面向全局社交服务网的Web服务聚类方法

现有的服务聚类方法主要关注服务功能属性或QoS属性,而没有考虑服务在网络中的社交属性,随着服务数量的急速增长,其面临着服务发现效率低等问题。为此,提出一种面向全局社交服务网(GSSN)的Web服务聚类方法。该方法 将孤立的服务联结为一种全局社交服务网络,以挖掘服务间的社交相似度。首先,综合REST与SOAP服务,从服务描述信息、领域标签、QoS信息等层面对服务进行相似度计算。其次,结合服务在网络中的社交属性,利用GSSN算法对相似度计算结果进行聚类处理,以提高服务的发现效率。最后,对全局社交服务网进行可视化实现,以展现各服务在全局环境下的服务社交关系,并设计实验用于对提出的方法进行验证。     

基于聚类的QoS语义Web服务发现研究

如何动态地选择出适合用户需求的Web服务正在引起相关研究者的关注.为了提高Web服务查找的效率,提出了一种支持QoS的语义Web服务发现框架.首先根据Web服务本体分别计算服务描述、输入、输出、前提条件和结果这五个层面的语义相似性,然后利用聚类技术,将相似度高的服务聚为一类,过滤掉与服务请求完全不同类别的服务,形成候选服务集,最后进行QoS比较,得到一个服务排序,为请求者选择QoS综合值最高的服务.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.     

数据服务QoS评估及择优机制研究

针对当前UDDI服务不能保证服务发现的有效性及数据服务效率的问题,提出了基于QoS的数据服务择优机制,定义了针对数据服务的QoS评估模型及评估要素的量化规则,给出了数据服务QoS的量化计算方法及择优策略;结合UDDI和MDS技术设计和实现了支撑数据服务择优机制的元数据服务,进行了基于QoS的数据服务择优实验。实验结果表明,提出的基于QoS的数据服务择优机制能够有效地提高数据服务的效率。     

QoS可信的服务组合技术研究*

现有基于QoS的服务组合方法通常假定QoS数据可信,然而这种假设很难保证,虚假的服务对于服务组合实现的影响常常是致命的。针对该问题,提出一种考虑QoS可信的服务组合方法。分析了QoS来源,建立了相应的系统结构,划分了信任级别,根据社会交往方式量化了直接经验和间接经验在可信判断中的作用,并以此构建QoS的计算模型,设计了相应的算法。最后,通过仿真实验,将考虑可信的服务组合方法与未考虑可信的传统组合方法进行了比较,前者体现出明显的优越性,从而表明提出的方法在性能和执行效率上是可行的。     

基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法

目前的Web服务发现方法,由于没有充分利用用户情境信息,导致在服务发现时间和结果准确率方面存在不足。首先对包括当前用户在内的情境相似的用户进行了聚类,缩小了服务发现的范围;然后,在此基础上利用当前用户偏好信息及情境相似的历史用户感知到的候选服务的QoS数据,给出了一种基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法,包括候选服务的QoS数据获取和综合权重计算;最后,结合实验并与其他Web服务发现方法进行比较,证明了该方法在服务发现结果的准确率和时间效率方面均有了一定的提升。     

基于分布式聚类的不确定性Web服务发现研究

针对现有的Web服务发现机制存在的不足,提出了基于分布式聚类的不确定性Web服务发现方法。该方法为了提高服务检索效率,在分布式网络下对Web服务实现聚类,同时为了克服现有服务质量度量方法的主观性,实现了不确定性服务质量情况下的多属性决策的二次查找。通过实验结果分析证明了相比传统服务发现策略在保证服务质量和检索效率方面有明显提高。     

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。     

Web服务聚类方法的研究和改进

Web服务的聚类能够改善基于服务的应用如服务发现、组合和QoS预测等.然而目前的聚类方法在相似度度量和信息预处理方面存在一些不足.提出Web服务的QoS和功能两种相似度模型,从不同角度度量服务间的相似度.在此基础上,提出一种特殊的考虑到编程风格和命名规则的预处理方法.最后结合SCAN算法实现了本方法并设计了对比实验对提出的方法进行验证.实验结果表明提出的模型和方法能够有效地提高Web服务的聚类效果.     

TSSF:基于QoS分解的可信服务调度框架

网络计算环境的松散化、独立性和异构性的特点不断给服务计算发展带来新的挑战,与此同时用户对软件系统实时性、安全性、可靠性、可用性等非功能属性要求又在不断提高,如何保障服务计算系统的可信性是平台设计者和服务应用开发者所面临的重要问题.设计了基于QoS分解的可信服务调度框架(Trustworthy Senrice Scheduling Framework,TSSF),通过对组合服务的可信QOS规划,并利用自适应的服务调度机制为服务提供可信QOS保障.提出了基于模糊集的可信QOS分解模型,将用户对组合服务的QoS需求分解为每个原子服务单独的可信QOS需求;根据分解后的额定QoS需求,以创建动态服务实体组(Dynamic Service Entity Group,DSEG)的方式为原子服务提供可信QoS保障,并以DSEG为基础详细叙述了变粒度、层次化基于反馈设计思想的自适应可信服务调度技术.最后扩展了JBoss中间件,实现了支持该服务调度框架的平台,并在此平台上进行了实验,结果表明TSSF能够为组合服务的QoS需求提供可信保障.     

