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。     

一种支持QoS约束的Web服务发现模型

服务质量(QoS)描述了一个产品或服务满足消费者需求的能力．提供有保证的QoS是Web服务在商业应用中获得成功的关键．如何动态地选择出最适合用户需求的Web服务正在引起研究领域的关注．该文提出了一种支持QoS约束的Web服务发现模型(WSDM-Q)．该模型定义了一组描述Web服务QoS及信誉度的分类tModel,引入了QoS量化的概念,采用了QoS协商和反馈机制,支持携带QoS描述信息的服务发布和基于QoS约束的服务发现．协商机制允许服务提供者根据运行时的状态对服务请求进行接纳控制,反馈机制允许服务注册中心对服务提供QoS的信誉度进行动态评估和调整。该模型不需要改变UDDI的内部实现,能够直接在现有的UDDI服务上进行扩展．作者已经基于Mierosoft.Netf平台和Microsoft UDDI服务实现了一个原型系统．     

一种基于QoS的Web服务发现模型

当前采用 OWL-S 描述的 Web 服务,主要从服务功能进行描述,缺乏对服务质量的明确刻画,导致服务请求者难以得到最佳服务.针对此问题,本文对 OWL-S 规范扩展,提出一个基于 QoS 的语义 Web 服务发现模型 SWSDM-QoS.该模型支持 QoS 的服务发布、查找和反馈,并在此基础上提出一种 QoS 约束的服务选择算法.本论文创新性之处在于在服务发现过程中加入了服务质量本体信息,使得Web服务在框架内支持QoS约束的语义发现,满足了用户的个性化需求.     

一种支持QoS的自适应Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.该文提出一种支持QoS的自适应Web服务发现模型,在满足用户对Web服务功能需求的基础上,依据QoS等非功能性指标对Web服务进行选择和排序,并给出服务的选择排序算法,该算法以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据,能动态地对服务的非功能性指标进行评价,返回最合适的服务给用户.实验证明,该模型有效地提高了系统的可用性.     

基于多层匹配筛选的Web服务发现模型的研究

传统的Web服务只提供了按照简单分类和关键字的服务发现方法,因为基于语义的匹配通常也只关注服务功能性的匹配,所以通常查全率和查准率较低,且难以保证服务的快速定位.分析了现有的一些相关研究,在Web服务模型的基础上,结合逐层筛选的思想,构建了一个改进的多层匹配筛选模型,通过关键字匹配、语义匹配和QoS多维匹配进行多层匹配筛选.经过实验验证,此模型提供了一种有效的方法,可以弥补传统Web服务发现方法查准率低、功能性弱的不足,提高了Web服务发现的效率.     

基于用户评价驱动的可信Web服务发现

随着Web服务技术的快速发展,如何请求和选择可信服务成为了非常重要的研究课题,即可信服务发现。本文提出了一种新的基于用户评价的Web服务发现方法．通过计算当前一段时间内多个用户对Web服务的反馈值,来判断Web服务所声明QoS的真实性,从而选择出更具可信度的Web服务。实验表明该方法具有有效性。     

一种基于信誉机制的二阶段服务资源发现模型

服务资源的不可靠性使得用户难以安全有效的使用网络上的各种服务.参考社会学的人际关系信任模型,利用P2P网络建立基于信誉机制的服务发现模型,并利用Bayesian方法对服务节点的信誉度进行合理评估,从而设计出安全实用的服务发现算法.仿真结果证实,提出服务发现算法能够充分地利用P2P网络的高效性对可信的服务资源进行发现,促进服务节点间的交互,并能有效保障用户在可信方面的服务安全需求.     

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多属性决策的Web服务组合优化方法

从海量候选服务组合计划中选择具有最优/满意服务质量( QoS)的计划,即基于QoS的Web服务组合,是面向服务计算的难题之一。为此,将该问题建模为多属性决策问题,同时针对传统多属性决策方法难以处理海量搜索空间的问题,提出一种结合折中比例法和遗传算法的新型智能进化算法( GACRM )。 GACRM结合了折中比例法的方案排序优势和遗传算法高效的全局搜索能力,能够从海量搜索空间中快速找到全局近似最优解。实验结果表明,该算法不仅能够高效地产生与折中比例法接近的最优方案排序,且在解决大规模Web服务组合问题上具有良好的可伸缩性。     

基于WSMO服务质量的语义Web服务发现框架

当前对Web服务进行语义描述最流行的两个框架是OWL-S和WSMO,但它们主要都是从服务功能的角度对服务进行描述,缺乏对服务质量的明确刻画,导致服务请求者难以得到最佳服务.针对此问题,对WSMO规范进行了扩展,定义了一个服务质量(QoS)的元模型--WSMO-QoS,给出了QoS的本体词汇.在此基础上提出了基于QoS的语义Web服务发现框架,并给出一个从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现服务匹配的算法.最后,实验结果验证了该服务匹配算法的有效性.     

