智能聚合与信息聚合

penglin911 2008-05-06 03:55:32
智能聚合与信息聚合到底是什么意思？有哪些框架可以实现这一功能，什么是RSS，与知能聚合的关系，具体的实现例子,有哪些开源的项目可以完成这一功能
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xiaoqing1987626 2009-04-05
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楼上好详细！
miaoliujun 2008-05-07
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RSSLibJ RSSLibJ是一个专门读取和生成RSS的小巧实用的Java库，大小仅25k。
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RSSLib4J RSSLib4J 是一套用于从RSS Feed解析和检索信息的Java API。它支持RSS version0.9x ,1.0和2.0规范，Doublin内核和Syndication名字空间。
更多RSSLib4J 信息

BlogBridge BlogBridge是一个RSS阅读器/合成器，专为阅读和处理大量RSS feed的人而提供。这些典型的有Weblogs, 但也有其它类型的RSS feed。
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Flock Flock是一种RSS/RDF用Java编写的信息集成器。它是一种server-side应用程序，带有一个浏览器。
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RSSOwl RSSOwl 是一个完全用 Java 的SWT快速图形库开发的 RSS / RDF / Atom 新闻阅读器。按类别读取新闻，分类存储收藏信息，导出为 PDF / RTF / HTML / OPML，从 OPML格式导入，支持全文本搜索，使用Internet浏览器。
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Informa Informa提供一个基于Java的RSS类库.它支持导出,导入,存储,搜索等。
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Jena Jena是一个Java工具箱用于开发基于RDF与OWL语义(semantic)Web应用程序。它提供了一个RDF API；ARP，一个RDF解析器；SPARQL，W3C RDF查询语言；一个OWL API；和基于规则的RDFS与OWL接口。
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RSS Reader RSS Reader提供了一个Java API和一个图形客户端来分析与显示RSS格式的内容。
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Schema Schema是一个利用RDF与RDF Schema进行存储,查询,讨论(reasoning )的Java开源框架.Sesame既可以当作RDF与 RDF Schema的数据库或当作一个Java 库用来为应用程序提供RDF的功能.
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RSS Notifier RSS Notifier是一个RSS Feed阅读器,它设计成一个Window托盘程序随Windows的启动一起加载.它用基于使用RSS文件的新闻订阅方式来阅读即时新闻.
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Sesame inferencing是一个用于存储,查询,解析RDF的Java框架.它可被配置作为一个web服务器或当一个Java包来使用.它的特点包括3种查询语言(SeRQL, RQL, RDQL),支持内存(RAM),磁盘(disk),与RDBMS存储.
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FaceRSS FaceRSS是一个简单的JSF组件,它可以从指定的RSS url读取新闻并展示出来。 FaceRSS基于rsslib4j这个开源包进行构建所以它支持RSS 0.9x,1.0,和2.0。

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ROME ROME是一组Atom/RSS工具类它使得用Java来操作大部份syndication格式变得更加容易:

RSS 0.90
RSS 0.91 Netscape
RSS 0.91 Userland
RSS 0.92
RSS 0.93
RSS 0.94
RSS 1.0
RSS 2.0
Atom 0.3
Atom 1.0
ROME不仅包括各种syndication feeds的解析器与生成器,而且还包括能够把一种格式转换成另外一种格式的转换器。
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HORRORss HORRORss是一个简单的RSS(RSS0.9x,RSS.0,RSS2.0)解析包。它支持Atom feeds，但并没有完全符合Atom规范。只能支持一些基本的feed元素：title,link,author,和description。
更多HORRORss信息

Atomsphere Atomsphere是一个java包用于创建和修改atom 1.0 feed。
更多Atomsphere信息

JPodCast Player JPodCast Player是一个RSS PodCast阅读器与播放器。RSS2.0聚合阅读器。支持ITunes Podcasting。
更多JPodCast Player信息

