一种基于抽象模板的语义Web服务组合框架

提出一个基于抽象模板的语义Web服务组合框架,并详细分析了基于该框架的抽象模板检索、数据预处理以及模板修正的实现方法.为了提高模板检索的精确度,框架采用特征匹配和图匹配相结合的方法,实现了抽象模板和用户请求之间的相似度计算.同时利用数据预处理过程构建服务之间的依赖关系图,除去了冗余的服务,并事先验证了用户请求的可满足性.根据服务依赖关系图,框架使用启发式规划修改算法(HPAA)实现了模板的自动修正,并提供了对启发式策略的灵活配置,提高了服务组合的适应性和扩展性.最后对HPAA算法中所使用的启发式策略进行了实验,验证了算法在解决大规模问题上的适应性和可靠性.     

基于抽象服务的密码服务组合模型设计与实现

传统的密码服务与应用系统的紧耦合,不能满足新的业务需求,同时严重制约了密码服务的发展。为了提高密码服务质量和扩展其应用范围,根据密码服务的特点,对其进行抽象归类,构建抽象服务。并在此基础上结合面向服务的体系架构,利用BPEL和Pi演算的转换,设计了可以动态调度和智能优化的密码服务组合模型。该模型不但可以实现业务流程的图形化编排,而且可以对流程进行形式化分析和正确性检测。最后给出了原型系统的设计思想和实现方法。     

A dual-layered model for web services representation and composition

Nowadays more and more companies and organizations implement their business services in the Internet due to the tremendous progress made recently in the field of Web services. It becomes possible to publish, locate and invoke applications across the Web. Thus, the ability to select efficiently and integrate at runtime services located in different sites on the Web is an important issue. In some situations, if no single Web service can satisfy the request of the user, there should be a possibility to combine existing services together in order to meet the user’s request. This paper provides a dual-layered model for web services, where the first model layer captures the high-level functional specifications (namely goals, achievement contexts, and external behaviours), and the second model layer captures the low-level functional specifications (namely interfaces). This model allows the service composition process to be performed on both high-level and low-level specifications. We also introduce the composition operators (both high-level and low-level) to allow composition of virtual services.     

基于用户与服务协同聚类的Web服务发现研究*

如何从大规模服务集合中快速而准确地发现目标服务是应用Web服务技术的关键。针对现有研究方法主要集中在基于语义的Web服务发现上,其实施难度大且适用性不强,提出一种基于服务日志挖掘的服务发现方法。该方法通过对用户与服务进行协同聚类,缩小查询空间,从而提高发现效率。仿真实验表明,其在召回率与准确率上比基于关键字的匹配算法都有不同程度的改善,且该方法能极大地满足服务执行时动态绑定的特性。     

基于领域模板的网格服务组合研究*

提出了一种基于领域模板的网格服务组合方法,通过对领域的共性需求进行抽象、归纳、总结,并生成领域模板,然后基于生成的领域模板给出了一个新的高效的领域模板匹配算法。与已有的方法相比,该方法可以自动根据服务所属领域,从已生成的领域模板中选取相应的领域模板来实现服务的动态组合,这不仅缩短了组合时间,而且提高了服务组合的效率。     

基于拓扑序列归约的Web服务组合QoS度量算法

考虑有向无环图 (DAG)描述的组合服务模型,提出了一种新的组合服务QoS度量方法--基于拓扑序列归约的Web服务QoS度量方法（QCMTSR）。其借鉴迭代归约度量方法中的基本结构及QoS计算公式,定义了DAG图中的两类基本结构,串归约结构和并归约结构,并给出了两种基本结构的QoS属性计算公式;通过逐步归约DAG图拓扑序列中的每个节点,直至最后一个节点的QoS属性值就是组合服务的各QoS属性的度量结果。从理论上证明了QCMTSR算法适用于所有DAG描述的组合服务,并实验证明QCMTSR算法对可靠性和可用性能够更准确的度量。     

基于扩展语义接口的Web服务动态组合方法

自动地根据用户请求进行服务的动态组合是目前Web服务领域的关键问题.针对该问题,提出了一种基于本体的服 务动态组合方法,设计并实现了一个服务动态组合原型.首先Web服务按照一定规则被抽象为本体模型,然后通过分析所 构造服务的模型来实现服务的匹配,最后利用BPEL4ws对匹配生成的服务组合序列来进行自动的组合.实验结果表明,该 方法细化了服务接口的语义,并且在发现结果上有更高的准确性.     

基于领域本体的可信服务组合

针对现有Web服务组合方法缺乏对服务自身属性信任问题的深入考虑,服务组合过程可信需求无法得到保障,提出了一种基于领域本体的可信Web服务组合方法。将服务的非功能属性分为服务质量、服务信任和服务上下文三个主要方面,并采用本体构建工具Protégé构建原子服务本体,利用推理机FaCT++对原始服务集进行本体推理过滤;引入了融合本体推理过滤的Web服务架构;提出了基于层次任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)规划法的可信服务组合算法。仿真实验表明:与传统的组合方法相比,该方法可有效提高服务组合的效率和成功率。     

基于接口连接关系的服务组合启发式算法

针对服务组合规划问题,提出了一种基于服务连接关系的启发式算法.该算法首先根据领域本体中概念条件出现概率提出了一种新的服务接口分量关联程度量化指标,再利用二分图稳定匹配算法解决了多输入输出分量接口匹配问题,在此基础上将服务组合规划抽象为与或图搜索,采用启发式算法实现了服务组合.实验结果表明,该算法能够根据用户请求动态的生成复合服务,通过服务连接分析预处理,可以有效解决输入输出接口多分量的服务连接问题,提高了服务组合效率.     

