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基于组合服务执行信息的服务选取方法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
组合服务选取问题是服务计算领域的一个研究热点问题,已往的选取方法大多基于难以准确获取的服务QoS信息,且算法思路复杂.文中提出了一种基于组合服务执行信息的服务选取方法.该方法分为3个阶段:数据生成阶段、数据挖掘阶段和服务选取阶段,分别进行组合服务执行信息的记载和相关数据集的生成、路径分支关联规则和服务执行顺序序列模式的挖掘以及基于挖掘产生的知识模式进行服务选取.文中首先给出一种可以方便记载日志的服务组合系统架构;然后提出一种基于时间加权的算法模型,以有效地进行路径分支关联规则和顺序序列模式的挖掘;最后对文中的组合服务选取方法进行描述.实验结果表明:文中方法在选取出的组合服务健壮性方面要优于基于QoS的方法. 相似文献
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针对支持向量聚类(Support Vector Clustering,SVC)的软核,引入了粗糙集的理论。通过粗糙集的上下边界,对SVC算法的核函数进行改进。通过聚类过程,算法不仅可以有效处理边界点,发现任意形状的软聚类集,还可以通过交互参数调整,控制结果的软边界。基于粗糙集的SVC解决了不确定边界的归类问题,而不需要额外的计算开销。实验结果表明算法能有效地处理软边界,同时也证实了算法的正确性。 相似文献
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针对序列模式挖掘进行探索,通过对项目加权体现项目的重要性,进而实现序列的加权;加权后,频繁序列的子序列不一定频繁,因此提出序列的最小加权支持概念,并由此提出了加权序列模式挖掘算法MWSP。仿真实验结果表明,与同类算法WSpan比较,MWSP算法更能体现序列的重要性。 相似文献
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