Feedzeo Feedzeo是一个RSS/RDF/Atom Feed聚合器与阅读器。它包含一个用于聚合Feed的后台服务器端，一个用于访问Feed基于AJAX的Web客户端。Feedzeo的服务器端采用java编写，而客户端采用HTML/javascript编写。
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领域驱动设计C# 2008实现问题.设计.解决方案
第1章 介绍项目：smartga系统 1.1 问题 1.2 设计 1.2.1 可靠性和可得性 1.2.2伸缩性 1.2.3 可维护性 1.2.4 富客户应用功能 1.2.5 离线可得 1.2.6 web访问 1.2.7 智能安装和自动更新功能 1.2.8 附加客户设备支持 1.3 解决方案 1.3.1 满足可靠性、可得性、伸缩性、离线可得和附加客户设备支持需求 1.3.2 满足可维护性需求 1.3.3 满足富客户应用功能需求 1.3.4 满足web访问需求 1.3.5 满足智能安装和自动更新功能需求 1.4 总结 第2章 设计分层架构 2.1 问题 .2.2 设计 2.2.1 设计visual studio解决方案 2.2.2 设计基础设施层 2.3 解决方案 2.3.1 实现visual studio解决方案 2.3.2 实现架构层 2.4 总结 第3章 管理项目 3.1 问题 3.2 设计 3.2.1 设计领域模型 3.2.2 定义项目聚合 3.2.3 定义聚合边界 3.2.4 设计仓储 3.2.5 编写单元测试 3.3 解决方案 3.3.1 project类 3.3.2 实现仓储 3.3.3 实现服务类 3.3.4 实现项目信息视图模型 3.3.5 实现项目信息视图 3.4 总结 第4章 公司和联系人 4.1 问题 4.2 设计 4.2.1 设计领域模型 4.2.2 定义company聚合和contact聚合 4.2.3 定义聚合边界 4.2.4 设计仓储 4.2.5 编写单元测试 4.3 解决方案 4.3.1 company类 4.3.2 contact类 4.3.3 projectcontact类 4.3.4 实现仓储 4.3.5 实现服务类 4.3.6 company视图模型 4.3.7 company视图 4.3.8 项目联系人视图模型 4.3.9 项目联系人视图 4.4 总结 第5章 递交传送 5.1 问题 5.2 设计 5.2.1 设计领域模型 5.2.2 定义submittal聚合 5.2.3 定义聚合边界 5.2.4 设计仓储 5.2.5 编写单元测试 5.3 解决方案 5.3.1 实现submittal仓储 5.3.2 实现submittal服务类 5.3.3 submittal视图模型 5.3.4 submittal视图 5.4 总结 第6章 信息请求 6.1 问题 6.2 设计 6.2.1 设计领域模型 6.2.2 定义rfi聚合 6.2.3 定义聚合边界 6.2.4 设计仓储 6.2.5 编写单元测试 6.3 解决方案 6.3.1 实现rfi仓储 6.3.2 实现rfi服务类 6.3.3 rfi视图模型类 6.3.4 rfi视图 6.4 总结 第7章 提案请求 7.1 问题 7.2 设计 7.2.1 设计领域模型 7.2.2 设计提案请求聚合 7.2.3 定义聚合边界 7.2.4 设计仓储 7.2.5 编写单元测试 7.3 解决方案 7.3.1 提案请求类的私有字段和构造器 7.3.2 proposalrequest属性 7.3.3 validate方法 7.3.4 实现提案请求仓储 7.3.5 实现提案请求服务类 7.3.6 提案请求视图模型类 7.3.7 提案请求视图 7.4 总结 第8章更改单 8.1 问题 8.2 设计 8.2.1 设计领域模型 8.2.2 设计更改单聚合 8.2.3 定义聚合边界 8.2.4 设计仓储 8.2.5 编写单元测试 8.3 解决方案 8.3.1 实现更改单仓储 8.3.2 实现更改单服务类 8.3.3 更改单视图模型类 8.3.4 更改单视图 8.4 总结 第9章 施工更改指令 9.1 问题 9.2 设计 9.2.1 设计领域模型 9.2.2 设计施工更改指令聚合 9.2.3 定义聚合边界 9.2.4 设计仓储 9.2.5 编写单元测试 9.3 解决方案 9.3.1 施工更改指令类的私有字段和构造器 9.3.2 实现施工更改指令仓储 9.3.3 实现施工更改指令服务类 9.3.4 施工更改指令视图模型类 9.3.5 施工更改指令视图 9.4 总结 第10章 和服务器同步 10.1 问题 10.2 设计 10.2.1 重新设计工作单元 10.2.2 设计同步 10.2.3 编写单元测试 10.3 解决方案 10.3.1 工作单元重构 10.3.2 和synchronizer类同步 10.4 总结 第11章 客户会员管理系统 11.1 问题 11.2 设计 11.2.1 密码安全 11.2.2 设计客户会员管理系统 11.3 解决方案 11.3.1 客户会员管理系统领域模型类 11.3.2 客户会员管理系统单元测试 11.4 总结
智能聚合，轻松采集——ai助力文章创作
在当今信息爆炸的时代，如何快速有效地收集和整理信息成为了许多人关注的话题。尤其是对于一些自媒体从业者而言，他们需要不断地输出高质量的文章，因此如何快速获取大量且优质的素材就显得尤为重要。而ai聚合采集文章技术正是应运而生，它可以帮助我们更加智能地进行信息采集和整理。
智能聚合服务
智能聚合服务 360doc ICE（智能信息聚合引擎）是针对大中型网站推出的一套具有强烈Web2.0特征的智能聚合引擎产品，使每个网站都能低成本拥有自己的智能Web2.0信息聚合引擎。 “超越搜索、智能聚合”是360doc ICE的目标，360doc ICE很好地实现了文章自动Tag和摘要，文章与文章、文章与人、人与人之间的个性化手拉手，并提供一整套完整的自然语义短问题匹配搜索...
数据资产智能聚合平台BDG Store获得九次方Pre-A轮投资
近日，数据资产智能聚合平台BDG Store获得了九次方大数据Pre-A轮投资。 在包括大数据、云计算、人工智能、物联网在内的数字产业，如果想寻找到一款集应用场景、数据源、工具组件、模型算法、金融科技、人工智能、数据学堂等全元素在内的数据资产智能聚合平台，BDG Store无出其右。正是由于其完美覆盖了分布在大数据产业上中下游的大中小型数字化企业在不同发展阶段出现的不同需求，被称为中国大数据产业的...
智能运维之告警聚合技术介绍
去重是一种最简单的告警聚合方式，将大量重复的告警合并为一条。去重的关键措施是定义重复判断的关键属性，结合时间窗的范围限定来做计算。比如监控系统对网络中的设备轮询，如果设备通讯异常，那么监控系统每次轮询都可能会产生一条告警，长时间累积的话，系统中就会产生大量重复告警，如果每收到一条告警都对其进行转发和处理，会有大量的重复工作，所以去重聚合是最基础的也是必备的一种聚合方式。以上介绍了当前业内会用到的一些告警聚合方法，每种方法都有自己的特点，方法选型时应该以需求为出发点，选择最适合的才是最好的。
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