基于服务分类的网格服务发现机制

服务发现是把服务消费者和服务提供者联系起来的纽带，如何有效地定位不同属性的服务是网格服务关键。本文提出了一种基于距离测度分类算法的网格服务发现机制，它作为对现有发现机制的一种补充，建立了用户本地的、动态的训练服务集，加快了服务发现速度，降低访问远程发现服务器的次数，有效提高了服务效率。     

基于区块链的可信SOA架构

在传统服务架构(Service-Oriented Architecture, SOA)中，Web Service提供者将其服务描述注册在注册中心，供服务消费者进行服务发现和服务调用。尽管该架构可以提供松散的服务调用，但是缺乏争议解决机制，使得互不信任的服务消费者和提供者之间的服务可信调用得不到保证。区块链技术在去中心化和抗篡改等方面具有显著的优势，可被合理地应用在传统SOA中，以解决服务可信问题。结合传统SOA架构和区块链技术，提出了一种基于区块链的可信SOA架构，实现可信的服务调用。在一次服务可信调用过程中，服务消费者进行参数加密并将其发送给目标服务提供者；服务提供者接收加密参数并对其完成解密；服务提供者完成服务执行并对输出结果完成加密；最后服务提供者在将加密结果发送给服务消费者的同时完成可信凭证的构造与上链。在上述基础上，当发生服务纠纷时，将触发裁决智能合约，正确处理服务纠纷。实验结果表明，与传统的调用相比，所提方法能够在保证大部分服务可信调用时间增长率不大于30%的前提下，正确处理服务提供者和请求者之间的服务纠纷。     

服务部署与发布绑定的基于P2P网络的Web服务发现机制

Web服务技术的兴起为Web的使用提出了新的计算模型，构建基于面向服务的架构(SOA)的应用是未来分布式计算的发展方向．在SOA所要解决的技术问题中，服务的自动发现是难点和关键．文章提出了一种基于P2P技术和语义网技术的服务发现机制，将服务的部署与服务的发布无缝地绑定在一起，在处理用户查询的时候，提出了二阶段查询方法和两层搜索机制，提高了查询的效率．该机制由于采用了P2P技术，使得服务提供者可以自由地随时加入、变更和退出，不会影响最终用户的查询效果．文章还提出使用服务成长期和服务僵死期这两个指标，对服务发现机制进行性能评价．     

一种考虑服务质量的服务发现机制

服务发现是服务框架中联系消费者和提供者的重要环节。提出了一种考虑服务质量的服务发现机制（QSCD)。QSCD根据消费者的消费历史，考虑了消费者对服务质量的要求，在消费者本地建立一个服务发现机构。并在QSCD引入服务预约和服务社区等概念，对该机制进行了扩展。它作为对已有服务发现机制的补充，可提高发现的速度。     

智能计算服务的需求获取方法

智能计算服务由服务提供者通过互联网为服务消费者提供数据的分析和处理，并建立学习模型完成智能计算功能。由于服务提供者与服务消费者之间缺乏有效的沟通渠道，以及服务消费者反馈的需求描述模糊、混乱，目前缺乏一种统一的服务需求获取方法对用户持续变化的需求进行有效的分析、组织和规约，导致智能计算服务无法根据用户的需求进行快速改进。针对服务开发中需求变更的持续性和不确定性等问题，提出了一种智能计算服务的需求获取方法。该方法首先从Stack Overflow问答论坛获取智能计算服务的应用反馈和问题，然后根据服务消费者所关注的需求类型采用不同的学习模型（包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯和TextCNN）对其进行知识分类和优先级排序，最后采用自定义的服务需求模板统一描述智能计算服务的需求。     

基于缓存和代理的QoS服务发现机制

服务发现是服务框架中联系服务提供者和服务请求者的重点环节。提出了一种基于QoS的服务发现机制。服务描述语言（WSDL）的修改是该机制的基础,实现了Web服务QoS属性的描述。在此基础上增加代理,对Web服务进行QoS筛选,并根据服务请求者的请求历史以及QoS需求,建立本地缓存。这使得传统的UDDIWeb服务发现框架得到了功能性扩展,从而既满足了服务请求者关于QoS的需求,又提高了Web服务的发现效率。     