一种可信的服务组合QoS保障机制

针对目前服务计算模型中对应用的可信性支持不足,提出并设计了一种基于虚拟服务的服务可信性保障机制.组合服务中的各个任务环节由虚拟原子服务完成,通过对应用的QoS规划、服务组合以及资源调度方法以满足虚拟原子服务可信需求,进而保障组合服务的可信特性.经过实验验证,该机制可有效保障组合服务的可信QoS要求.     

A User Requirement Oriented Web Service Discovery Approach Based on Logic and Threshold Petri Net

In recent years, the number of Web services has increased significantly. Web service discovery has drawn much attention with the development of Web service applications and big data analysis. Under this circumstance, traditional Web service discovery strategies cannot adequately meet high user requirements due to the efficiency and precision of service discovery is low. In order to improve the accuracy and efficiency of service discovery, a user requirement oriented Web service discovery approach based on Petri nets is proposed in this study. A data preprocessing strategy of Web service is first designed. Then, a service clustering method is proposed based on Petri nets, which can conduct service cluster head generation, service cluster composition, and service discovery. The proposed method utilizes a superior data preprocessing method. Using simulation experiments, the efficiency and precision of Web service discovery are illustrated. Finally, the application value of the approach on real Web service is discussed.      

基于QoS的Web服务发现方法

由于传统的基于关键字和简单分类的Web服务发现机制较少考虑服务质量(QoS),因此不能很好地满足用户的需求。针对该问题,提出一种基于QoS的Web服务发现模型,通过引入QoS代理机制以支持基于QoS的Web服务发布与发现。在此基础上,根据不同用户的QoS需求,提出一种基于QoS的Web服务发现算法。实验结果表明,该算法具有较高的准确率。     

基于QoS和模糊粒子群优化的语义Web服务发现

针对现有基于服务质量(QoS)的语义Web服务发现方法中的不足,提出一种采用模糊粒子群算法的语义Web服务发现方法。根据服务发现问题定义了粒子的位置和速度,引入了模糊理论和增量惯性因子,较好地解决了粒子群算法的未成熟收敛问题,提高了基于粒子群算法的语义Web服务发现方法的查准率。实验验证了该方法的有效性。     

保证服务质量的Web服务优化选取

快速、准确地发现满足用户需求的Web服务是目前Web服务发现的一个研究重点。文中提出了一个基于服务质量的语义Web服务发现框架。首先采用遗传算法来实现服务的聚类预处理,以此来降低服务的查找空间,提高服务的查询效率。进一步,针对服务请求者对服务质量的需求,实现了基于WSMO-QoS的服务匹配策略。最后,实验结果表明了所提方法的有效性。     

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.     

面向服务遥感图像处理平台中时间感知的服务质量预测

面向服务架构(SOA)通过将遥感图像处理算法抽象成组件化的服务，进一步通过服务选择及组合，满足遥感图像处理的复杂业务需求。为了得到满足用户服务质量(QoS)要求的服务组件进行组合，前提就是获得所有服务的QoS。然而，对于用户未调用过的服务，其QoS是缺失的，因此围绕缺失QoS的预测出现了很多研究工作。针对目前QoS预测没有考虑时效性，进而影响了QoS预测准确度的问题,通过考虑时效性提出基于时间片的QoS模型，进一步基于协同过滤提出时间感知的QoS预测方法。在WS-DREAM真实数据集中的实验结果表明，时间感知的QoS预测方法能够获得较小的均方误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。此外，对于可能影响时间感知QoS预测的多个参数，通过设置不同的参数组合进行了多次实验和分析，为参数的选择提供了一定的参考。     

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。     

基于社团服务链的Web服务组合方法

针对Web服务组合的时间效率提高问题,提出了一种基于服务社团和服务链的Web服务组合方法。在构造的服务网络上应用基于信息中心度的服务社团发现方法,将Web服务网络划分为不同的服务社团,然后构造了社团服务链发现算法和基于服务链的Web服务组合算法,这些算法将服务社团内Web服务之间的所有可组合关联转变成服务链,实现了基于社团服务链和服务质量(QoS)剪枝的Web服务组合过程。实验结果表明,与传统的图深度遍历Web服务组合方法相比,基于社团服务链的Web服务组合方法在5个测试集上的响应时间平均提高了46%,最好情况为67%。社团服务链可以有效地减少针对当前服务请求的服务搜索空间,提高服务组合的时间效率。     

基于移动Ad hoc网络的服务管理研究

本文基于移动Ad hoc网络的广播特性、分簇的普遍性等特点,在分析分布式服务发现协议GSD等的基础上,提出了新的服务发现机制,该机制考虑了各节点处理能力、存储能力以及所提供的服务种类等不可能完全相同的特性,克服了GSD同等对待所有节点的缺欠;另外,文中提出了基于优先级和两步资源预约的服务调度和QoS分配方式,依据服务所请求的QoS级别和资源情况来确定合适的端到端QoS级别,保证资源的充分利用,并给出了算法的一个实际应用的例子,该算法考虑了资源的抢占和两步方式的资源预约,比普通的确定QoS级别的算法具有更高的预约成功率,而比仅依据优先级的算法具有更高的资源利用率。