基于本体的Web服务查找和合成技术研究

提出利用本体为Web服务按领域建立统一的、抽象的概念模型，为基于语义的服务查找和服务合成的异构问题提供了新的解决方法。通过应用本体领域分类概念和DAML语义标签，对Web服务进行标准化表示。文中给出了该功能模块的总体设计框架，主要包括服务查找模块，服务合成异构解决模块和标准服务定义模块，并给出了解决策略。     

自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐

基于异构信息网络嵌入的推荐技术能够有效地捕捉网络中的结构信息,从而提升推荐性能.然而现有的基于异构信息网络嵌入的推荐技术不仅忽略了节点的属性信息与节点间多种类型的边关系,还忽略了节点不同的属性信息对推荐结果不同的影响.为了解决上述问题,提出一个自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐(attributed heterogeneous information network embedding with self-attention mechanism for product recommendation, AHNER)框架.该框架利用属性异构信息网络嵌入学习用户与商品统一、低维的嵌入表示,并在学习节点嵌入表示时,考虑到不同属性信息对推荐结果的影响不同和不同边关系反映用户对商品不同程度的偏好,引入自注意力机制挖掘节点属性信息与不同边类型所蕴含的潜在信息并学习属性嵌入表示.与此同时,为了克服传统点积方法作为匹配函数的局限性,该框架还利用深度神经网络学习更有效的匹配函数解决推荐问题.AHNER在3个公开数据集上进行大量的实验评估性能,实验结果表明AHNER的可行性与有效性.     

数据空间中时间为中心的集合实体识别策略

数据空间是一个异构的环境,并且数据及模式具有随时间演化的特性。已有的实体识别技术很少考虑时间信息在识别中所起的作用,并且没有考虑实体随时间演化的特性。针对数据空间中具有时间信息的实体识别,提出了一个四阶段的时间为中心的集合实体识别策略(time-centered collective entity resolution,T-CER)。T-CER在实体识别过程的不同阶段都考虑了时间信息所起的作用,在识别阶段提出了基于时间的聚类算法(time-based clustering,T-Clustering),并使用基于时间的约束对识别结果进行检查,以获得更精确的识别结果。在真实数据集上的大量实验结果表明了T-CER的可行性和有效性。     

一种基于隐私保护下的多方记录链接方法

多方隐私保护下的记录链接（privacy-preserving record linkage,PPRL）是在隐私保护下从多个数据源中找出代表现实世界中同一实体的过程,该过程除了最终匹配结果被数据源之间共享,其他信息均未被泄露.随着数据量的日益增大和现实世界数据质量问题的存在（如拼写错误、顺序颠倒等）,多方PPRL方法的可扩展性和容错性面临挑战.目前,已有的大部分多方PPRL方法都是精确匹配方法,不具有容错性.还有少部分多方PPRL近似方法具有容错性,但在处理存在质量问题的数据时,由于容错性差和时间代价过大,并不能有效地找出数据源间的共同实体.因此,本文提出一种结合布隆过滤、安全合计、动态阈值、检查机制和改进的Dice相似度函数的多方PPRL近似方法.首先利用布隆过滤将各数据源中的每条记录信息转换成由0和1组成的位数组;然后计算每个对应位置bit 1所占的比率,并利用动态阈值和检查机制来判定匹配成功的位置;最后通过改进的Dice相似度函数计算出记录间的相似度,进而判断记录间是否匹配成功.本文实验证明文中提出的方法具有较好的可扩展性,并且在保证查准率的同时,比已有的多方近似PPRL方法具有更高的容错性.     

一种面向多领域支持高可靠Web服务合成的服务发现模型

为支持高可靠的Web服务合成,如何发现合适的Web服务至关重要.然而,服务匹配的准确性直接影响合成的Web服务的质量,服务匹配的复杂度极大地影响服务合成执行的时间代价.本文阐述了面向多领域支持高可靠的Web服务合成模型的思想,提出了一种用于全方位描述服务的描述模式X WSDL.基于此,提出相应的基于本体的服务发现模型和匹配算法.服务发现模型包括概要匹配、功能匹配、非功能匹配和QoS匹配四部分,分服务发布匹配、服务发现匹配和服务QoS匹配三个阶段完成.通过将服务匹配部分工作分布于服务发布阶段完成,减少了合成服务执行的时间代价;按需基于约束的服务匹配增强了服务匹配的灵活性;QoS评价模型有效地保证了Web服务合成的质量.通过实际应用,验证了本文提出的服务匹配模型的有效性.     

多角度可交互的多维数据可视化方法

提出一种多维数据的可视化方法“旋转坐标系折线法”,通过将Fisheye与星型法相结合,增强可交互性。针对不同可视化技术的特点,提出多角度交互连线法(MCA),将多种可视化方案相结合,从不同角度可视化多维数据。实验证明,该可视化方法可以分析数据进行聚类,评价聚类的准确性与可靠性,也能与用户灵活交互,可更清晰地将可视化效果呈现给用户。该方法已应用于EFCS_Grid网格系统中,达到了预期目标。     

可能世界内数值型不确定数据匹配模型*

针对数值型不确定数据的匹配进行研究。将存在的数值型不确定数据归纳为range、or_set、probability、unknown、negative五种类型,并给出了形式化定义;提出匹配度和完备度概念,可精确地描述不确定数据的匹配情况,并给出了匹配模型;提出基于range数据类型的匹配度和完备度为最小粒度,定义了其他类型的不确定数据类型的匹配规则,并给出了相应的匹配规则定义。最后通过实例分析,验证了本匹配模型的有效性。     

异构信息空间中实体关联关系挖掘算法CFRQ4A

丰富的实体关联关系是在异构信息空间中进行数据分析、数据挖掘、知识发现和语义查询等许多应用的前提条件和关键所在.然而不同于同构信息网络,由于异构信息空间中实体关联关系的复杂性、多样性和异构性使得实体关联关系挖掘并不是一件简单的任务,更具有挑战性.以作者文献网络为例,提出了一个通用的,由聚类、过滤、推理和量化4步骤组成的异构信息空间中基于聚类的实体关联关系挖掘算法CFRQ4A(clustering,filtering,reasoning and qualifying for associations).CFRQ4A算法不仅利用了异构实体自身的属性值,还利用了异构信息网络的结构(路径)信息;在挖掘过程中引入关联关系约束来保证关联关系的语义和逻辑正确性,并且针对实体关联关系的特点提出了关联强度量化模型.在真实数据集DBLP上的实验结果表明所提出算法是可行和有效的.     

基于Jetspeed的服务网格门户的设计与实现

本文根据服务网格的应用与特点,介绍了服务网格门户的基本组成,对其体系结构进行了分析.针对服务网格与现有其他计算网格的不同,对门户层次进行了重新划分,使服务网格门户更易于开发、部署和更新.文中阐述了Jetspeed门户框架对于开发服务网格门户的优势,给出了Jetspeed门户框架下的服务网格门户的设计方案.对门户进行了初步开发,实现了基本功能.     

Query Intent Disambiguation of Keyword-Based Semantic Entity Search in Dataspaces

Keyword query has attracted much research attention due to its simplicity and wide applications. The inherent ambiguity of keyword query is prone to unsatisfied query results. Moreover some existing techniques on Web query, keyword query in relational databases and XML databases cannot be completely applied to keyword query in dataspaces. So we propose KeymanticES, a novel keyword-based semantic entity search mechanism in dataspaces which combines both keyword query and semantic query features. And we focus on query intent disambiguation problem and propose a novel three-step approach to resolve it. Extensive experimental results show the effectiveness and correctness of our proposed approach.