语义Web服务信誉度模型

语义Web服务信誉度为服务请求者对服务做出更准确的选择提供了依据。文中首先针对语义Web服务的特点对语义Web服务信誉度进行了定义。在此基础上，对现有UDDI进行扩展，提出了语义Web服务信誉度概念模型，并深入研究了相关算法及其实现方案。与其他的Web服务信誉度机制相比较，该模型的优点是针对语义Web服务的特点为服务信誉度加入了语义信息，并综合了第3方权威机构的评价，使得信誉度值更有效、准确。     

基于QoS的Web服务发现技术的改进

随着网络信息的持续快速发展,Internet环境下Web服务资源越来越丰富,不可避免地会出现大量具有相同功能和不同服务质量的Web服务,如何查找出最适合服务请求者需要的服务已成为Web服务领域的关键问题.因此,对传统的Web服务架构进行扩展,建立具有QoS约束的模型,分析Web服务扩展架构和扩展发现模型,深入地研究Web服务的服务质量量化方法,根据实际应用中的情况,在原有的Web Services功能性描述的基础上增加了QoS属性描述,并相应地设置了必要的实用参数.根据用户的不同需求,对相似服务的QoS进行计算.实验结果表明,该方法能够满足服务请求者提出的带有服务质量约束的服务请求,最终筛选出性能最佳的服务,验证了该理论的实用性和可行性.该服务与传统的方法相比,具有较高的查准率.     

基于QoS的Web服务注册和发现的高效多Agent架构

针对Web服务识别,为服务注册和服务发现提出了一种多Agent架构,包括响应Agent、认证Agent和查询Agent等,并在此基础上提出了Web服务质量的评估算法.实验表明该多Agent架构在实际Web服务中对服务注册和服务发现非常重要.     

基于遗传算法的Web服务发现优化模型研究

传统的Web服务技术标准主要是基于UDDI,运用简单分类和关键词匹配提供服务发现,降低查准率、查全率,以及服务复用和组合的兼容性.通过Web服务模式并结合遗传算法,探讨了一种基于Web服务的相似性、服务质量（QoS）、匹配度、评级和可行性等特征的多目标优选模型,为Web服务提供有效的发现方法.     

语义Web服务发现模型和匹配算法研究

在研究语义Web描述模型OWL-S基础上,针对OWL-S的缺点.对OWL-S进行了有效扩展,增加了地域位置信息和时间、费用、可靠性等质量描述信息,得到一个扩展的语义Web服务描述模型---OWL-S+.针对OWL-S+模型,提出了一种综合考虑服务功能和质量性能的、有助于提高匹配效率的匹配策略.最后通过一个实例,交通建设项目质量检验与评估服务的发现证明了OWL-S+模型和匹配策略的有效性.     

基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

语义Web服务发现研究与实现

语义Web服务是在Web服务中加入语义元素,利用语义相关的技术给Web服务指定一个语义.语义Web服务可以实现Web服务的自动发现、执行和组合.阐述了语义Web服务和语义Web服务发现以及相关的技术,提出了一种语义Web服务发现框架,并利用标签语言描述本体和Web服务,设计了语义匹配算法,并在应用中实现了这种语义Web服务发现框架.     

基于服务质量的Web服务发现模型研究

Web服务发现作为Web服务的一个关键技术,为Web服务的更高层应用提供基础支持.文章利用服务质量（QoS）支持服务发现的方法,建立了Web服务质量的数据模型和计算模型;在服务质量模型基础上,提出了改进的服务发现模型;构建了一个基于B/S的服务发现原型系统,实现了基于服务质量的Web服务的发布及检索.     

基于领域本体的Web服务发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的基于关键字的服务发现机制UDDI缺乏语义支持,搜索效率低。据此该文研究基于领域本体的Web服务发现技术,对发布服务和请求服务都采用OWL-S描述以支持基于语义的服务搜索能力,并且提出了一种基于图匹配的Web服务发现算法。试验结果表明服务发现方法在查准率和查全率方面都要优于UDDI。     

基于混合协同过滤的Web服务QoS预测方法

为了解决由于服务质量(QoS)历史数据缺失而造成基于QoS的Web服务选择无法得到满意结果的问题,提出一种基于混合协同过滤的Web服务质量预测方法.该方法根据目标用户和目标服务自身特性和相关区域信息,选用不同的预测方法计算缺失的QoS值.如用户(或服务)属于特殊用户类(或特殊服务类),或者服务对区域敏感,则采用基于用户和基于服务的预测方法.否则,利用改进后的欧氏距离测量服务和用户的相似度,并通过引入平衡因子整合基于用户和基于服务的2种不同预测方法.基于真实公开的数据集的实验结果表明,该方法具有较高的Web服务QoS的预测精度,尤其在历史QoS数据稀疏情况下.     

客户端上下文感知的Web服务QoS预测方法

识别用户客户端的上下文特征的差异性,有助于为新用户预测Web服务QoS,但现有研究缺乏对影响用户QoS体验的上下文特征的系统分析。提出了一种客户端上下文感知的Web服务QoS预测方法,该方法通过量化分析客户端的上下文特征,应用模糊层次分析法计算历史用户与当前用户的上下文相似度,并以该相似度结果为指导,结合协同过滤技术,以特征加权合成方法预测Web服务的QoS值。通过实验对比和分析可知,该方法能有效解决“新用户问题”,并提高Web服务QoS预测的精度。     

基于PKI的Web QoS分类系统研究

通过对目前的Web请求分类技术进行分析,发现其所采用的分类依据较多,QoS策略实现起来比较复杂,并且其安全性也需要改善。该文提出了一种新的基于PKI的Web QoS分类系统,该系统采用PKI技术来提高服务器的访问安全性,通过Web QoS策略服务器来实现用户证书和QoS策略的绑定,降低了QoS策略实现的复杂程度,可以更好地满足网络用户的服务质量需求。     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

基于二维模糊评价的Web Qos服务发现模型

为了适应B2B电子商务的需要,提供有保证的Web服务,实现动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务,提出了一种二维模糊评价的WebQos服务发现模型,并在此基础上利用模糊控制理论设计了满足Web服务质量的模糊评价算法,该算法对于Web服务生命周期中服务选择、实时监控、管理等具有一定的可行性和适应性。     

QoS支持下的GIS服务链最优化问题研究

针对当前OGC互操作标准未提供QoS支持的现状,对OGC服务标准进行了服务质量扩展。在此基础上实现了一种基于遗传算法、具有全局QoS约束的最优化服务选择方法。该方法采用了树型染色体编码方式及基于罚函数法的适应度函数。通过与整数规划得到的最优解进行对比,验证了该方法解质量的有效性,并通过改变候选服务数和任务数等试验条件,证明了该方法的时间复杂度近似线性。