支持QoS属性的Web服务PFS模型研究

目前的Web服务只有基于功能性描述的服务注册与发现接口，不能实现具有QoS属性的Web服务注册与发现，为此提出了支持QoS属性的Web服务PFS模型，引入QoS Broker模块实现具有QoS属性的Web服务注册、查找、选择和QoS信息的管理功能，实现了Web服务使用过程中的QoS监视以及QoS评价，并将最新的评价结果用于服务QoS信息的更新，从而保证了QoS信息的公平性、可信性和实时性。     

一种支持QoS的自适应Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.该文提出一种支持QoS的自适应Web服务发现模型,在满足用户对Web服务功能需求的基础上,依据QoS等非功能性指标对Web服务进行选择和排序,并给出服务的选择排序算法,该算法以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据,能动态地对服务的非功能性指标进行评价,返回最合适的服务给用户.实验证明,该模型有效地提高了系统的可用性.     

QoS本体驱动的Web服务发现

当前Web服务发现过程中,为满足不同用户的个性化选择需求,一种具有可靠服务质量保证的Web服务匹配方法是迫切需要的.基于WordNet本体,文中提出一种考虑QoS语义和数值综合匹配的QoS匹配模型.该匹配模型包含了语义匹配、数值匹配、多属性决策矩阵、领域专家意见、以及获得Top-k候选服务等过程,文中讨论了这些匹配过程,并进行了仿真实验.结果表明,与传统方法相比,采用文中提出的QoS匹配模型在一定程度上提高了Web服务发现的查准率.     

基于Hadoop的可信Web服务多维QoS权重最优选择模型

随着Web服务应用的快速增长,用户如何在众多功能相似的Web服务中更加准确地选择出满足自己非功能性需求的Web服务是一个急需解决的问题.针对此问题,设计了一种基于Hadoop的可信Web服务多维QoS权重最优选择模型——HL模型.在HL模型中,以Hadoop和HBase平台为基本框架,首先,使用主客观赋权模式为多维QoS属性赋权值,提高QoS属性权重的客观性和准确性;其次,加入信誉度参数来提高Web服务QoS属性的可信性,并采用QoS-Tree来存储QoS属性值和权重值.实验表明该模型不仅提高了QoS属性的可信性,使用一种客观的手法给出了合理的Web服务推荐顺序来满足用户的QoS需求偏好,而且还提高了Web服务在Hadoop中的查找准确性.     

基于语义相似度与QoS的Web服务匹配模型研究

针对本体概念和Web服务活动的交互问题,提出了一种新的Web服务匹配技术,建立了基于语义相似度匹配和QoS匹配相结合的服务匹配模型.根据本体构造虚拟的映射函数,计算该函数涉及的本体概念的语义相似度,进行第一次服务匹配,计算第一次匹配得出的候选服务集属性的QoS效用值,根据效用值进行服务的第二次匹配,由此实现在功能性、非功能性方面都可以达到用户的需求目标.模拟实验验证了所提匹配策略的可行性与有效性.     

基于灰色关联分析的Web服务选择

为方便用户选择最优Web服务,利用灰色系统理论对Web服务质量QoS属性因子进行分析,提出了一种基于用户QoS偏好的Web服务灰色关联分析方法。考虑到Web服务QoS的不确定性,该方法使用区间对Web服务QoS值进行建模。为了确定候选服务的QoS与用户QoS需求的符合程度,先针对服务的每个QoS属性,计算其与用户QoS需求的灰色区间关联系数;然后结合各个QoS属性的关联系数计算候选服务的QoS与用户QoS需求的综合灰色区间关联度,关联度越大的服务越符合用户的要求;最后从满足用户功能需求的Web服务中选择灰色关联度最大的Web服务推荐给用户。与其它Web服务评价模型相比较,该模型更加符合Web服务QoS的实际情况,能够在服务QoS信息不充分、不确定的环境下,对QoS属性进行合乎实际的分析处理,从而得到更加合理有效的QoS评价。     

基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型

随着Web服务应用的快速增长,用户如何在众多功能相似的Web服务中更加准确地选择出满足自己QoS需求的Web服务是一个亟需解决的问题。目前已有的研究工作存在两个问题,其一是对QoS的量化存在客观性和准确性问题,其二是对服务质量缺乏语义描述,QoS匹配时也仅限于数值上的匹配。针对这两个问题,利用Hadoop的分布式注册、查找服务模式,提出了基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型。本模型从数值匹配和QoS语义匹配两方面考虑,首先,用主客观赋权模式为多维QoS属性赋权值,提高QoS属性的客观性和准确性,并加入信誉度参数来提高Web服务QoS属性的可信性;其次,对OWL-S进行了QoS本体扩展,以满足客户对服务质量的语义匹配需求。通过验证表明,本模型能有效解决查询瓶颈和单点失效问题,且能根据用户QoS需求偏好更加准确地找到满足用户需要的Web服务。     

基于语义的QoS感知Web服务发现机制

随着提供相同功能的Web服务数量的日益增多,服务质量(Quality of Service,QoS)成为用户选择Web服务的重要考虑因素.目前,通过对服务QoS属性在语法层匹配来提供Web服务选取的机制不能很好地满足复杂QoS属性匹配的要求.研究了基于用户QoS需求偏好,将用户需求的QoS与候选服务的QoS进行语义比较,结合约束规划(Constraint Programming)方法,在语义层匹配Web服务的QoS属性,选取满足匹配要求的服务,最后对满足QoS属性值约束的候选服务进行优化选择处理,获取最终匹配的候选服务.     