基于功能语义的Web服务发现方法

随着Web服务技术的发展与应用,基于功能语义进行Web服务发现已经逐渐成为服务使用者最为迫切的需求.而现有的服务发现机制还不能很好地解决这一问题.所以提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法.通过定义Web服务功能描述模型,规范服务提供者和使用者对Web服务功能的描述;同时构建了领域功能本体,提出语义标注的机制,从而让用户可以基于功能语义发现Web服务.并设计了基于功能语义的Web服务描述语言,构建了原型系统,为基于功能语义进行服务发现提供了一种有效可行的方法.     

一种支持QoS约束的Web服务发现模型

服务质量(QoS)描述了一个产品或服务满足消费者需求的能力．提供有保证的QoS是Web服务在商业应用中获得成功的关键．如何动态地选择出最适合用户需求的Web服务正在引起研究领域的关注．该文提出了一种支持QoS约束的Web服务发现模型(WSDM-Q)．该模型定义了一组描述Web服务QoS及信誉度的分类tModel，引入了QoS量化的概念，采用了QoS协商和反馈机制，支持携带QoS描述信息的服务发布和基于QoS约束的服务发现．协商机制允许服务提供者根据运行时的状态对服务请求进行接纳控制，反馈机制允许服务注册中心对服务提供QoS的信誉度进行动态评估和调整。该模型不需要改变UDDI的内部实现，能够直接在现有的UDDI服务上进行扩展．作者已经基于Mierosoft.Netf平台和Microsoft UDDI服务实现了一个原型系统．     

支持QoS的Web服务选择模型的研究与实现

提出一种新的支持服务质量(QoS)的Web服务选择模型(WSSM-Q)。该模型定义了一组描述Web服务QoS指标的分类tModel,用QoS量化值描述服务提供者的QoS通告,用约束型需求和偏好型需求描述服务消费者的QoS需求,采用四阶段选择算法选择满足消费者需求的Web服务。实验结果表明该模型是可行的和有效的。     

基于SLP安全服务发现系统的实现

随着网络中服务和用户数目的增长,服务发现作为服务提供者和用户之间的中介,日益成为网络服务的主要研究方向之一.本文介绍了一种安全的服务发现架构,着重构建如何基于SLP协议提供服务的注册与查询机制,利用KDC作为认证中心实现服务的认证,保证服务的可靠性.     

A telematics service discovery platform using the distributed peer‐to‐peer networking system

In this paper, a distributed telematics peer‐to‐peer networking system is proposed to provide an efficient and feasible service discovery mechanism for mobile users. When mobile users travel on the road, they may request for some services from service providers to meet their demands. Mobile users in vehicles are assumed to go through a lot of regions, in which each region is associated with a region server. Related information of all service providers in a region is stored in its region server, and each region server is in charge of the service discovery requests from all vehicles located in its region. This paper focuses on the issues of developing a distributed peer‐to‐peer telematics service discovery networking system over the vehicular network environment for mobile users. To provide the communication mechanism for telematics service discovery among region server, mobile users, and service providers, the Telematics Service Markup Language is proposed. According to clients' demands, three types of query scenarios are proposed, which are (1) reference point based query, (2) continual query, and (3) route‐based query. Finally, we present usage examples and system implementation of distributed telematics peer‐to‐peer. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

