Using keyword extraction for web site clustering
Using Keyword Extraction for Web Site Clustering Paolo Tonella,Filippo Ricca,Emanuele Pianta and Christian Girardi
ITC-irst
Centro per la Ricerca Scienti?ca e Tecnologica
38050Povo(Trento),Italy
tonella,ricca,pianta,cgirardi@itc.it
Abstract
Reverse engineering techniques have the potential to support Web site understanding,by providing views that show the organization of a site and its navigational struc-ture.However,representing each Web page as a node in the diagrams that are recovered from the source code of a Web site leads often to huge and unreadable graphs.Moreover, since the level of connectivity is typically high,the edges in such graphs make the overall result still less usable.
Clustering can be used to produce cohesive groups of pages that are displayed as a single node in reverse engi-neered diagrams.In this paper,we propose a clustering method based on the automatic extraction of the keywords of a Web page.The presence of common keywords is ex-ploited to decide when it is appropriate to group pages to-gether.A second usage of the keywords is in the automatic labeling of the recovered clusters of pages.
1Introduction
Web sites often evolve from small and simple collections of purely HTML pages to big and complex applications,of-fering advanced transaction and data access facilities.The navigation structure is also subject to a similar trend.While initially only a few navigation facilities are needed,as the complexity grows,more advanced and intricate connections are https://www.wendangku.net/doc/5e1661339.html,ck of an established Web engineering prac-tice is often the reason for a drift in the overall organization of the Web site.Cumulative maintenance interventions and successive radical changes may result in a“legacy”Web site,that can be hardly evolved in a safe and controlled way.
Tools and techniques are being developed to support understanding and restructuring of existing Web applica-tions[4,8,11].Software clustering[1,6]aims at gather-ing software components into higher level groupings,thus providing the user with a more abstract,overall view of the system under analysis.It can be similarly adapted to the Web context,in order to produce a high level view of the Web site organization,in terms of cohesive groups(clus-ters)of pages and of the relationships among them.Such a view can be exploited in the process of Web site under-standing,to gain knowledge about the organization of the entire site.More detailed information can be obtained by exploding each cluster of interest into subclusters,up to the individual pages that are the object of the change.
Web site clustering involves several non obvious deci-sions that profoundly affect the?nal result.First of all,the features used to describe each Web page have to be deter-mined.These are the basic properties used to measure the similarity between pages,which in turn determines when two pages are clustered together.Several completely differ-ent choices are possible,ranging from the Web site connec-tivity[4],to the page structure[9],or to the content.The precise similarity measure,as well as the clustering algo-rithm in use,are other important parameters.
After computing the clusters for a Web site,a Web devel-oper can access them to understand the overall organization of the system.However,to be meaningful,clusters should be properly labeled.A high level view showing just blank boxes(clusters)connected with each other,or,at the other extreme,labeled with all included pages,is by no means very informative and helpful.On the other side,a man-ual labeling process(concept assignment[4])might be very dif?cult and time consuming.Some degree of automatic cluster labeling is thus another crucial feature for a practi-cal usage of clustering in Web site evolution.
In this paper,we consider the page content as the basic feature used to cluster a Web site.Summary information about a page is obtained by means of keyword extraction. The same technique is exploited to attack the problem of cluster labeling.The keyword with the highest score within each cluster is used as cluster label.Preliminary experimen-tal results con?rm the feasibility of the approach.
The paper is organized as follows:the next section con-trasts the existing literature with our proposal.Then,a brief summary on clustering methods is provided to make the pa-
per self-contained(Section3).In Section4,the Natural Language Processing(NLP)method of keyword extraction is presented.The next section describes our clustering algo-rithm based on the keywords associated to each Web page, as well as our automatic cluster labeling technique.A case study is commented in Section6.Conclusions and future work are given in the last section.
2Related work
Clustering has several uses in program understanding and software reengineering[1,6,12],and has been recently applied to Web applications[4,5,9].
In[4]an approach to support the comprehension of Web applications by exploiting clustering techniques has been proposed.The approach is based on a conceptual model of a Web application and on a similarity measure between com-ponents that takes into account both the type and the topol-ogy of the links.This measure is exploited by a hierarchical clustering algorithm which produces a hierarchy of system partitions.Download and comprehension of the considered Web applications are conducted using the reverse engineer-ing tool W ARE.
Our approach introduces one major improvement over the technique described in[4]:automatic cluster labeling, and differs mainly in one respect:the basic feature exploited for clustering,which is the page content instead of its con-nectivity.In fact,content plays a very important role in Web applications and it can be hypothesized that it represents a good starting point for clustering.On the other side,the connectivity of a Web application suffers from a problem, highlighted also by the authors of[4]:purely navigational links(such as those leading to the home page)can hardly be distinguished from semantically richer https://www.wendangku.net/doc/5e1661339.html,bels in[4] (named concepts)are assigned to clusters manually.In our approach,labels assignment is handled in a completely au-tomatic way.
In[5]an approach to identify duplicated pages(i.e., clones)in a Web application is proposed.Two different methods based on different similarity measures have been de?ned and experimented with:one exploiting the edit distance and the other one based on the frequency of the HTML tags in a page.The underlying descriptive feature (the HTML structure of a page)can be used as a further basic feature for clustering.This feature was actually ex-ploited in[9],where an approach is presented for the iden-ti?cation of Web pages that can be migrated to a dynamic version,in that they share a similar structure.
3Clustering
Clustering is a general technique aimed at gathering the entities that compose a system into cohesive groups(clus-ters).Given a system consisting of entities which are char-acterized by a vector of properties and are connected by mu-tual relationships,there are two main approaches to cluster-ing[1]:the sibling link and the direct link approach.In the sibling link approach,entities are grouped together when they possess similar properties,while in the direct link ap-proach they are grouped together when the mutual relation-ships form a highly interconnected sub-graph.
In the literature there exist several different clustering al-gorithms[12],with different properties.Hierarchical algo-rithms do not produce a single partition of the system.Their output is rather a tree,with the root consisting of one cluster enclosing all entities,and the leaves consisting of single-ton clusters.At each intermediate level,a partition of the system is available,with the number of clusters increasing while moving downward in the tree.Divisive algorithms start from the whole system at the tree root,and then divide it into smaller clusters,attached as tree children.Alterna-tively,agglomerative algorithms start from singleton clus-ters and join them together incrementally.
3.1Agglomerative hierarchical clustering
The agglomerative hierarchical clustering algorithm builds a hierarchy of clusterings starting from the bottom of the hierarchy,where each entity is in a different clus-ter.In each following step,the two most similar clusters are joined.After steps(with the number of enti-ties),all entities are grouped into one cluster.Each level in the hierarchy de?nes a partition of clusters(i.e.,a cluster-ing).To select the resulting clustering,a cut point has to be determined.
We have adapted the agglomerative hierarchical algo-rithm known as Johnson’s algorithm[12]to our purposes: 1.begin with clusters,each containing one Web page
(is the number of Web pages in the Web site),and compute distance between pages(using the comple-ment of the similarity measure).
2.while there are more than1cluster do
(a)?nd the pair of clusters at least distance;
(b)merge these clusters into a new cluster;
(c)update the distance measures between each pair
of clusters.
end while
To update the distance measure between clusters,we have chosen the so called complete linkage rule[1].This rule states that the distance measure between the already existing cluster and a new cluster,formed by joining clusters and,is the minimum between dist()and dist().It privileges cohesion over coupling[1].
4Keyword extraction
To the aim of clustering Web pages having similar con-tent,we need to characterize the content of a document in a way that is simple and computationally tractable.Also,the representation of the text content must be suitable for calcu-lating ef?ciently content similarity measures between texts.
A list of the most relevant keywords in the document can be used for this purpose.This approach is used for instance in[10].
The most simple approach to the extraction of the key-words of a text is based on?nding the most frequent words in the text.The basic intuition underlying this approach is that the most important concepts in the texts are likely to be referred to repeatedly,or,at least,more frequently than minor concepts.Even if we think that this basic intuition is sensible,simply counting the most frequent words in a document is not enough to achieve our goal.The basic ap-proach needs to be re?ned in a number of ways,that will be analyzed in the rest of this section.