基于QoS和用户偏好的Web服务发现模型

快速而准确地发现和选择满足用户需求的Web服务是目前研究的热点.提出一种基于QoS和用户偏好的Web服务发现和选择模型,该模型通过附加数据库来扩展UDDI以实现QoS属性的描述,引入QoS属性排序和权重实现用户的个性化选择,提高服务的查准率.     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Weh服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量(Qos)需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题.基于OWL规范定义了一个QoS元模型--OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中.根据提出的Qos元模型给出了一个基于Qos的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配.实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率.     

基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现

提出了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现机制。设计了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现算法（RSM）。有效的解决了服务匹配中不确定属性的问题。实验结果表明,采用RSM算法,能够实现用户需求和Web服务之间的准确匹配,从而克服了传统Web服务发现中查全率低、查准率差的缺点。     

支持QoS约束的自主单元语义服务匹配

主体服务描述和主体服务匹配是利用主体和多主体系统为用户提供各种有效和高效服务的关键.综合考虑了语义和服务质量对匹配的影响,提出了自主单元主体服务描述模型,并在此基础上重点研究了一种支持QoS约束的自主单元语义服务匹配算法.该算法通过语义相似度匹配和服务质量匹配两个过程,有效获得满足给定语义相似度的阈值,且具有最佳服务质量水平的主体服务.     

基于QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。     

基于语义的Web服务发现核心技术研究

在研究Web服务本体描述语言OWL S缺乏对服务质量的明确刻画的基础上，引入服务质量本体QoSOn对OWL S规范进行扩展。其次，提出了“两阶段”匹配模型，该算法首先经过基于服务分类的匹配剔除不相关的服务，然后引入服务相似度来度量候选广告服务和请求服务之间的相似程度；候选服务和请求服务之间的相似度是通过OWL S Profile的功能相似度和QoSOn本体的服务质量相似度两个方面进行综合评估的。最后，通过对比实验证明了该匹配算法的可行性和有效性。     

QoS驱动的主体服务匹配

分析了目前主体服务匹配的研究现状和存在的问题，为了正确匹配到用户最满意的主体，提出了一个服务质量(Quality of Service,QoS）模型，该模型比较客观的反映了主体服务非功能属性的特征，并研究了该QoS模型上的各种计算和评价方法，在QoS模型的基础上，重点研究了一种QoS驱动的主体服务匹配算法，该算法克服了KSycara,K Arisha、G J Wickler和Z Zhang等人提出的主体服务匹配算法中存在的不足，最后用仿真实验验证了提出的主体服务匹配算法的有效性。     

基于语义向量模型的Web服务匹配方法*

针对当前Web服务匹配方法中存在的缺陷,将语义Web服务匹配方法与信息检索技术相结合,提出一种利用语义相似度扩展向量模型的Web服务匹配方法,并通过实验对匹配效果进行了检验与分析。实验结果证明,与基于经典向量模型的匹配方法和相关语义匹配方法相比,该匹配方法具有更高的准确率。     

一种语义Web服务的多层次匹配方法

现有的语义Web服务发现方法大多采用匹配等级来筛选服务，查找到的服务粒度较大，也没有考虑服务质量。对OWL-S语言进行扩展，增加对QoS（服务质量）的描述，提出了五层次三阶段的多层次匹配过程，采用语义相似度进行匹配。实验结果表明该匹配方法能够保证查找的查准率和查全率。     

带有高效索引的语义Web服务I/O匹配优化方法

目前Web环境中蕴涵着大量的Web服务和Web服务请求,基于语义的Web服务匹配能够提高Web服务发现的准确性,但由于其复杂的语义计算,导致系统响应速度慢。首先,对语义Web服务过程进行了分析,确定大量的语义计算主要集中在输入/输出（I/O）匹配环节;然后,在研究现有I/O匹配算法和分析影响语义相似度的主要因素基础上,给出了一种带有高效索引的语义Web服务I/O匹配优化方法,包括：高效索引的建立和基于哈希二次探测再散列的启发式筛选机制的提出;最后,通过实例证明了该方法切实可行。该方法通过筛除无关Web服务,减少了语义计算量,提高了系统响应速度,进而带来了更好的用户体验。