基于QoS-Ontology的Web服务选择Broker模型

服务匹配是Web服务选择的重要前提.针对目前Web服务发现中过分依赖Web服务的功能性属性这一方法的不足,提出了一种基于非功能性Web服务质量QoS本体的Web服务选择Broker模型.之后,介绍了用来描述用户的个人偏好QoS PPR,量化了用户模糊需求;给出了QoS值计算函数公式.最后,依据Broker模型和QoS值计算公式提出了服务选择匹配算法.     

基于QoS和用户偏好的Web服务发现模型

快速而准确地发现和选择满足用户需求的Web服务是目前研究的热点.提出一种基于QoS和用户偏好的Web服务发现和选择模型,该模型通过附加数据库来扩展UDDI以实现QoS属性的描述,引入QoS属性排序和权重实现用户的个性化选择,提高服务的查准率.     

基于反馈QoS量化的Web服务发现模型

服务发现是Web服务应用中极其重要的环节.随着Web服务数目的增长,提供相同功能的服务越来越多,现有的基于服务功能描述的服务发现机制越来越难以满足实际需求,于是向Web服务描述内部加入非功能性描述的成为Web服务应用的一个新研究方向.提出了一种基于反馈信息的QoS量化的Web服务发现和选择模型,采用了反馈机制对注册服务QoS进行量化,通过引入概念相近权重,实现了服务质量动态排序,满足了用户的个性化需求,提高服务的查准率.     

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。     

QoS全局最优的多目标Web服务选择算法*

针对现有方法的不足,提出一种基于QoS全局最优的多目标动态Web服务选择算法。在给出动态服务组合模型的基础上,以“抽象服务规划”为输入,以用户的非功能性需求为全局约束,将动态服务选择问题转换为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题;利用多目标蚁群算法,多个目标函数被同时优化并产生一组满足约束条件的Pareto优化解。通过运用实验与基于多目标遗传算法的Web服务选择算法进行对比,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种支持QoS预测的语义Web服务发现模型

针对不同用户对语义Web服务需要的偏好及发现的准确性和高效性的问题,提出了一种支持QoS预测的语义Web服务发现方法。首先,对历史用户按照用户情境进行聚类预处理,然后在每个簇中采用BP神经网络算法为当前用户预测其所需的QoS,匹配了服务的功能性需求后,在候选服务中,按照预测的QoS,为用户推荐相应服务。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于用户反馈QoS的动态Web服务发现方法

由于传统的基于关键字和简单分类的Web服务发现机制缺少服务质量(QoS)考虑,因此不能很好满足用户的需求。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,对终端用户使用Web服务后反馈的QoS信息进行量化和度量处理,以支持基于QoS的Web服务发现;在此基础上,根据Web服务的动态性特点和不同用户的QoS需求,给出了基于用户反馈的QoS数据度量方法,并提出一种基于QoS的Web服务发现算法。实验结果表明,提出的Web服务发现方法能够较好地满足用户的需求。     

基于QoS的Web服务选择算法综述*

服务选择算法是影响组合服务的QoS和服务组合性能高低的关键因素。针对近几年来基于QoS的Web服务选择算法的发展状况进行了综述,介绍和总结了当前基于QoS的Web服务选择问题模型,对服务选择策略进行了分类,并对当前的一些典型的基于QoS的Web服务选择算法进行了系统的分析和评论。最后指出了现有算法中的不足之处,展望了该领域的进一步研究方向。     

基于多阶段匹配的语义Web服务发现框架

随着Web服务的高速发展和广泛应用,如何在众多的Web服务中找出用户所需要的Web服务成为了一个关键的问题.在语义Web服务研究的基础上,提出了一种新的多阶段匹配的语义Web服务发现框架,将整个发现过程分为服务类别、服务功能、服务名称和服务文本语句匹配4个阶段,并在服务功能匹配阶段针对本体库中概念间的密度问题,提出了基于信息量的改进GCSM算法,在服务名称和服务文本语句匹配阶段,针对中文多义词的问题提出了基于实例搭配和基本义原的消歧策略.最后,实验证明提出的发现框架具有较好的可行性和有效性.     

一种基于非功能属性决策的可信Web服务发现模型

Web服务注册中心为服务请求者寻找Web服务带来方便,但由于其缺少对服务非功能信息的支持,无法很好满足用户需求,最终导致服务发现可信程度不高.首先对Web服务质量、服务信誉等非功能属性进行分析,通过服务行为观测机制获取较客观的属性指标数据,利用多属性决策方法,提出一种可信的Web服务发现模型.模型能帮助服务请求者发现最优的、可信的服务.最后通过一个应用实例验证了模型的有效性.     

WebPeer：一个基于P2P的Web服务平台*

分析了Web服务和P2P这两种计算模型的优势与不足,并针对这些不足,设计了一个基于P2P的Web服务平台——WebPeer。该平台不仅能够较好地利用P2P技术来快速实现Web服务的发布、发现和调用,而且能够利用Web服务的开放标准来更好地描述和完善P2P服务,使得P2P系统不再局限于提供单一的网络服务。     

基于QoWS的Web服务评估算法

本文提出了一个完整的Web服务质量的评估算法。此算法在分析了Web服务评量和相对服务质量的基础之上,计算Web服务质量的综合评估值,并且建立一个Web服务质量评估模型,将此算法应用于评估模型中,可以在多个Web服务中选择最优的服务提供给用户。最后,将此模型应用于一个实际的系统中。     

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。     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．     

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.      

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。     

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.     

基于语义描述的分布式Web服务发布与发现

结合P2P与Web服务语义描述技术,提出了一种基于分布式哈希表的非集中式Web服务发布与发现方法。通过定义服务供求双方共同遵守的领域本体,实现具有同样语义概念的两种不同描述的统一,提高服务发现的效率和准确度。利用类别本体对领域本体的组织,提出了层次式Web服务目录系统。基于该系统,服务的发布与发现是在特定应用领域范围内进行,因此减少了服务搜索空间,提高了服务发现的效率。