Firstly,we need to consider lexical units that are wider than simple words.Not only can a concept be referred to with more than a word,that is a phrase,but often the con-cepts that characterize a text most precisely are the most speci?c ones,which are usually expressed with complex phrases.For this reason as a?rst attempt in this direction we considered as units both single words and bigrams,that is contiguous sequences of two words.Let us refer to one of these units(mono-or bigrams)as a term.
Secondly a term can occur frequently in a text without characterizing the text in contrast with other texts.This happens when all the texts that we are trying to cluster are about the same broad topic.For instance,if all the texts we are processing belong to the portal of a telephone company, we may?nd out that the terms”telephone line”or,even worse,”telephone”are not useful to characterize the mean-ing of a document even if they occur repeatedly.To avoid this problem the frequency of a term in a document must be confronted with the average frequency of that term in the whole Web site.
4.1Bigrams selection
Not all bigrams in a text should be considered as terms to our purposes.We are mainly interested in three classes of complex terms:named entities,complex lexical units,and recurrent free https://www.wendangku.net/doc/5e1661339.html,d entities are terms referring to individuals,locations,organizations,and https://www.wendangku.net/doc/5e1661339.html,-plex lexical units are the kind of multi-word expressions that can be found in dictionaries(for instance phrasal verbs such as”put on”and idiomatic expressions such as”roller coaster”).Finally,the notion of recurrent free phrase was introduced by[2]to refer to a free combination of words which is recurrently used to refer to a concept.They are characterized by either high frequency in a reference cor-pus(e.g.”American government”),high degree of associa-tion between words(e.g.”?rst time”),or high salience(e.g.”international summit”).
Selecting the bigrams belonging to each of these three classes is a challenging and resource demanding task.How-ever the task can be appoximated by resorting to a combina-tion of simple statistical measures and elementary linguistic knowledge.Our strategy consists in selecting as candidate keywords in a document the bigrams that where found in a list of frequent Italian bigrams.We built the list of frequent Italian bigrams with the following procedure:(1)select the topmost frequent bigrams in a reference corpus of32mil-lion words from an Italian newspaper;(2)cut off all bigrams occurring less than4times in the reference corpus;(3)ap-ply a?lter based on stop words.The aim of the?ltering step is to get rid of bigrams like”with the”or”the only”which may occur frequently in texts but do not belong to any of the term classes mentioned above.To this extent we sim-ply reject all bigrams including at least a word taken from a list of stop words.Note that stop words are in the great majority function words,that is words belonging to closed classes.Thus it makes sense to compile a list of stop words manually.The stop word list turned out to be very usuful to exclude frequent but irrelevant bigrams.Note that the words in the stopword list where excluded also from the topmost frequent monograms of the document.
4.2Inverse document frequency
To better characterize each Web page to be clustered,we rank its keywords.A simple solution could be just counting the number of occurrences of the terms in the page(term frequency in Information Retrieval jargon).However this might not be an appropriate choice,as terms which occur uniformly in all the Web pages that we are clustering are not useful to distinguish documents with similar content as opposed to relatively unrelated documents.In alternative, we can rank the keywords on the basis of the inverse docu-ment frequency[7],de?ned as:
(1) where is the absolute number of occurrences of the-th keyword,is the number of documents containing it, and is the total number of documents.
High frequency keywords that are speci?c to a document (small compared to)have a high value of the inverse document frequency.On the contrary,unspeci?c keywords (i.e.,keywords that occur uniformly in most documents)are given a small weight(is close to zero,since ).
5Web site clustering and labeling
Let be the vector of all keywords determined for a whole Web site(union of the keywords determined for
each page),with each keyword uniquely represented by a single entry.A feature vector can be built for each page, with,the number of occurrences of the-th keyword in,in position.When a keyword is not present in a page,the related entry in the feature vector is0.Al-
ternatively,the absolute number of occurrences can be replaced by the inverse frequency in the document (see equation(1)).
Given the description of each Web site page in terms of feature vectors,it is possible to exploit similarity or dis-tance measures to agglomerate entities into clusters.Simi-larity/distance between clusters is generalized from the sim-ilarity/distance between entities by means of the complete linkage rule(see Section3).In this work,we preferred a similarity measure over a distance measure,because the latter is prone to the well known problem of the sparse or empty vectors:distances become small not only when vec-tors are close to each other,but also when they are very sparse(or empty),thus leading to the formation of inappro-priate clusters.The similarity measure used with the feature vectors described above is the normalized vector product, given by:
(2)
where and are the feature vectors of pages and respectively,angular brackets indicate the scalar product, which is normalized by the product of the norms,thus giv-ing a similarity measure which ranges from0to1.
After executing the agglomerative clustering algorithm, a proper cut point is manually selected.The possibility for the user to choose a given abstraction level(number of clus-ters or,equivalently,cut point),and then to adjust it toward the top of the hierarchy(less clusters with more pages in-side)or toward the bottom(more clusters containing fewer pages)is an important interactive facility.In fact,the right abstraction level,appropriate for the ongoing program un-derstanding task,is typically not known a priori,and can be determined empirically by moving upward and downward in the clustering hierarchy.
Then,labels are automatically assigned to each cluster. The keyword with the highest number of occurrences(resp., highest inverse document frequency)in a cluster is as-signed to as its label.It should be noted that while the overall number of occurrences of a keyword in a cluster is just the sum of the number of occurrences in each contained pages,the inverse document frequency is computed by applying equation(1)to entire clusters:be-comes the number of clusters,and the number of clus-ters containing the keyword.
6Case Study
In order to illustrate the proposed technique,a small Web application(www.promoturpejo.it)has been analyzed.Www.promoturpejo.it is a bi-lingual(Ital-ian and English)Web application that promotes the Pejo’s Valley,a pleasant valley in Trentino(Italy).This dynamic Web application has been downloaded and analyzed by means of the tool ReWeb[8].It consists of240HTML pages(57183LOC),grouped into9directories and con-nected by7107hyperlinks.
The graph representation of a Web application(where nodes represent pages and edges represent hyperlinks among pages)can be abstracted by grouping pages accord-ing to the directory containing them.If no organization into directories is present,such a view(named System View in ReWeb),contains a single node representing the root direc-tory(indicated with a dot).Otherwise,a node for each di-rectory is added.An edge connects two nodes and of the System View if,in the graph representation of the site, there is a page in the directory associated to connected to a page in the directory of.
Figure1shows the System View of www.promotur-pejo.it as recovered by ReWeb.The proposed clus-tering technique has been applied to this Web site.The results of clustering have been assessed by measuring the distance from a reference grouping(gold standard)of the pages in the Web site,produced manually.The gold stan-dard approach(expert criterion in[1])is a general evalua-tion method that is used to measure the performance(for ex-ample,in terms of precision/recall)of an algorithm which approximates an“ideal solution”to a problem.The gold standard is such“ideal”solution to the problem.
To determine the gold standard,we have used the direc-tory structure as a starting point,since in our example it is quite meaningful.Actually,two gold standards have been determined manually at different abstraction levels.One,la-beled High-level,is composed of13groups,while the other (Low-level)is composed of25groups.The second is a spe-cialization of the?rst,in that each group of pages in the?rst gold standard is possibly divided into subgroups.For exam-ple the pages contained in the directory micologia(my-cology),a subdirectory of estate(summer)which forms a group in the High-level gold standard,are divided into two groups in the Low-level gold standard.One group contains mushroom cards,while the other group contains the pages that provide general mycology information.
The clustering algorithm has been applied to two differ-ent sets of vectors:’promotour-vectors’and’promotour-vectors-norm’(obtained by computing the document in-
Figure1.System View of the Web application www.promoturpejo.it.The node with a dot represents the root directory.English translations of directory names are provided in brackets.
verse frequency,see equation(1)).In both cases,166pos-sible partitions,starting with a partition consisting of one cluster enclosing all pages,at the top of the hierarchy,down to a partition with singleton clusters only,at the bottom of the hierarchy,have been obtained.