基于云模型的服务信任模型

针对Web服务中信任的主观性和不确定性等特点,提出一种基于云模型的信任建模方法,并给出了直接信任云、推荐信任云、综合信任云的计算方法及基于时间权重的信任更新算法．同时,该模型运用具体的服务能力评价信息来量化服务的信任度,增强了模型的客观性,使其能较好地量化实体的真实信任水平,提高网络中实体的交互成功率．实验与分析结果表明,该模型在网络环境中具有较好的效果．     

一种支持服务QoS差异度控制的Web服务发现模型

服务质量QoS描述了一个Web服务满足用户需求的能力。在动态、开放和多样的网络环境中,由于QoS的不确定性使得服务选择结果与实际结果偏差较大,服务质量难以保证。针对此问题,设计了一种支持服务QoS差异度控制的Web服务发现模型,在该模型中,通过增加第三方监控Interceptor,保证了服务提供者和消费者提供给QoS认证中心的信息以及QoS认证中心交给服务注册中心的信誉度数据的真实性,另外其也作为双方能公平公正地遵守SLA的公证方,保证了服务的合法交易;同时,在服务使用者端和QoS认证中心处增加了QoS属性本地规约验证机制和全球规约验证机制,其可以控制用户的QoS需求值和提供者给出的提供值的差异度,使得在交易过程中能得到服务和服务提供者的一个较准确的客观的信誉度评价。实验表明,该方法能够有效控制QoS差异度,并为用户提供更加满足需求的Web服务。     

基于信誉的语义Web服务发现

服务发现在语义Web领域是一个挑战性问题.一个关键问题是发现满足用户功能需求的最佳服务.同样重要的是,电子商务应用还要求发现满足QoS需求的最佳服务.由此提出一个基于信誉管理的分布式服务选择框架.它主要有以下特点：用一个结构化的覆盖网络作为分布式服务存储系统来提高系统的有效性和可扩展性; 提出一个QoS感知的语义Web服务发现方法,并给出基于用户反馈的分布式信誉度评估算法.最后用一个例子示范算法如何解决实际问题.     

基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型

随着Web服务应用的快速增长,用户如何在众多功能相似的Web服务中更加准确地选择出满足自己QoS需求的Web服务是一个亟需解决的问题。目前已有的研究工作存在两个问题,其一是对QoS的量化存在客观性和准确性问题,其二是对服务质量缺乏语义描述,QoS匹配时也仅限于数值上的匹配。针对这两个问题,利用Hadoop的分布式注册、查找服务模式,提出了基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型。本模型从数值匹配和QoS语义匹配两方面考虑,首先,用主客观赋权模式为多维QoS属性赋权值,提高QoS属性的客观性和准确性,并加入信誉度参数来提高Web服务QoS属性的可信性;其次,对OWL-S进行了QoS本体扩展,以满足客户对服务质量的语义匹配需求。通过验证表明,本模型能有效解决查询瓶颈和单点失效问题,且能根据用户QoS需求偏好更加准确地找到满足用户需要的Web服务。     

一种基于本体和弦环的Web服务发现模型

描述了一种基于本体概念分类和立体弦环映射的分布式Web服务发现架构,模型中的服务注册节点按照领域的不同聚类成环,实现了节点的加入、删除、查询和负载平衡操作。基于该模型的原型系统表现出了较好的性能。     

网格环境下的信任服务分级模型

在网格社区中,建立一个共享资源间的好的协作关系,是网格的基础研究课题。网格资源的局部自治性、动态性、随机性,都要求建立一个安全的有效的机制。本文提出了一种个性化的网格信任模型。该信任模型包括两部分：信誉和风险。信誉是长时间积累起来的行为统计特征,风险是一种短期的行为特征。风险主要处理恶意的行为,它区别于信誉模型。本文的主要贡献是将这信任模型引入到网格的信任理论中,使得无序、随机的网格服务变成有序的网格服务。     

基于历史行为的服务发现技术

针对传统服务发现技术不能利用历史行为经验问题,提出一种基于历史行为的服务发现技术,介绍新的服务发现模型——PASD模型,采用将模型封装成推荐服务的方法,验证该模型的有效性,仿真实验结果表明,基于PASD模型的系统能有效提高服务发现的效率,精确率可达80％左右。