǔn)確地測(cè)量空間矢量的間距。在迭代更新的整個(gè)過程中，連接點(diǎn)集從頭到尾都是合理的，因此更加唯一。對(duì)于DNR優(yōu)化算法，連接點(diǎn)集是優(yōu)化算法的研究結(jié)構(gòu)。

根據(jù)兩個(gè)重要因素，對(duì)優(yōu)化算法進(jìn)行以下分析：當(dāng)將因素轉(zhuǎn)換為鏈接時(shí)，預(yù)估算過程首先測(cè)量模塊化排水矩陣。

2.2 Python接口實(shí)現(xiàn)與介紹

單個(gè)C套接字或簡(jiǎn)單的可執(zhí)行程序無法滿足您的要求。為了更好地提高優(yōu)化算法庫(kù)的實(shí)用性并滿足不同客戶的需求，并充分考慮Python語言表達(dá)在當(dāng)今測(cè)試和制造場(chǎng)景中的一般應(yīng)用，本文基本上在初始階段完成了Python激活。。

2.2.1 Python 接口實(shí)現(xiàn)

為了更好地?cái)U(kuò)展用C編寫的新項(xiàng)目中啟用Python的套接字的完成，本文選擇使用boost庫(kù)來執(zhí)行該程序包。首先，將程序編譯到社區(qū)搜索中的新項(xiàng)目的外部鏈接后，添加boost靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。隨后，社區(qū)在新項(xiàng)目中搜索設(shè)計(jì)方案的接口函數(shù)的輸出以進(jìn)行編碼，將整個(gè)目標(biāo)文件的后綴設(shè)置為.dll，然后通過發(fā)布將其轉(zhuǎn)換為新項(xiàng)目。設(shè)置新項(xiàng)目后，我了解了dll文件。只需要將文件更改為與python控制模塊的32bit / 64bit版本號(hào)相對(duì)應(yīng)的.pyd文件格式。對(duì)于這種套接字控制模塊，必須將它們復(fù)制到Python安裝文件下的庫(kù)文件目錄中，以便可以正常導(dǎo)入它們。

2.2.2 Python包接口說明

為了更好地滿足不同的需求并使客戶更輕松地啟用每種優(yōu)化算法，本節(jié)詳細(xì)介紹了經(jīng)過了獨(dú)特設(shè)計(jì)方案及其相關(guān)主要參數(shù)和功能的頁面。

2.3 Web Service實(shí)現(xiàn)與介紹

對(duì)于如何更好地利用電子計(jì)算機(jī)資源的問題，WebService無疑具有更詳細(xì)的答案。因此，XML（可擴(kuò)展編譯語言）用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息并顯示數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)類型，SOAP（簡(jiǎn)單目標(biāo)瀏覽協(xié)議）用于傳輸數(shù)據(jù)，而WSDL（Web服務(wù)描述語言）用于描述數(shù)據(jù)庫(kù)。獲得的網(wǎng)站。服務(wù)項(xiàng)目來描述。通用描述，發(fā)現(xiàn)和集成服務(wù)項(xiàng)目（UDDI）用于申請(qǐng)注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)WebServices。除了擴(kuò)展Python套接字外，由于WebService提供的各種便利，WebService套接字還擴(kuò)展到了初始社區(qū)搜索程序流。

2.3.1 Web Service 接 口實(shí)現(xiàn)

在最初的C編譯器新項(xiàng)目new項(xiàng)目中，您必須使用ApacheAxis和ApacheTomcat來完成基于WebService套接字的擴(kuò)展。因?yàn)楸仨殕⒂梅?wù)器空間并且必須使用數(shù)據(jù)上載功能，所以我是第一個(gè)使用Java來完成文檔上載邏輯的人。激活單元優(yōu)化算法的邏輯和主要參數(shù)與Python套接字的邏輯和主要參數(shù)配對(duì)，但是必須根據(jù)Java語言表達(dá)式來完成新的完成。隨后，使用ApacheAxis2將新項(xiàng)目的兩個(gè)部分轉(zhuǎn)換為aar文檔，然后使用ApacheTomcat將它們作為WebServices發(fā)布。在實(shí)際操作之后，您可以將WSDL文檔部署到一個(gè)特殊的詳細(xì)地址。客戶可以使用Apacheaxis2轉(zhuǎn)換為底層代碼，并根據(jù)已發(fā)布的WebService詳細(xì)地址在其Java程序流中啟用單元優(yōu)化算法。

2.3.2 Web Service 使用介紹

客戶可以根據(jù)本文中發(fā)布的wsdl文件的詳細(xì)地址輕松地創(chuàng)建一個(gè)啟用WebService的Java程序流程，該地址將轉(zhuǎn)換為以下流程：首先，在eclipse中創(chuàng)建一個(gè)新的Java項(xiàng)目。然后選擇Axis2CodeGenerator，然后在WSDLfilelocation字段名稱中鍵入Web服務(wù)的詳細(xì)地址，然后可以自動(dòng)生成與WebService的類和功能相對(duì)應(yīng)的代碼。為了更好地應(yīng)用WebService，客戶必須創(chuàng)建一個(gè)新的Java類，該類將啟用WebService，實(shí)例化函數(shù)調(diào)用，調(diào)度值并最終啟用WebService。

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董淳 1986.6.22 ?男 ?漢 ?河北邢臺(tái) ?在讀研究生，單位：山西財(cái)經(jīng)大學(xué) ?研究方向：信息與知識(shí)管理