By inspecting the steps of hierarchy formation,it is ap-parent that the technique works well.Pages of animals and pages promoting hotels/residences are respectively grouped together already at the cut point20.At the cut point60 (using’promotour-vectors’),where18clusters are present, some other interesting groupings appear.In particular,the cluster of mushrooms cards,the cluster of hotels,the cluster of animals,and the cluster of?owers are emerging.
It can be noted that the clusterings most similar to the gold standard(both Low-level and High-level and using indifferently’promotour-vectors’or’promotour-vectors-norm’)are those at a cut point between115and150.With a cut point greater than150,the algorithm groups too much, unifying clusters of pages with quite different contents.For example,the algorithm groups animals with countries at cut point151,and sports with hotels at cut point158.
For each possible partition,a measure of precision and recall with respect to the gold standard has been computed.Precision and recall are de?ned as in[1,3],using the notion of intra pair.Intra pairs are pairs of pages in a same cluster. Precision and recall are de?ned by comparing the intra pairs in the gold standard and those in the clustering under test: Precision:Percentage of intra pairs in the test cluster-
ing that are also in the gold standard.
Recall:Percentage of intra pairs in the gold standard that are also in the test clustering.
For each possible partition produced by our clustering method,we have plotted(recall,precision)couples at in-creasing cut points.Both Low-level(LL)and High-level (HL)gold standards have been considered(resp.Figure2 and3).The extremes of the curves are reached at the top (resp.bottom)of the clustering hierarchy.At one extreme, only one cluster contains all pages,so that all intra pairs of the gold standard are also intra pair in the only cluster(re-call equal to1),but many intra pairs in such cluster are not intra pairs in the gold standard(low precision).At the other extreme,the opposite is true:no error is in the singleton clusters,since they do not contain any intra pair(precision 1),but not correct intra pair is retrieved(recall0).
0.0
0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0Figure 2.Precision/recall at increasing cut points for the Low-level (LL)gold standard.Line LL is based on feature vectors with number of occurrences,while LL-N exploits the inverse document frequency.Figure 2contrasts the precision/recall plots obtained using the ’promotour-vectors’(dotted line)and the ’promotour-vectors-norm’(solid line),for the LL gold stan-dard.It is quite clear that the clustering algorithm gives better results with input ’promotour-vectors-norm’.A good compromise of precision and recall in the LL-N curve is reached at the cut point 149where the recall is 0.97and precision is 0.72.This corresponds to the point near the top right corner of the ?gure.
Figure 3is similar to Figure 2,but based on the HL gold standard.In this ?gure,the improvement deriving from the document inverse frequency computation is less evident.The HL-N curve remains under HL at high recall and low precision values (approximately,up to 0.75of recall),while the trend is inverted afterwords.
Then,we have computed cluster labels for the cluster-ing number 149,judged a good trade-off between precision and recall with respect to the LL gold standard,based on ’promotour-vectors-norm’.The result,restricted to the ?rst 7labels extracted and disregarding clusters composed of only one page,is shown in Table 1.In all cases,the cluster labeling algorithm reports labels that are related to the con-tent of the respective clusters.In some cases (clusters 1,3and 9)the ?rst automatically extracted label is the same as the label chosen by the expert.In other cases,the expert’s label is present,but it is not at the top of the generated list (clusters 2,4and 8).In the remaining cases (clusters 5,
60.0
0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0Figure 3.Precision/recall at increasing cut points for the High-level (HL)gold standard.Line HL is based on feature vectors with number of occurrences,while HL-N exploits the inverse document frequency.
and 7),the expert’s label does not appear directly in the list,but it is possible to ?nd synonyms (cluster 6,treatment ),or speci?c cases (cluster 7,eurorafting,canyoning )of general concepts (cluster 7,water sports ).
Using the keyword with the highest score (the ?rst in the list of extracted labels)as cluster label,it is possible to automatically produce the Clustering View in Figure 4.In the Clustering View each node represents a cluster and is labeled with the ?rst label generated by the cluster label-ing algorithm.An edge connects two nodes
and of the clustering view if,in the complete view produced by ReWeb (Graph View),there is a page in the cluster associ-ated to connected to a page in the cluster .Not all labels produced automatically are completely satisfactory.A ?nal manual re?nement step is necessary to obtain a meaningful and usable view.However,even in the cases where an au-tomatically produced label was changed,availability of an ordered list of automatically extracted labels was extremely useful in selecting the ?nal label.
A comparison of the Clustering View in Figure 4with the System View in Figure 1(excluding nodes .eng ,lastita and comearrivare )reveals that that there is a good agreement,although the former is more detailed than the latter.As noted above,the organization of this Web site into directories was judged a good and meaningful one,so that the ability of clustering to match it indicates that the algorithm is performing quite well.In other words,if the
Cluster Expert’s label Automatic labeling(ordered)
1appartamenti appartamenti prossimita’agenzia mt scheda cogolo situati
(apartments)(apartments proximity agency mt card cogolo located)
2fauna settore fauna vive aquila mammiferi uccelli cervo
(fauna)(area fauna live eagle mammalians birds deer)
3paesi,valle e tradizioni paese chiesa comasine cellentino strombiano valle celledizzo
(towns,valley and traditions)(town church comasine cellentino strombiano valley celledizzo) 4hotels e inverno sala camera servizi sci accesso apertura hotel
(hotels and winter)(hall room services ski admittance opening hotel)
5sport estivi e trekking cima hotel rifugio sentiero malga scheda sport
(summer sports and trekking)(peak hotel refuge path alpine-hut card sport)
6terapie azione cura malattie acque proprieta’convenzioni specializzazione (therapies)(action treatment illness waters property convention specialization) 7sport d’acqua eurorafting discesa torrentismo idrospeed sport rafting ponte
(water sports)(eurorafting descent canyoning idrospeed sport rafting bridge) 8funghi schede cappello gambo schede carne ricette funghi lamelle
(mushrooms cards)(cap-of-mushroom stem cards meat recipes mushrooms lamellae) 9?ora?ora?oritura?ori foglie primula specie semi
(?ora)(?ora?owering?owers leaves primrose species seeds)
https://www.wendangku.net/doc/5e1661339.html,bels extracted automatically for clustering149.English translations are given under the corresponding Italian https://www.wendangku.net/doc/5e1661339.html,s of towns are in italic and not translated.
same Web site had been organized as a?at collection of pages stored in one directory,clustering would be able to reconstruct a meaningful directory organization.
The node estate(summer)in the System View is de-composed,in the Clustering View,into three different clus-ters(corresponding to three subdirectories of estate), numbered5,8,and9in Table1.Node parcodel-lostelvio is decomposed into two clusters:fauna(clus-ter2)and?ora(cluster9),two subdirectories of par-codellostelvio.The node pejo corresponds to clus-ter3and termeita to cluster6.In one case two nodes of the System View correspond to one cluster in the Clustering View:cluster4groups pages of the directories inverno and ricettivita’,although not all of the pages in the latter directory.Actually,Web pages promoting hotels and apartments(directory ricettivita’)advertise winter sports that are contained in the directory inverno.This is why they are inserted into a same cluster.Some of the pages associated with the node ricettivita’belong to cluster1.These are the pages that deal with apartments,and are all contained in a subdirectory of ricettivita’.
7Conclusions and future work
A preliminary exploration on the usage of Web clus-tering in support to program understanding has been con-ducted.A static Web site,containing various touristic infor-mation about a valley in the Alps,has been clustered,group-ing together pages that are characterized by common key-words.Nodes in the resulting diagram(Clustering View) have been automatically labeled by the highest score key-word in each cluster.
A reference clustering(gold standard)was de?ned to as-sess the performances of our algorithm.In the clustering hierarchy,a cut point was selected giving the best compro-mise between precision and recall.The two performance values for such clustering are:precision=0.72and recall =0.97.They are pretty high,thus indicating that the algo-rithm gets close to the expert’s decomposition of the Web site.
