De inneboende begränsningarna hos mobila enheter kräver att informationen levereras till mobila kunder för att vara mycket personlig enligt deras profiler. Denna information kan komma från en mängd olika resurser som webbservrar, företags intranät, e-postservrar. En kritisk fråga för sådana system är skalbarhet, dvs. systemets prestanda bör vara i godtagbara gränser när antalet användare ökar dramatiskt. En annan viktig fråga är att kunna uttrycka mycket personlig information i användarprofiler som kräver en frågekraft som SQL i relationsdatabaser. Slutligen bör resultaten anpassas efter användarens behov och preferenser. Eftersom frågorna kommer att utföras på de dokument som hämtas över Internet, är det naturligt att förvänta sig att dokumenten ska vara XML-dokument. Detta dokument beskriver en arkitektur för mobilnätsoperatörer för att leverera mycket personlig information från XML-resurser till mobila kunder. För att uppnå hög skalbarhet i denna arkitektur indexerar vi användarprofilerna snarare än dokumenten på grund av det alltför stora antalet profiler som förväntas i systemet. På detta sätt utförs alla frågor som gäller ett dokument vid en given tidpunkt parallellt genom en FSM-metod (finita state maskin) medan dokumentet tolkas. Dessutom grupperas de frågor som har samma FSM-representation och endast en ändlig tillståndsmaskin skapas för varje grupp som bidrar till systemets utmärkta prestanda såsom visas i avsnittet prestandautvärdering. För att ge användarvänlighet och uttryckskraft har vi utvecklat ett grafiskt användargränssnitt som översätter användarprofilerna till XML-QL. XML-QL:s frågekraft och dess detaljerade CONSTRUCT-uttalande gör det möjligt att ange formatet för resultaten. De resultat som ska skjutas till de mobila klienterna konverteras till Wireless Markup Language (WML) av leveranskomponenten i systemet.
I samband med XFilter bygger CQMC REF ] en FSM för alla frågor som har identiska strukturkrav.
Highly personalized information delivery to mobile clients
{'venue': "MobiDe '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}