基于Skyline服务的Top-k选择方法

为缩小Skyline服务集,提高服务选择的效率,提出一种Skyline服务Top-k选择方法。首先,用数据推理的方式为Skyline服务的Top-k选择提供理论依据,并提出Skyline服务Top-k选择的相关命题;然后,基于这些命题,提出Skyline服务Top-k选择算法,该算法可以得到被选择可能性最大的Top-k Skyline服务集;最后,通过实验证明,该方法能有效降低服务选择的时间,而不影响服务组合的最终结果。     

基于Skyline的QoS感知的动态服务选择

服务计算相关技术标准的持续完善和不断成熟推动了基于Web服务重用的分布式应用系统开发方式的迅速普及.而随着服务数量的爆炸性增长,网络上存在着大量功能相似、非功能特性各异的服务,如何在功能相当的服务集中选择质量较优的服务成为一个亟待解决的问题.传统的基于服务质量的服务选择方法,无论是局部最优或是全局最优策略,均面向服务库中的所有服务进行选择,选择效率受服务数量影响较大,因此不适用于基于大规模服务库的服务选择.文中引入数据库查询中的skyline方法,利用skyline中的支配关系,在选择过程中仅考虑skyline之上的服务,从而大大缩小了服务选择的范围,提高了服务选择的效率.同时针对动态Web服务环境,提出一种动态环境下的skyline服务维护算法,并通过一系列仿真实验证明了所提算法的高效性及良好的可扩展性.     

基于社会网络的可信Web服务选择研究

Web服务技术使开放环境中的大规模应用得到不断发展,服务提供商提供了不计其数的具有相同或类似功能的Web服务,如何选择适合的尤其是可信的Web服务是个难题。目前大多数服务选择机制都设计固定的因素集作为选择标准,但是在处理一些未知的Web服务时,难以满足用户的多样性需求。基于此,从社会网络的视角综合考虑了服务提供商网络和用户网络两个方面,提出了可信服务选择框架,对服务提供商采用模糊综合评价法来确定其综合评价值,基于用户声望评价来确定单个Web服务的可信度。用户依据服务质量(Quality of Service,QoS)需求、得到的QoS数据、服务提供商的综合评价和Web服务的可信度进行Web服务的选择。     

信任感知的组合服务动态选择方法

把信任概念和信任度引入到服务组合中来,讨论了信任感知的服务组合选择问题,分别基于两种观点建立了其数学模型.并基于观点1,深入地研究了服务组合的动态选择问题,分别采用蚁群系统作为优化工具设计了两种动态选择方法:方法1针对服务在上限阈值的范围内提供优质服务,服务质量保持不变,超过阈值则拒绝服务的情况;方法2针对服务无限制地接受请求,但随着请求数量的增多,其服务质量下降的情况.通过对方法1和方法2的仿真实验结果分析表明,两种方法具有很好的效果.     

属性群签名的可信服务选择方案

面向服务计算(service-oriented computing,SOC)的一个基本内容就是选择和组合服务以直接支持指定用户的需求或提供附加服务,这些需求往往是细粒度的.现有的服务选择方法要么没有考虑要么是从粗粒度上考虑服务间的信任关系.我们提出一个新的可信服务选择方法:基于属性群签名的可信服务选择方案(TSS-ABGS).该方案将功能属性相同的可选服务组成一个属性群,当请求者向该群发出包含属性集的选择请求时,满足属性集要求的群成员返回一个签名,请求者通过群管理员开放签名者并与之建立可信关系而达到可信服务选择的目的.该方法具有可跟踪性和防共谋.     

基于偏好推荐的可信服务选择

针对现有服务选择中服务推荐技术的不足,提出一种基于偏好推荐的服务选择(trustworthy services selection based on preference recommendation,简称TSSPR)方法.首先搜索一组偏好相似的推荐用户,并通过皮尔逊相关系数计算用户的评价相似度,然后基于用户的推荐等级、领域相关度和评价相似度等对用户的推荐信息进行过滤,从而使推荐信息更为可信.模拟实验结果表明,通过正确的参数设置,该方法能够有效地解决推荐算法中冷启动、推荐信息不准确等问题.     