Automatic labeling of the clusters gave also good results. In3cases the expert’s label was the highest score keyword. In3cases it was among the keywords,although not the?rst one.In3cases it could be abstracted from the keywords. Although not always perfect,automatically extracted labels provide a remarkable support in interpreting the nodes of the Clustering View.While it is a very easy task to deter-mine meaningful cluster names out of the keyword list,the same is not true if the names(or the entire contents)of the pages inserted into a cluster have to be inspected.
Our future work will be devoted to applying our method to more dynamic Web sites,trying to analyze the textual information that can be associated to comments and iden-ti?ers of script portions in dynamic Web pages.Moreover, we will consider the problem of contrasting the proposed clustering method against alternative ones.
Figure4.The Clustering View of Promoturpejo.English translations are in brackets,manually re?ned labels in square brackets.
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remodularization.In Proc.of the4th Working Conference on Reverse Engineering(WCRE),pages33–43.IEEE Com-puter Society,1997.
WEB开发技术实验报告
实验一JSP开发环境构建 实验目的：了解动态页面技术及B/S系统 掌握开发环境的构建 理解Eclipse开发WEB应用 实验内容： 实训项目一：安装JDK并配置环境变量 请阐述配置环境变量的方法： 实训项目二：安装TOMCAT并配置Server.xml修改端口号为8090 问题一：如何测试TOMCAT是否已经成功启动？ 问题二：在浏览器地址栏输入什么地址可以访问到TOMCA T的测试页？ 请阐述配置Server.xml修改端口号为8090基本实验步骤： 实训项目三：应用Eclipse建立项目并浏览一个JSP页面 请阐述应用Eclipse建立项目并浏览一个JSP页面基本实验步骤： 实验心得：（遇到了哪些问题，如何解决的，有那些体会） 实验二JSP语法 实验目的：了解JSP程序的组成元素 掌握JSP中使用JA V A程序片段的方法 实验内容： 实训项目一：编写一个JSP页面输出26个小写英文字母表 实训项目二：编写页面实现九九乘法表 实训项目三：利用成员变量被所有客户共享这一性质，实现一个简单的计数器 实训项目四：使用JA V A表达式输出系统当前时间 实训项目五：编写程序shijian2_9.jsp和computer.jsp两个页面，在第一个页面中使用include动作标记动态包含文件computer.jsp，并向它传递一个矩形的长和宽，computer.jsp 收到参数后，计算矩形的面积，并显示结果。 实训项目六：编写3个JSP页面：main.jsp,first.jsp和second.jsp，将3个JSP文件保存在同一个WEB工程中，main.jsp使用include动作标记加载first.jsp和second.jsp页面。First.jsp 页面可以画一张表格，second.jsp页面可以计算两个正整数的最大公约数。当first.jsp被加载时，获取main.jsp页面include动作标记的param子标记提供的表格行数和列数，当second.jsp 被加载时，获取main.jsp页面include动作标记的param子标记提供的两个正整数的值。 要求：上机编程完成上述实训项目，上机演示给教师检查，从中挑选三个程序的核心代码写在实训报告上 实验核心代码：
最新web系统与技术复习题教程文件
复习资料 选择题 HTTP哪个请求方式，请求参数会出现在网址列上？ （A） GET （B）POST Web容器在收到浏览器请求时，会如何处理请求？ （A）使用单一执行绪处理所有请求 （B）一个请求就建立一个执行绪来处理请求 （C）一个请求就建立一个行程来处理请求 （D）一个请求就执行一个容器来处理请求 Java EE中各技术标准最后将由什么文件明订规范？ （A） JCP （B）JSR（C）JDK 在JSP中，要定义一个方法，需要用到以下（）写法。 A. <%= %> B. <% %> C. <%! %> D. <%@ %> 在J2EE中，在web.xml中，有如下代码:
上述代码定义了默认的会话超时时长，时长为30（）。 A. 毫秒 B. 秒 C. 分钟 D. 小时 JavaWeb 中（）类的（）方法用于创建对话。 A. HttpServletRequest、getSession B. HttpServletResponse、newSession C. HtttpSession、newInstance D. HttpSession、getSession 给定一个Servlet 的doGet方法中的代码片段，如下： request.setAttribute(“name”,”zhang”); response.sendRedirect(“http://localhost:8080/servlet/MyServlt”); 那么在Servlet 中可以使用（）方法把属性name的值取出来。 A. String str=request.getAttribute(“name”); B. String str=(String)request.getAttribute(“name”); C. Object str=request.getAttribute(“name”); D. 无法取出来 下边哪个不是JSP的内置对象？（）
视频会议系统整体解决方案
网络视频会议系统视频会议系统整体解决方案 沈阳三元科技有限公司2010-04-26
目录 第1章项目背景和需求分析............................................................ 错误!未定义书签。 1.1 项目建设背景.................................................................... 错误!未定义书签。 1.2 项目现状........................................................................... 错误!未定义书签。 1.3 需求描述........................................................................... 错误!未定义书签。 1.4 需求分析........................................................................... 错误!未定义书签。第2章系统整体设计和规划............................................................ 错误!未定义书签。 2.1 系统网络结构设计............................................................. 错误!未定义书签。 2.2 系统网络带宽要求............................................................. 错误!未定义书签。 2.3 系统服务器（MCU）硬件配置 (7) 2.4 会议室和终端硬件部署...................................................... 