基于禁忌搜索算法的Web服务组合优化

为有效集成网络中的Web服务,组成满足用户需求的服务链,提出了基于禁忌搜索算法的Web服务组合优化方法.建立了基于QoS感知的Web服务组合优化模型,该模型从全局限制了用户的QoS约束.简述了禁忌搜索算法求解的基本框架,在此基础之上分析了应用禁忌搜索算法求解过程中的关键设计步骤.实例仿真计算结果表明,该算法求解具有比线性规划算法更好的时间性能,并具有与遗传算法相仿的表现.     

基于服务联盟的Web服务组合模型及方法

在QoS驱动的Web服务组合中,结合商业应用中服务联盟关系,构造了服务组合的两层关联流程网络结构。基于概率方法建立服务选择的非线性0－1规划模型,并采用遗传算法选取组合服务。仿真分析表明,考虑了服务联盟关系的Web服务组合模型能得到更合理更优的服务组合,获得更好的商业效益。     

基于QoS的Web服务组合的全局优化方法

研究在服务组合预先优化阶段及在运行时容错处理阶段对重构的服务组合进行基于QoS的在线全局优化方法,提出并实现了一种结合修正单纯形法和启发式枚举法解决多目标全局组合最优化问题,加快了解空间搜索的收敛速度以及提高了目标函数的优化水平。     

基于服务簇和QoS的Web服务组合方法

针对海量的语义Web 服务组合中如何提高搜索速度和获得最优组合的问题,提出了一种基于服务簇和服务质量(QoS)的快速组合方法。利用预先建立的服务簇进行服务搜索,可以有效缩小搜索空间,降低语义比较的复杂度,快速得到候选服务集合。组合过程中基于服务的最优组合QoS值动态确定阈值进行服务过滤,可以获得多个最优组合。同时采用高效的冗余处理方法保证组合中冗余服务最少,并采用服务簇内部过滤的方法限制候选服务数量,解决了因组合过多造成的运行超时问题。基于海量服务库进行实验,结果表明,服务搜索效率比普通搜索方法可提高几十倍,服务过滤和冗余处理效果明显,可快速获得多个QoS最优的无冗余组合,并且在百万级服务库进行大层次深度的组合时仍可保证良好的运行性能。     

一种基于反馈控制的Web服务组合执行引擎设计

在Web服务组合执行引擎中解耦流程执行和成分Web服务调用,设计和实施了带有双控制反馈控制环的流程执行结构,反馈控制环分别位于流程执行器与服务代理之上。仿真结果表明：解耦流程执行和成分Web服务调用提高了引擎资源的使用效率,增加了流程执行的并发性,提高了引擎的吞吐量;引入QoS反馈控制结构,使得引擎在组合服务负荷变化时,可为不同的请求服务等级提供服务响应时间保障。     

全局优化的分层动态Web服务组合

优化选取服务是动态Web服务组合的关键技术之一。在对分层组合算法研究的基础上,利用产生式规则和接口语义规则对Web服务建模,引入了备选服务的QoS性能指标和用户请求对响应时间、成本、成功率、可靠性和组合率的多条件约束,给出了一种全局优化的分层动态Web服务组合算法,通过仿真工具Weblogic 8.1 application server + Oracle BPEL Process Manager 10验证,结果表明,该算法能够有效提高动态Web服务组合的成功率和组合率。     

基于改进磷虾群算法的服务组合优化

面向服务的架构（SOA）下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量（QoS）建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群（KH）算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化（PSO）算法、人工蜂群（ABC）算法和花朵授粉算法（FPA）进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。     

基于社团服务链的Web服务组合方法

针对Web服务组合的时间效率提高问题,提出了一种基于服务社团和服务链的Web服务组合方法。在构造的服务网络上应用基于信息中心度的服务社团发现方法,将Web服务网络划分为不同的服务社团,然后构造了社团服务链发现算法和基于服务链的Web服务组合算法,这些算法将服务社团内Web服务之间的所有可组合关联转变成服务链,实现了基于社团服务链和服务质量(QoS)剪枝的Web服务组合过程。实验结果表明,与传统的图深度遍历Web服务组合方法相比,基于社团服务链的Web服务组合方法在5个测试集上的响应时间平均提高了46%,最好情况为67%。社团服务链可以有效地减少针对当前服务请求的服务搜索空间,提高服务组合的时间效率。     

基于有限状态自动机的Web服务组合

Web服务是Web上的特殊软件资源,可以被应用系统发现和调用.如何根据用户的需求(目标服务)来组合Web服务是研究中需要解决的重要问题.通过使用有限状态自动机,服务组成的社区中的状态和操作可以使用有限状态自动机来模拟,这样可以表示服务操作的内部和外部概要.结合确定性动态命题逻辑,可以根据已有的Web服务,解决目标服务的可组合问题,产生组合计划.同时讨论了算法的复杂性.     

A prediction and auto-execution system of smartphone application services based on user context-awareness

Smartphones have emerged as suitable environments for user context-awareness and intelligent service provision due to the high penetration rate, the high usability, various embedded sensors, and so on. In particular, its most unique characteristic is the usage of various applications. However, the most of existing studies through the three steps process (log collection, context inference, and service provision) did not consider smartphone applications (Apps) as the target service. Smartphone users still have to use Apps with manual controls by own decision. Therefore, in this paper, we propose a system to predict smartphone applications based on inferring user context. We define a mobile context model with a new level of context (Situation) and its inference method to perceive a user’s intention or purpose related to the App usage. Based on the Situation context, the system predicts Apps which can be useful and helpful for a user and automatically executes it on his/her smartphone. With the proposed system, it will be possible to autonomously provide and manage smartphone application services without users’ perception or intervention.