人工智能-机器学习-面向移动计算环境的可扩展标记语言转换技术研究.pdf

本文主要探讨了在移动计算环境下，如何利用人工智能和机器学习技术优化可扩展标记语言（XML）转换，以适应不同设备和用户需求。移动计算随着应用需求的推动和通信、硬件及软件技术的进步，已经成为信息技术领域的重要发展方向。XML作为一种重要的数据交换格式，其诞生和发展为数据共享和处理提供了强大支持。 XML的广泛应用包括数据存储、网络传输和应用程序间的数据交互等。然而，随着移动设备的普及，如智能手机和平板电脑，这些设备往往具有不同的屏幕尺寸、处理能力和操作系统，使得XML文档直接在移动设备上展示或处理时面临挑战。因此，XML到其他更适合移动设备的标记语言，如无线标记语言（WML）的转换变得至关重要。 移动互联网（Mobile Internet）定义了移动设备如何接入和使用互联网，其中无线应用协议（WAP）是实现这一目标的关键技术。为了满足移动计算环境中的标记语言转换需求，当前已有多种方法，如基于规则的转换、模板驱动的转换等。然而，这些方法在应对设备多样性、用户个性化需求和转换效率等方面仍存在不足。 论文的工作重点在于研究自适应转换技术，旨在动态调整转换过程以适应用户偏好和设备特性。关键技术研发包括：理解并适应用户喜好，这涉及到用户行为分析和个性化推荐；处理设备限制，比如屏幕大小和处理能力；解析XML文档，构建DOM树以方便操作和分析；以及样式表的编写，包括如何生成符合目标设备特性的样式表。 XML转换工具的选择对转换效果有着直接影响，选择合适的XML验证和分析工具，以及高效的XSLT处理器是提升转换效率的关键。在自适应转换过程中，针对XML源文档，采用DOM树自分析方法，通过构造DOM树并使用XPath表达式进行定位和操作，实现了对XML文档结构的深入理解和处理。 为了生成适应目标设备的样式表，论文提出了DOM树节点对应样式表的生成方法，同时考虑了外部样式表的包含，以增强转换的灵活性。在样式表自动生成方法设计中，针对DOM树中不同类型的节点，定义了模板规则，并进行了目标设备样式表的分段和文档合并策略。 此外，为了确保转换技术的扩展性和重用性，论文还讨论了使用插件机制来实现功能扩展，并且通过样式表的重用来降低维护成本和提高代码复用。这种方法可以随着新的设备特性和用户需求的出现，灵活地添加和修改转换规则，从而保持系统的适应性和生命力。 这篇论文在人工智能和机器学习的背景下，深入研究了面向移动计算环境的XML转换技术，尤其是在自适应和扩展性方面的创新，为XML在移动设备上的有效利用提供了理论和技术支持。这项工作对于优化移动应用的用户体验，促进移动计算与大数据、云计算等技术的融合具有重要意义。