错误!未定义书签。 2.4.1 会议室部署.............................................................................. 错误!未定义书签。 2.4.2 桌面型终端部署....................................................................... 错误!未定义书签。 2.4.3 终端PC硬件要求.................................................................... 错误!未定义书签。 2.5 硬件终端与软件客户端的互通........................................... 错误!未定义书签。 2.6 系统应用模式.................................................................... 错误!未定义书签。 2.6.1 会议室级和桌面级网络视频会议 ............................................. 错误!未定义书签。 2.6.2 远程教学和培训....................................................................... 错误!未定义书签。 2.6.3 应急指挥和调度平台 ............................................................... 错误!未定义书签。第3章视频会议产品介绍 ............................................................... 错误!未定义书签。 3.1 产品概述........................................................................... 错误!未定义书签。 3.2系统结构............................................................................ 错误!未定义书签。
《Web系统与技术》期末考试题A
西安财经学院试题（卷）纸命题教师刘通学期2012 —2013学年第1 学期使用班级计本10级考核方式大作业 课程名称Web系统与技术阅卷教师签名 题号一二三四五六七八 九 十总分得分 注意事项： 命题教师1.出题用五号字、宋体输入，打印用正规A4纸张。 2.装订线以外的各项均由命题教师填写，不得漏填。 考生1.装订线内的“班级”、“学号”、“姓名”、“时间”等栏由考生本人填写。 2.一律用黑色的签字笔答题，否则试卷无效。 动态网站设计（100分） 一．基本要求及总体效果（40分）： 1．设计一个基于web的管理信息系统，网站内容自定，可以是企业人事管理系统、学生管理系统、课程管理系统、教务管理系统、图书管理系统、客户管理系统、超市商品管理系统、库存管理系统、汽车租赁系统、网上商店等等、也可以自拟题目，内容不限，但要求是基于web的信息管理系统，主题思想明确、结构清晰、形式新颖、内容充实、浏览方便、网页文字及相关链接无错误。（10分） 2．网页整体设计思路清晰，网页布局合理，风格明快。主题页和其它各子页之间协调，主题分明、重点突出。栏目及版面设计，层次结构及链接结构明确。内容布局合理，图画运用得当，效果生动。（20分） 3．网页上各主题和附加图片、背景的色彩选配方案要注意做到：色彩柔和、搭配美观，朴素大方，不应过分夸张，使视觉疲劳。（10分）。 二、具体功能模块内容要求：（60分） 1．用户登录模块 输入的用户名和密码都正确，才能登录，否则给出错误提示，重新登录。（5分） 2．用户注册模块。 输入的信息要有有效性验证，还可以根据实际情况设置所需注册信息内容，注册成功后可用该账号登录网站。（10分） 3．用户留言模块 来访用户能够在空间留言，管理员或其他登录用户可以回复留言，用户的留言能够在网站中显示出来。（10分） 4．导航清晰，网站内各页面可以方便地相互跳转。 5．其他具体内容自己根据实际情况设计。要求内容新颖、有创意，能够完整地实现系统的主要功能，系统运行正常。（5分） 提交要求： 1．每人独立一题，独立完成，不得盗用他人作品，设计雷同者成绩均按零分计。 2．请做完之后，用RAR或ZIP压缩格式，文件名采用如下格式：班级+姓名+学号。（计本1001班的01张三，则文件名为计本1001张三01）3．站点名称建议用英文或者数字，所有设计到的文件最好用英文或数字命名，把主页放在站点文件夹的根目录下，保存为index.htm或default.aspx 第一题 得 分 1
华为高清视频会议系统技术方案
广元市海天实业有限公司高清视讯系统技术建议书 四川首信信息技术有限公司 2010-6
目录 第1章技术方案建议 (1) 1.1 会议电视简介 (1) 1.2 工程概况 (3) 1.3 建议书编制依据 (4) 1.4 工程设计思想 (5) 1.5 组网方案 (5) 1.5.1 组网图 (6) 1.5.2 组网说明 (6) 1.5.3 网络配置 (7) 1.5.4 网络功能 (8) 第2章运营体系的扩展 (11) 2.1 运营体系的扩展 (11) 第3章视讯网络产品简介 (13) 3.1 ViewPoint 8650C视讯交换平台 (13) 3.2 ViewPoint 8650C本地管理台 (16) 3.3 ViewPoint 8000数据会议服务器 (17) 3.4 ViewPoint 8000 Gatekeeper (18) 3.5 ViewPoint 9030系列视讯终端 (18) 3.5.1 ViewPoint 9030 (19)
H U A W E I高清视频会议系统技术建议书 第1章技术方案建议 1.1 会议电视简介 会议电视是一种交互式的多媒体信息业务，可在多个地点之间实现交互式的通信，迄今已广泛应用于军事、政治、经济、科教、文化等领域，充分发挥了真实、高效、实时的优点，为人们提供了一种简便和而有效的沟通、管理、协同决策手段，已成为现代信息社会不可缺少的一种需求和技术热点。知名市场调查集团Yankee 旗下首席运营官Brian Adamik表示，预期视频会议的需求在今后几年内会增长8-10倍。可以预见，随着社会交流需求的日益加强，会议电视作为一种先进的通信方式，在行政会议、远程教学、商务会谈、远程医疗、应急通信等领域必定会有着更加广阔的前景。 会议电视系统一般由终端、传输信道、多点控制单元等几部分组成，其结构示意如图1-1所示。
军队视讯会议系统建议方案模板
附件九： 技 术 方 案
一、前言 在全球逐步步入信息化时代的今天，人们对了解事物、交换信息的要求已经从纸、笔、书本、话音等发展到通过声光电信号等各种方式更准确、更快捷、更丰富地表达出来。在需求的推动下，多媒体计算机技术与通信技术相结合，逐渐发展成为一种新的边缘技术——多媒体通信技术。个人计算机的普及、微电子技术和多媒体技术的飞速发展、综合业务数字网的建立及宽带综合业务数字网的研究进展，都有力地推动了多媒体通信的发展。如果说19世纪是电报的时代，20世纪是电话的时代，那么，现在的21世纪将是多媒体通信的时代。 随着INTERNET的普及和宽带网络的建设，中国的信息高速公路已初见规模。然而，这条高速路上的信息和内容却显得相对匮乏和单一。这固然有技术发展的因素，但对信息高速路开发使用的不足却是主要原因。新技术的日新月异和互联网的推广成熟正在改变这种局面，以Web为基础的IP数据通信业务、电子商务、实时音频视频业务等应用已成主流。其中，作为多媒体会话型通信业务的一种典型，视讯业务（视频会议）已在社会性的信息交流中发挥了巨大的沟通作用。 视讯业务能为用户提供直接、全面的沟通交流，并能节约时间、降低成本、缩短响应周期、提高生产率，因此巨大的市场需求推动了视讯会议技术的发展。国内外很多科研机构和厂商都进行了多媒体多点会议通信系统的研究，并推出了各自的视频会议系统。在研究各视频会议系统的基础上，国际电信联盟(ITU-T)形成了视听多媒体通信系统国际标准的H.200系列建议，规定了统一的视频输入输出标准、编码压缩算法的标准、误码校正的标准以及一系列网上通信模式交换标准等，从此就出现了现在的国际统一标准的视频会议系统，为国际视频会议提供了条件。 视讯通信系统具有参与性、即时性、交互性、安全可靠性等特点。随着信息化建设的不断发展，视讯通信系统亦开始广泛地使用在各个行业中。根据统计，在人类的通信与交流当中，有效性信息50%～60%依赖于面对面的视觉效果，33%～36%依赖于说话者的声音，只有7%依赖于交流内容本身。因此，“只能听不能看”远远满足不了诸多应用的需求，而社会
实验六Web测试