一种基于Skyline的服务选择方法

随着网络上各种web服务数量的急剧增长,如何发现满足用户功能性和非功能性需求的服务成为亟待解决的关键问题.根据用户确定的功能和非功能性需求,充分利用Skyline方法中的实例间支配关系,首先对网络上各种服务从功能层次进行筛选,然后从QoS层次对选择的服务实现进一步的筛选,从而选择出两者都较优的暇务.该方法对输入,输出匹配度高的服务分别进行考虑,并进行组合判断来查找满足用户需求的原子服务和组合服务.给出了相应的服务发现算法,且通过仿真实验来验证分析所提出方法的可行性和有效性.     

面向行为的可信Web服务选择方法

通过服务组合构建应用软件已成为SOC（Service-Oriented Computing）环境下满足用户需求的一种主要途径，而服务选择是服务组合的重要环节，其选择结果对组合服务的可信性有重要的影响。针对当前服务选择结果中服务的预期行为与执行行为相差较远的问题，设计了有效的流程相似性度量方法FQSim。该方法综合考虑服务流程的静态结构与动态行为，提高了服务流程相似性计算结果的准确性。仿真实验验证了所提方法的有效性，与已有方法相比，流程相似性度量方法FQSim有更优的准确率。     

基于聚类和Skyline计算的云计算服务选择

针对云计算环境中存在着大量功能相同或类似而服务质量不同的服务,而实现对这些服务选取的方法往往具有效率低和实时性差的缺点,为此,提出了一种基于聚类和Skyline计算的云计算服务选择方法;首先,对各抽象服务类采用相似度矩阵进行分类,选取其中与用户服务请求最匹配的分类作为候选分类;然后,通过Skyline计算剔除各候选分类中的冗余服务,保留支配服务作为候选服务;最后,通过最大化效用函数来选取候选服务构成组合服务;仿真实验表明文中方法能高效地实现云计算环境下的服务选取,且与其它方法比较,与用户服务请求需求具有较高的匹配度,服务选择精确度达到100%,同时算法的时间复杂度较低,具有较大的优越性。     

基于QoS的动态Web组合服务选择方法

QoS已是衡量Web服务好坏的一个重要标准,基于QoS的Web组合服务在执行前进行的服务选择和执行中进行的服务选择是当前的主要两大选择方法。前者难以适应不可预知的服务环境变法,后者计算量大却难以控制整个服务流程的最优性。根据二者的优缺点,将二者结合起来提出了一种基于QoS的二次服务选择方法,先得到静态最优解集、在对其进行动态绑定。实验证明该方法可有效的避免二者的不足,继承二者的优点,保证服务的高效性,可靠性。     

云环境下基于协同推荐的信任评估与服务选择

“模糊、自治”的云计算环境中,服务品类繁多、质量参差不齐,用户主体难以进行可信赖的服务选择。在用户交互经验的基础上,结合现实人际交易模式,提出了一种基于协同推荐的综合信任量化评估模型。模型引入了时间衰减、权重两类动态因子,设计了多元化混合协同推荐算法来实现用户之间的有效协作,帮助用户正确选择可信云服务。为了验证模型的可行性,设计出一个分布式的原型系统,对模型的用户满意度和服务选择质量进行仿真实验。仿真结果表明,该模型能够更快地提高平均服务满意度,更有效地抑制恶意服务,而且随着交互次数的增长,服务选择质量也会不断提高。     