A field-based service management and discovery method in multiple clouds context

In diverse and self-governed multiple clouds context, the service management and discovery are greatly challenged by the dynamic and evolving features of services. How to manage the features of cloud services and support accurate and efficient service discovery has become an open problem in the area of cloud computing. This paper proposes a field model of multiple cloud services and corresponding service discovery method to address the issue. Different from existing researches, our approach is inspired by Bohr atom model. We use the abstraction of energy level and jumping mechanism to describe services status and variations, and thereby to support the service demarcation and discovery. The contributions of this paper are threefold. First, we propose the abstraction of service energy level to represent the status of services, and service jumping mechanism to investigate the dynamic and evolving features as the variations and re-demarcation of cloud services according to their energy levels. Second, we present user acceptable service region to describe the services satisfying users’ requests and corresponding service discovery method, which can significantly decrease services search scope and improve the speed and precision of service discovery. Third, a series of algorithms are designed to implement the generation of field model, user acceptable service regions, service jumping mechanism, and user-oriented service discovery.We have conducted an extensive experiments on QWS dataset to validate and evaluate our proposed models and algorithms. The results show that field model can well support the representation of dynamic and evolving aspects of services in multiple clouds context and the algorithms can improve the accuracy and efficiency of service discovery.     

基于网关服务缓存和QoS的服务发现机制

在服务描述语言上增加QoS描述,通过QoS认证中心管理和量化服务的QoS属性,实现Web服务的QoS属性描述。在此基础上,设计一种基于网关服务缓存和QoS的服务发现机制,通过代理服务网关对Web服务进行筛选,同时维护一个虚拟服务缓存管理历史服务请求信息,减少服务请求过程中重复的服务发现过程,提高服务发现性能,并通过实验验证其正确性和有效性。     

基于语义的Web服务二次匹配算法

分析了传统的Web服务发现机制，发现利用关键字进行Web服务匹配的服务查全率和查准率不高。对服务发现中的服务匹配算法进行改进，提出了一种基于语义的Web服务二次匹配算法。结合关键字和概念层语义关系进行服务匹配，根据匹配度选择最优服务。该算法提高了服务匹配效率，实现了灵活的服务发现机制，其灵活性和扩展性能够实现复杂的Web服务发现。     

基于RGPS领域资产聚合的按需服务发现方法

服务发现机制面临两个现实问题:一是服务数量剧增、服务类型多样,二是用户需求多变、业务流程日益复杂,这些都导致服务发现日趋困难.传统服务发现机制往往关注服务本身的属性和内在特征,而忽略了服务发现的宗旨就是为了满足用户的需求.本文将基于RGPS领域资产(Role-Goal-Process-Service)的服务聚合技术引入到服务发现机制中,提出一个新的服务发现框架,实现服务的聚合和抽象,解决服务资源的按需服务发现问题.最后,构建一个服务注册管理原型平台,利用仿真实验对所提出的方法进行了验证.     

一个面向语义服务发现的QoS本体

随着网络上服务数量的急剧增长，用户使用服务有了更多的选择。服务的QoS属性是用户实施服务选择的一个重要准则。为了实现支持QoS的语义服务匹配和服务选择，本文对语义QoS规范进行了深入研究，并根据QoS和应用的相关性提出了一种分层的QoS语义模型。该模型使得服务提供者可以基于SLA在不同的场景下为用户提供不同层次的QoS保障。在此模型基础上，本文对支持QoS的语义服务匹配与服务选择算法进行了详细讨论。此外，还给出了一个基于QoS本体的服务发现框架。     

A new QoS ontology and its QoS-based ranking algorithm for Web services

Web service composition is a promising solution for building distributed applications on the Internet in which Web service discovery is a key step. With a number of Web services having similar functionality, it is necessary to rank those services to select the best Web services for a request. QoS information which can reflect user’s expectation and experience of using a service is often used as a distinguish factor in a service ranking algorithm. Different service providers and participants may use different QoS concepts for describing service quality information. Therefore, it leads to the issue of semantic interoperability of QoS. In this paper, we propose a novel approach for designing and developing a QoS ontology and its QoS-based ranking algorithm for evaluating Web services. The QoS ontology can support not only describing QoS information in great detail but also facilitating various service participants expressing their QoS offers and demands at different levels of expectation. The QoS-based ranking algorithm adopted Analytic Hierarchy Process (AHP), a multiple criteria decision making technique, as an underlying mechanism for developing a flexible and dynamic ranking algorithm. The proposed QoS ontology and ranking algorithm can be used in various applications in order to facilitate automatic and dynamic discovery and selection of Web services.