实验六Web测试 实验类别：综合实验 实验目的： 应用Web测试工具对Web系统进行功能和性能测试； 背景知识： 对Web系统测试需要从功能、性能、可用性、安全性等多方面进行测试。 一、功能测试 对Web系统进行功能测试包括以下几个方面： 1. 链接测试 链接是Web 应用系统的一个主要特征，它是在页面之间切换和指导用户去一些不知道地址的页面的主要手段。链接测试可分为三个方面。首先，测试所有链接是否按指示的那样确实链接到了该链接的页面；其次，测试所链接的页面是否存在；最后，保证Web 应用系统上没有孤立的页面，所谓孤立页面是指没有链接指向该页面。 2. 表单测试 当用户给Web 应用系统管理员提交信息时，就需要使用表单操作，例如用户注册、登陆、信息提交等。在这种情况下，我们必须测试提交操作的完整性，以校验提交给服务器的信息的正确性。例如：用户填写的出生日期与职业是否恰当，填写的所属省份与所在城市是否匹配等。如果使用了默认值，还要检验默认值的正确性。如果表单只能接受指定的某些值，则也要进行测试。例如：只能接受某些字符，测试时可以跳过这些字符，看系统是否会报错。 3. Cookies测试 Cookies通常用来存储用户信息和用户在应用系统的操作，当一个用户使用Cookies访问了某一个应用系统时，Web 服务器将发送关于用户的信息，把该信息以Cookies 的形式存储在客户端计算机上，这可用来创建动态和自定义页面或者存储登陆等信息。 如果Web 应用系统使用了Cookies ，就必须检查Cookies 是否能正常工作。测试的内容可包括Cookies 是否起作用，是否按预定的时间进行保存，刷
Web系统与技术--实验八
实验八Web组件重用与JavaBeans 班级：网络112 学号：201106090213 姓名：李亚军 一、实验目的 1. 理解静态包含和动态包含的概念，掌握相关指令和动作的使用； 2. 掌握JavaBeans的含义和创建； 3. 重点掌握在JSP页面中使用JavaBeans的标准动作。 二、实验原理 通过重用Web组件可以提高应用程序开发的效率和其可维护性。在JSP中可以通过包含机制和JavaBean实现Web组件的重用。 包含分为静态包含和动态包含。静态包含通过include指令实现，动态包含通过标准动作jsp:include实现。 在JSP页面中使用JavaBean是最重要的组件重用技术，这主要是通过下面3个标准动作实现的：
web系统与技术实验十一
实验十一Servlet过滤器的使用 班级：网络112 姓名：蒋丽学号：0202 一、实验目的 1. 了解过滤器的作用； 2. 掌握过滤器的开发与部署的步骤； 3. 了解过滤器链。 二、实验原理 过滤器是web服务器上的组件，它们对客户和资源之间的请求和响应进行过滤。 过滤器的工作原理是：当servlet容器接收到对某个资源的请求，它要检查是否有过滤器与之关联。如果有过滤器与该资源关联，servlet容器将把该请求发送给过滤器。在过滤器处理完请求后，它将做下面3件事： ?产生响应并将其返回给客户； ?如果有过滤器链，它将把（修改过或没有修改过）请求传递给下一个过滤器； ?将请求传递给不同的资源。 当请求返回到客户时，它是以相反的方向经过同一组过滤器返回。过滤器链中的每个过滤器可能修改响应。 过滤器API主要包括：Filter、FilterConfig和FilterChain接口。 三、实验内容与步骤 （一）在实验十一创建的chap11项目下，编写一个过滤器AuditFilter，审计用户对资源的访问。 【步骤1】该过滤器实现的功能是，当用户访问应用程序任何资源时，将用户的IP地址和主机名写入日志文件中，过滤器代码如下： package filter; import ; import javax.servlet.*; import ; public class AuditFilter implements Filter { protected FilterConfig config; public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { this.config = filterConfig; } public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response,FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest req = (HttpServletRequest)request; HttpServletResponse res = (HttpServletResponse)response; String addr = req.getRemoteAddr(); String user = req.getRemoteHost(); config.getServletContext().log("RemoteAddress:"+addr+ ",RemoteHost:"+user); chain.doFilter(req, res); } public void destroy() { }
(会议管理)视频会议系统说明
视频会议系统概述 视频会议系统（Videoconferencing System）是一种以视频为主的交互式多媒体通信，它利用现有的图像编码技术，计算机通信技术以及微电子技术，进行本地区或远程地区之间的点对点或多点之间的双向视频，双工音频，以及数据等交互式信息实时通信。视频会议的目的是把相隔多个地点的会议室电视设备连接在一起，使各方与会人员有如身临现场一起开会，进行面对面对话的感觉，因此广泛地应用于各类行政会议，远程培训、科技会议、远程教学以及商务谈判等场合中。视频会议系统具有真实、高效、实时的特点，是一种简便而有效的用于管理、指挥以及协同决策的技术手段，在国内各行各业尤其是政府各部门已开始广泛采用，并已发挥出巨大的效益。 视频会议的应用 1）.政府级会议 2）.商务谈判 3）.紧急救援 4）.作战指挥 5）.银行系统 6）.远程教育 7）.远程医疗 1.系统介绍 多点控制单元MCU 多点控制单元MCU（Multipoint Control Unit），是多点会议电视的汇接
中心，多点会议电视通过MCU来实现音频和视频的混合与切换以及会议共享数据的交换,BYQ-BORYARD MCU-8000系列为标准1U机架式产品，可以方便的放置于网络设备室。 嵌入式会议室终端 系统参数 ?完全符合TCP/IP技术标准 ?同时支持8-100路终端接入 ?同时可进行8个独立会议 网络参数 ?内置10M/1000M自适应网络接口 ?低带宽用户支持，每用户带宽上载500K下载1M，可达25F/S ?支持DHCP 功能 ?支持会议控制 ?支持会议密码保护 ?支持单画面、多画面模式切换，根据语音能量有选择的进行混音
会议系统和视频矩阵
会议系统包括：基础话筒发言管理，代表人员检验与出席登记，电子表决功能，脱离电脑与中控的自动视像跟踪功能，资料分配和显示，以及多语种的同声传译等。它广泛应用于监控、指挥、调度系统、公安、消防、军事、气象、铁路、航空等监控系统中、视讯会议、查询系统等领域，深受用户的青睐。 设备组成编辑 最基本的会议系统，由麦克风、功放、音响、桌面显示设备（例如桌面智能终端、液晶显示器），这几样设备的组合应用也可以说是一个会议系统了，它们起到了传声，显示，扩声的作用，达到能看、能听、能说话。 随着科技的发展、功能需求的提升，特别是电脑、网络的普及和应用，会议系统的范畴更大了，包括了表决/选举/评议、视像、远程视像、电话会议、同传会译、桌面显示，这些是构成现代会议系统的基本元素，同时衍生了一系列的相关设备，比如中控、温控制、光源控制、声音控制、电源控制等等。现代科技发展的促使下，会议系统定义成是一整套的与会议相关的软硬件。 分类编辑 (1)按信息流类型划分 ①音频图形会议系统 音频图形会议系统主要利用语音进行多方交流，并辅以传真机等通信设备传送图形文件。这是一种早期的会议系统形式。 ②视频会议系统 视频会议是利用数字视频压缩技术在会议中使用视频信息流的系统，这类系统又被称为视听会议。在会议中，与会者不仅可以听到其他人的说话声，还可以看到其他人的手势和面部表情。 ③数据会议系统 数据会议系统是利用计算机系统在窄带宽的通信网络上交换数据信息的会议。会议可以采用同步或异步形式。在会议终端上运行的是用户数据应用程序。 (2)按规模大小分类 按规模大小可分为大、中、小型三类。 ①大型会议系统 主要有高档会议厅和大型多功能厅。其功能主要是举行大型会议、论坛、技术交流及培训，并兼有新闻发布及小型文艺演出功能。扩声系统性能应达到“语言扩声一级标准”。在使用和控制手段方面也能够适应各种使用功能的需要。系统具有智能控制管理和切换功能。可以支持多点视频会议，具有远程会议功能。配备数字音、视频多媒体设备、同声传译系统和红外无线旁听系统等。 ②中型会议系统
JAVAWEB实验报告