面向用户需求的动态QoS服务选择方法研究

高效、准确地为用户选择满足其需求的软件服务一直是近年来的研究热点。服务质量（Quality of Service,QoS）是衡量软件服务性能的关键指标之一,考虑到同一服务在不同网络环境下QoS值的动态性,提出一种面向用户需求的动态QoS服务选择方法,简称URDQ方法。URDQ方法采用区间数的形式记录动态环境下候选服务的属性值范围,并基于用户需求对候选服务进行初步过滤;通过区间数模型对候选服务属性区间和用户需求区间进行相对优势度计算,将属性区间数转化为易于计算的实数;使用Skyline方法对候选服务集进行过滤,减小搜索空间;根据熵权法得到的客观权重并结合用户给定的主观权重,使用TOPSIS方法对Skyline服务集进行排序。仿真实验和对比实验验证了URDQ方法在动态网络环境下的可行性和有效性。     

一种考虑QoS动态变化的服务选择方法

随着Web服务相关技术的高度发展,网络上存在着多个完成相似功能的Web服务。如何选择适合的服务来生成满足用户要求的组合服务成为服务领域的重要研究课题之一。现有的基于服务质量QoS(Quality of Service)的服务选择方法通常都是假定服务提供者发布的QoS数值是真实且固定不变的,然而服务的质量往往在实际运行中 发生变化。为此,针对该问题提出了一种考虑QoS数据动态变化的服务选择方法。该方法引入了QoS分时可靠的思想,将作为选择依据的QoS数值根据以往的服务执行情况给出不同时段上的不同表现数值,这样可以更加贴合地描述服务运行的实际情况。该方法按服务在不同时间段上的可靠性变化划分为不同的子服务,利用冗余的思想在不同的时间段下为用户提供多个满足要求的备选服务。最后通过一组模拟实验说明该方法的可用性和有效性。     

基于SPA的Web服务选取方法

提出了基于集对分析的Web服务选取方法,包括两个部分:首先,由Web服务的非功能约束确定QoS指标的同、异、反度量区域;然后,用联系度和集对势共同评价备选Web服务.通过实例证明,这是在保证准确率条件下的一个非常简便的Web服务选取方法.     

一种基于QoS的网格服务选择机制

开放网格服务体系结构OGSA提出了网格服务的概念,为网格资源的虚拟化管理给出了一条有效途径。当前网格系统对于网格服务的支持主要集中在服务的功能发现与调用部分,缺乏对服务的非功能属性的管理支持。服务的非功能属性如服务的响应时间、价格、可靠性等对于用户来说非常重要,体现着用户对网格服务的QoS需求。基于QoS的服务选择机制能够对网格服务的QoS模型进行管理和度量,对于用户提出的QoS需求,服务匹配算法能够为用户选择满足需求倾向的服务。     

高性能可信Web Service研究

传统的Web Service以文本的方式传送SOAP包，存在安全性和性能等方面的问题。为了解决这些问题，提出了一种新的Web Service处理模型，通过将PKI技术、数据压缩技术与Web Service技术的结合，形成了可信、高性能的Web Service解决方案。并设计了平台无关、应用透明的实现方式。     

云计算环境中服务动态选择算法研究

为解决云计算环境下的服务动态选择问题,设计了综合考虑反应时间和成本的适应度函数,提出了求解服务动态选择问题的分布估计蛙跳算法.在蛙跳算法的基础上,借鉴交叉操作改写蛙跳算法的进化算子,并引入分布估计进化策略改进蛙跳算法的青蛙更新模式,使改进后的新算法具有更全面的学习能力,能够有效避免算法陷入局部最优.仿真实验验证了算法的可行性和有效性,与蛙跳算法和分布估计算法相比,该算法的收敛性能和寻优能力均得到改善,能够更好地解决云计算环境下的服务动态优化选择问题.     

基于Web服务架构的动态虚拟企业伙伴选择

在研究基于Web服务架构的动态虚拟企业理论基础上,提出一种支持企业扩展QoS约束和大规模的动态虚拟企业合作伙伴选择模型,对传统QoS进行扩展,利用QoS监控系统对企业扩展QoS进行实时监控和处理,给出该模型下的伙伴选择流程,并分析伙伴选择实现中的关键问题。对模型性能进行评价,实验结果表明了模型的合理性和可行性。