Javaweb高级编程实验报告 题目：出版著作登记管理系统的实现 学院：计算机与信息技术 专业：计算机科学与技术（日语强化） 年级：2011级 班级：六班 学号：20111118120018 姓名：李雪飞 完成时间：2014/6/22 1．实验目的 （1）熟练使用Eclipse、Mysql、Navicat、Tomcat等软件的安装、配置和使用。 （2）学会和运用servlet技术、log4j技术、jdom技术、ifreechart技术、struts技术、OGNL技术、action对象组织、页面间转接关系、数据分析、用JDBC数据库连接技术、DBCP数据库连接池、TDBC 和c3p0连接池连接数据等。 （3）运用所学软件和技术，实现一个具有增、删、改、查、打印等功能的出版著作信息管理系统。
2．实验环境及软件工具 （1）计算机windows7系统。 （2）Eclipse、Tomcat7.0.39、Mysql5.5.27、Navicat101等软件。3．实验内容 （1）安装jdk1.7.0_15.和Eclipse，MySQL5.5.27、Navicat、Tomcat7.0并配置好环境变量。 （2）struts的配置，并利用启动服务器验证是否配置成功。 （3）根据需求进行数据分析，构建码表和主表，建立起数据库，对应的建立相应的类。 （4）建立增、删、改、查、打印以及登录、退出、错误等基本jsp 页面，用struts实现各个页面之间的跳转。 （5）连接数据库，实现新增出版著作功能、修改选定出版著作、删除选定出版著作、查看选定著作的详细信息、根据给定条件查询出版著作、打印出版著作汇总表、统计出版著作并打印。 4．实验原理 （1）创建新的动态web项目job120018。先从功能需求的角度出发，实现新增出版著作功能、修改选定出版著作、删除选定出版著作、查看选定著作的详细信息、根据给定条件查询出版著作、打印出版著作汇总表、统计出版著作并打印。再从底层数据库的角度考虑，需要著作编号、著作名称、类别、出版社、出版时间、排名、来源于何项目、项目编号等关键字。
张建伟-《WEB系统与技术》课程教学大纲
《WEB系统与技术》课程教学大纲 课程代码：90613602 课程类型：专业必修课适合专业：计算机科学与技术 总学时数：48 学分：3 一、课程教学目的与任务 《WEB系统与技术》是计算机科学与技术专业的专业必修课。通过本课程的学习，培养学生团队合作开发Web应用程序的能力，能够运用JAVA EE的知识和技巧编写Web应用程序，例如信息发布系统、论坛、留言板、聊天室、博客等系统；培养学生的自学能力及提出问题、分析问题和解决问题的能力并最终把其转化为相应的系统功能来进行实现。 二、理论教学的基本要求 通过系统的理论教学将培养学生达到以下要求：掌握WEB的相关开发技术，能熟练的使用JAVA EE技术结合HTML和JAVASCRIPT技术综合开发系统，熟练掌握JAVA EE的核心JSP/SERVLET技术，学习相关的衍生的技术和使用组件，为以后学习SSH打下基础，并锻炼学生的编程思维以及对项目业务逻辑的综合分析和处理能力。 实践教学的目的是通过设置验证性和设计性的实验培养学生团队合作开发Web应用程序的能力，使学生能运用JAVA EE技术编写Web应用程序；实验教学采用演练结合的实验方式；实验考核由三部分组成：实验操作、实验报告、实验纪律。 四、教学学时分配
五、教学内容 第一章 Web应用开发概述 教学目的和要求：初步认识 WEB项目，了解网络程序开发体系结构，掌握B/S和C/S 两种开发模式的优缺点以及常规的应用场合，学习WEB项目的工作原理和发展历史，认识目前主流的WEB开发技术。 教学重点：B/S和C/S模式的比较；WEB项目的初步认识以及工作原理和发展；主流的WEB开发技术。 教学难点：WEB项目的工作原理；B/S和C/S。 教学内容：网络程序开发体系结构：C/S结构介绍，B/S结构介绍；Web的工作原理；Web的发展历程；Web开发技术。 第二章 HTML与CSS网页开发基础 教学目的和要求：通过本章的学习，培养学生对HTML和CSS的使用的能力，要求学生了解网页的制作过程，能根据实际要求制作相应的网页，培养学生对dreamweaver等开发工具的使用，使得学生能够解决简单实际问题，为后续的WEB开发打下基础。 教学重点：HTML的开发和标记；CSS的规则和选择器；CSS在HTML中的应用；CSS3的新特性。 教学难点：HTML开发；CSS的规则和选择器以及使用。 教学内容：HTML文档结构、常用标记、表格标记、HTML表单标记、超链接与图片标记；CSS规则、CSS选择器、在页面中包含CSS、CSS 3的新特征、模块与模块化结构。
视频会议系统需求分析
视频会议系统 7.5.2.1、需求分析 应急指挥系统涉及到多个部门、机构，在重大事件的处理过程中，往往出现多个部门之间共同讨论、提供信息的情况，这样就会出现视频会议的需求。通过视频会议系统，应急指挥中心人员与各个相关部门人员能够最快的实现面对面的沟通，也有利于中心人员能够最快速、最准确、最直观的收集到所需的信息，以做出正确的指挥和决策。 XX省应急平台视频会议系统主要包括内网视频会议系统和外网视频会议系统，内网视频会议系统依托国务院电子政务内网进行建设，主要满足省级应急平台与国务院应急平台互联互通的需要。外网视频会议主要依托电子政务外网、互联网等资源进行建设。 应急指挥中的视频会议系统，需要做到： （1）先进性： 系统设计达应到业界领先水平，遵循有关国际标准和国内外有关的规范要求；且整体系统设计切实可行并容易实现。 （2）标准性： 为与上下级视频会议系统进行互通，省应急平台视频会议系统须采用H.323协议标准进行建设。同时随着因特网的发展与普及，IETF推出的SIP协议正在高速发展。业界公认SIP协议将成为多媒体实时通信协议的统一标准，越来越多的视讯系统、V oIP系统采用SIP协议。因此建设视讯会议系统要兼顾对SIP协议的支持，是之能够与SIP系统无缝对接，保护投资；基于H.323/SIP双协议栈标准，在IP网络基础上构建视讯系统，可以和其它业务共享带宽，实现三网合一，充分利用资源，符合标准性原则。 （3）画面流畅、高清晰、使用方便； （4）高可靠性：
核心设备能够双机热备，出现故障时，能够提供解决方案，在短时间内自动进行恢复； （5）兼容性好： 能够与各相关单位已有的会议系统兼容互通并做到数字级联，免除模拟级联带来的画面质量下降问题； （6）纯语音终端（电话、IP电话）接入： 即为了顾及无法增加视讯会议设备的地区，以及满足出差、移动用户接入会议的需求，扩大会议覆盖范围，视讯会议系统应支持普通电话、手机以及V oIP 系统通过纯语音方式收听会议发言，并可参与讨论决策。 （7）在视频会议中能够通过数字手段随时调用应急现场的监控画面，辅助决策。 （8）提供支持统一管理： 通过该管理软件能够实现视频会议的设备管理与业务管理于一身，以方便使用， 视频会议系统建设完后，应该是一个技术先进、成熟可靠、性能优秀、扩展灵活、标准开放的系统，并且能够综合考虑到该系统的中长期发展计划，在网络结构、网络应用、网络管理、系统性能等各个方面适应未来应急指挥应用的发展，最大程度地保护已有的投资。 7.5.2.2、方案优势 应急平台视频会议系统建设中，涉及到的相关组织部门以及地域范围非常庞大从平面角度看，应急联动中心需要同多个部门（如公安、气象、消防、卫生、水利等等)十几个甚至几十个部门有视频沟通的需求；而从垂直角度看，行政结构中也有市、区、县多个地域需要能够进行实时视频沟通，而每个地域又有不同的相关部门需要接入。 针对应急指挥系统的建设，在流畅度、兼容性、可靠性、易用性等方面提出
一个Web系统的界面设计和开发复习过程
一个W e b系统的界面设计和开发
一个Web系统的界面设计和开发1.工作流程（下图，是整个开发过程中与界面设计相关的主要流程工作） 从最初需求分析开始，我就加入项目，自始自终参加整个开发过程。
在需求分析阶段，参与了对客户的访问和调研； 在概要设计阶段，参与了部分系统设计分析工作； 在详细设计阶段，完成了整个系统界面设计和Demo制作，并提交用户反馈； 在代码开发阶段，参与了系统表现层的设计开发。 2.需求分析 在需求分析阶段，主要针对界面交互相关问题，对用户进行若干调研。 主要包括以下内容 ·受众用户群调查 ·系统使用环境调查 ·受众用户使用习惯调查 ·用户对旧版本软件使用情况调查 这一阶段，由于成本原因，我并没有直接访问客户进行调查。工作主要是提出某些具体问题，由需求调研人员，以问卷或口头问答方式，对客户进行调研。另外，公司经验丰富的客服人员和市场人员，也是非常重要的需求来源之一。 本系统的客户群主要为国家省市下属质检单位，最终受众年龄从年轻到较高龄都有。对于普通国家机关人员，一般对计算机系统和网络不够熟悉，计算机环境一般，甚至比较差，少有配置优良的环境。在这种环境下，用户对计算机使用一般没有使用倾向，大多更适应手工操作。对本系统的前代使用，最主要意见是使用困难，不方便。 还有其他具体调查反馈，如用户基本不使用鼠标右键，年龄较大的用户难以看清密集的较小文字等等。
3.界面设计原则 在概要设计阶段，根据需求阶段的调研结果，我整理了系统界面设计的基本原则。因为在代码开发阶段，很多时候界面的具体制作是由开发人员直接写代码，因此必须确定一定的原则和规范，以保证系统界面的统一。 一般适用原则 ·简单明了原则：用户的操作要尽可能以最直接最形象最易于理解的方式呈现在用户面前。对操作接口，直接点击高于右键操作，文字表示高于图标示意，尽可能的符合用户对类似系统的识别习惯。 ·方便使用原则：符合用户习惯为方便使用的第一原则。其它还包括，实现目标功能的最少操作数原则，鼠标最短距离移动原则等。 ·用户导向原则：为了方便用户尽快熟悉系统，简化操作，应该尽可能的提供向导性质的操作流程。·实时帮助原则：用户需要能随时响应问题的用户帮助。 ·提供高级自定义功能：为熟悉计算机及软件系统的高级用户设置自定义功能，可以对已经确定的常规操作以及系统的方方面面进行符合自身习惯的自定义设置。包括常规操作、界面排版、界面样式等种种自定义。 ·界面色彩要求：计算机屏幕的发光成像和普通视觉成像有很大的不同，应该注意这种差别作出恰当的色彩搭配。对于需用户长时间使用的系统，应当使用户在较长时间使用后不至于过于感到视觉疲劳为宜。例如轻松的淡彩为主配色，灰色系为主配色等等。切忌色彩过多，花哨艳丽，严重妨碍用户视觉交互。 ·界面平面版式要求：系统样式排版整齐划一，尽可能划分不同的功能区域于固定位置，方便用户导航使用；排版不宜过于密集，避免产生疲劳感。 B/S构架适用原则 ·页面最小：由于Web的网络特性，尽可能减小单页面加载量，降低图片文件大小和数量，加快加载速度，方便用户体验。
多媒体视讯会议系统设备说明及使用
第一部分音频设备 设备一、DIGITOOL? MX 可编程数字矩阵处理器 DigitoolMX是一个完全可自由设计的音频处理和控制系统，它包括先进的并行DSP处理，多层次的面板显示和控制选项，信号处理由两块24位并行SHARC处理芯片共同完成。 用户的系统设置可以被保存在DigitoolMX的存储器上，用户可通过它前面的控制面板对系统进行控制，系统设计员无须移动设备，无须更改线路，只需通过DigitoolMX的标准串行接口连接到电脑上，就可以很方便的实现对系统的升级。 DigitoolMX的图形显示功能完全可以满足各项显示需求，包括实时的音频信号活动状态显示，预设的状态显示，音频处理的控制信息显示等。他的控制极其方便、功能齐全，而且价格容易让所有用户接受。 2、产品特点
·8路平衡模拟LINE/MIC输入 ·支持幻像供电 ·8路平衡模拟线路输出 ·24位模拟/数字和数字/模拟转换 ·高达96kHz采样频率 ·8路输入及8路输出前面板双重色彩LED指示 ·3个前面板参数控制旋钮 ·大型64×128像素LED显示 ·32位并行处理 ·便于安装操作的RS-232接口 ·有遥控串行功能的RS-485接口 ·4个0～10VDC控制电压输入 ·主机内部自带DSP音频处理芯片，有强大的音频处理功能。 ·内部自带A/DD/A（模拟/数字数字/模拟）转换器，无需外加转换接口机，输入、输出均为模拟信号。 ·主机共有8路输入/8路输出通道。 ·可实现多点对多点的信号交换，内部的数字化路由器可实现各个音频通道根据不同需要任意组合。 ·各输出通道可以根据不同需要播放粉红噪音和检测信号。
web技术实验指导书
web技术实验指导书 Web技术实验指导书 内容简介 Web技术是计算机专业学生的一门专业课程，着重讲述Web编程的技术方法。对于学生从事Web系统的研发、使用和维护有重要意义。本课程概念多、内容涉及面广、系统性强。通过本课程的学习，学生应能从软件、硬件功能分配的角度去了解、分析和研究Web系统，建立起对Web系统的全面认识，树立全面地、发展地看问题的观点，从而加深对各种类型Web系统的了解。 本课程的学习应注重理论与实践相结合，因此实验教学是教学环节中必不可少的重要内容。通过实验教学的学习，使学生熟练掌握有关Web编程的基本概念、基本原理和基本思想，掌握对Web系统进行设计、分析和计算的方法。 实验部分包括四个实验，包括实验目的、实验内容和实验所需环境等，介绍了每个实验所需的一些基础知识和技巧。在实验中给出的实验题，跟课堂教学的内容都有密切的关系，所以需要将课堂上讲授的例子程序融会贯通，掌握实验所需的一些基本方法和工具，并在吃透例子程序的基础上，积极独立思考设计和编写满足实验要求的程序。 中南大学信息科学与工程学院鲁鸣鸣制定
上机实验要求及规范 Web技术课程具有比较强的实践性。上机实验是一个重要的教学环节。一般情况下学生能够重视实验环节，对于编写程序上机练习具有一定的积极性。但是容易忽略实验的总结，忽略实验报告的撰写。对于一名大学生必须严格训练分析总结能力、书面表达能力。需要逐步培养书写科学实验报告以及科技论文的能力。拿到一个题目，一般不要急于编程。正确的方法是：首先理解问题，明确给定的条件和要求解决的问题，然后按照自顶向下，逐步求精，分而治之的策略，按照面向对象的程序设计思路，逐一地解决子问题。 一、实验报告的基本要求： 一般性、较小规模的上机实验题，必须遵循下列要求。养成良好的习惯。姓名班级学号日期题目i. 问题描述 ii. 设计简要描述 iii. 程序清单 iv. 结果分析v. 调试报告： 实验者必须重视最后这两个环节，否则等同于没有完成实验任务。这里可以体现个人特色、或创造性思维。具体内容包括：测试数据与运行记录；调试中遇到的主要问题，自己是如何解决的；经验和体会等。 二、实验报告的提高要求： 阶段性、较大规模的上机实验题，应该遵循下列要求。养成科学的习惯。问题描述
网页技术：Web系统概述
Web系统概述——以第一章内容为基础 （1）本章内容概述 本章介绍了Web系统的基本构成以及相关概念和术语，如网页、主页、网站、超级链接、URL、Web客户机、Web服务器等，还涉及Web系统的基本原理，重点介绍了HTML技术、CSS技术、客户端脚本技术，还简单介绍Web页面的开发工具、开发模式、开发流程和运营环境等。通过本章的学习，让我们能够对Web系统的基本结构和工作原理有充分的理解和掌握，并学会网页和网站的设计以及相关开发工具的使用等。 （2）本章内容阐述 WWW（world wide web 万维网）由遍布在互联网中的web服务器和安装了web浏览器的计算机组成，它是一种基于超文本方式工作的信息系统。作为一个能够处理文字，图像，声音，视频等多媒体信息的综合系统，它提供了丰富的信息资源，这些信息资源以web页面的形式分别存放在各个web服务器上，用户可以通过浏览器选择并浏览所需的信息。 本章内容从对10个Web技术主题的讲解开始，使我们对整个Web系统都有了进一步完整的了解。下面，我们基于对本章内容的理解进行深层次的阐述。 首先，我们来回顾下十个Web技术主题：○1什么是Web○2Web 服务的内容○3Web网站○4Web服务内容的定位○5超级链接○6Web 客户机○7Web服务器○8Web代理和缓存技术○9Web系统基本原理○10Web的主要特点。 ○1什么是Web Web本意是蜘蛛网和网的意思。现广泛译作网络、互联网等技术领域。表现为三种形式，即超文本（hypertext）、超媒体（hypermedia）、超文本传输协议（HTTP）等。Web由许多Web 站点构成,每个Web站点是一组资源的集合,这些资源位于 Internet/Intranet的一台或多台服务器上。
web前端开发技术实验报告 实验一
长春大学 20 15 —2016学年第二学期Web前端开发技术课程 实验报告 学院：计算机科学技术专业：软件工程 班级：软件14402 学号：041440211 姓名：武嘉琪 任课教师：车娜
实验一构建HTML页面 一、实验目的 熟悉HTML制作网页的基础知识，并能熟练运用学过的内容制作、设计图文混排的网页。 二、内容及要求 运用学过的代码设计一个图文混排网页，满足如下要求： 1.既有图像又有文字，并且呈左右排列。 2.文字部分由标题和段落文本组成，它们的字体和字号不同。 3.在段落文本中，段落前有2字符留白，一些文字以特殊的颜色加以突出显示。 三、实验原理 文本：font可以跟color、size、face等属性根据不同的值对文本进行修改； 图片：img标记可以跟border、height、width、align、vspace、hspace 等属性根据不同的值对滚动字进行设置； 其他相关内容：各级标签、标题设置、背景图等。 四、实验步骤 1、确立自己的网页主题 选择传智博客设计学院作为本次网页设计的主题。 2、网页基本设计 (1)应用h2标记设计标题样式。 (2)应用font标记及其face、size、color等属性设计文本字体样式。 (3)应用p标记设计文本段落格式。 (4)应用img标记及其src、alt、align、hspace、height、width 等属性设计图片排版样式。 五、实验代码及网页效果图 1．搭建基本结构 使用标记插入图像。使用
标记和标记分别设置标题和段 落文本。并对< img />标记应用align属性和hspace属性实现图像居左文 字居右、且图像和文字之间有一定距离的排列效果。 关键代码如下：
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