一种基于主题相似性的Mashup服务聚类方法研究

随着Web服务技术的快速发展,Mashup的数量和多样性呈快速增长趋势.有效地管理Mashup服务资源和选取合适的Mashup,成为当今面临的一个重要挑战.鉴于此,提出了一种融合文档和标签的多层网络主题模型Mashup服务聚类方法.该模型对描述文本和标签进行融合,挖掘融合后信息的隐含主题,根据Mashup相似性构建相似...     

融合功能语义关联计算与密度峰值检测的Mashup服务聚类方法

随着互联网上Mashup服务数量及种类的急剧增长,如何从这些海量的服务集合中快速、精准地发现满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.针对这一问题,本文提出一种融合功能语义关联计算与密度峰值检测的Mashup服务聚类方法,用于缩小服务的搜索空间,提升服务发现的精度与效率.首先,该方法对Mashup服务进行元信息提取和描述文本内容整理,并根据Web API组合的标签对相应Mashup服务标签进行扩充.然后,基于功能语义关联计算方法(Functional Semantic Association Calculation Method,FSAC)提取出各服务描述的功能名词集合,并通过功能名词的语义权重来构造Mashup语义特征向量.最后,通过基于密度信息的聚类中心检测方法(Clustering Center Detection Method based on Density Information,CCD DI)检测出最为合适的K个Mashup语义特征向量作为K means算法的初始中心,进行聚类划分.基于ProgrammableWeb的真实数据实验表明,本文所提聚类方法在纯度、精准率、召回率、熵等指标上均有良好表现.     

植入引导式层次聚类Mashup服务推荐算法*

针对传统Mashup服务推荐算法在关键字聚合搜索和网络构建等方式中计算复杂度过高的问题,提出一种基于语义标签的植入引导式层次聚类Mashup服务推荐算法。首先,为提高聚类算法的收敛精度,提高算法运行效率来满足大型数据搜索对算法简化的需求,采用数据预处理和植入易于获取具有代表性的样本数据对聚类进行引导,防止层次聚类算法顶层集分类失败导致的算法聚类失败。其次,利用改进的聚类算法结合实际的Mashup服务数据库,设计了植入引导式层次聚类Mashup服务推荐算法。最后,通过通过仿真对比表明,基于语义的植入式半监督层次聚类Mashup服务推荐算法的精度要好于对比算法,验证所提算法的有效性。     

基于NMF的文本聚类方法

提出一种基于非负矩阵分解的文本聚类方法。该方法利用NMF分解项-文本矩阵来降低特征空间维数，并得到文本向量在概念空间上的表示，在此基础上应用聚类算法。实验表明，基于NMF的文本聚类方法能够提高文本聚类精度。     

基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法.该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果.实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建.     

一种面向Mashup应用的API推荐方法

在动态变化的网络环境下,来自组合服务或Mashup的服务可能不可用或失效.此外,随着越来越多的服务在互联网上,用户很难找到他们想要的服务.服务聚类是辅助服务发现的一种重要方法,但是已有的服务发现方法没有考虑服务本身的规格(Specs)信息.针对上述问题,提出了一种面向Mashup应用的API推荐方法,通过LDA主题聚类...     

基于加权核非负矩阵分解的短文本聚类算法

对互联网产生的大量短文本进行聚类分析具有重要的应用价值,但由于短文本存在特征稀疏和特征难以提取的问题,导致传统的文本聚类算法难以有效处理该问题。为了解决该问题,利用非负矩阵分解（NMF）模型提出基于加权核非负矩阵分解（WKNMF）的短文本聚类算法。该算法通过核方法的映射关系将稀疏特征空间映射到高维隐性空间,从而可以充分利用短文本中的隐性语义特征进行聚类;另外,利用核技巧简化高维数据的复杂运算,并通过迭代更新规则不断地动态调整短文本的权重向量,从而可以区分不同短文本对聚类的重要性。在真实的微博数据集上进行了相关实验,结果表明WKNMF算法比K均值、隐含狄利克雷分布（LDA）、NMF和自组织神经网络（SOM）具有更好的聚类质量,准确度和归一化互信息分别达到了66.38%和66.91%。     

基于非负矩阵分解的双重约束文本聚类算法

提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的双重约束文本聚类算法。在正交三重NMF模型中,加入文本空间的成对约束信息和词空间的类别约束信息,将不同的特征词项进行分类。利用迭代规则对原始的词-文档矩阵进行分解,获得文本聚类结果。与多种传统半监督文本聚类算法的对比结果表明,该算法具有较高的聚类精度,能提供更准确和有效的聚类结果。     

一种基于非负矩阵分解的聚类集成算法

为了解决通过原始数据集获得的基聚类结果存在一定的信息丢失,从而使得集成阶段的有效信息减少的问题,提出了一种基于非负矩阵分解的K-means聚类集成算法。该算法先利用K-means聚类算法获得集成信息矩阵,然后从原始数据集获取数据相关性,将两者结合后通过非负矩阵分解(NMF)技术构建共识函数以获得最终结果。实验证明,所提算法可以有效获取原始数据的潜在信息,并提高聚类质量。     

基于主题的Web文本聚类方法

针对传统Web文本聚类算法没有考虑Web文本主题信息导致对多主题Web文本聚类结果准确率不高的问题,提出基于主题的Web文本聚类方法。该方法通过主题提取、特征抽取、文本聚类三个步骤实现对多主题Web文本的聚类。相对于传统的Web文本聚类算法,所提方法充分考虑了Web文本的主题信息。实验结果表明,对多主题Web文本聚类,所提方法的准确率比基于K-means的文本聚类方法和基于《知网》的文本聚类方法要好。     

用基于代理的方法构建互联网业务环境

网络的最终价值在于它所能提供给最终用户的业务，而不是网络本身的通信能力．互联网已成为计算机网络业务实现的主要环境．随着互联网业务数量、种类越来越多，过程越来越复杂，人们急需构建一种合适的互联网业务环境，在此环境基础之上能够快速方便地实现业务生成、交付、配置、发现和管理，以业务为驱动来合理地使用网络资源．本文分析了业务参与方相互关系．提出了一种基于代理的互联网业务环境，确定了各种代理在业务环境中所需具备的功能，对业务过程和业务环境实现方法进行了说明。给出了一个基于此业务环境的应用实例．     

ISS-QUAL: A Measure of Service Quality for the Information Systems Function

This article details the development and validation of ISS-QUAL, a measure of service quality for the Information Systems function. The ISS-QUAL measure is based on a theoretical model which operationalizes service quality as the comparison of expectations and perceptions across three factors: service delivery, service product, and service environment. The article concludes by reporting the results of a comparison between ISS-QUAL and SERVQUAL, in which ISS-QUAL is shown to have greater explanatory power.     

用户驱动的服务聚合方法及其支撑框架

虚拟计算环境的重要目标之一,就是在动态、开放、多变的网络环境中对分布异构资源按需进行聚合,并提供有效的资源发布、发现、订阅等机制.通过服务来抽象和封装资源是资源虚拟化的主要手段之一,但现有面向服务的体系结构(service oriented architecture,简称SOA)所采用的"以服务提供商为中心"的服务组织模式容易导致用户发现和订阅服务的难度随着服务的增加而增加.提出一种用户驱动的服务聚合技术,即根据用户需求,将功能相似的服务聚合成服务池并封装为单一的虚拟服务,随后根据用户QoS需求进行自动协商,选出最佳服务或服务组合.该方法的特点在于将服务池作为用户发现和订阅的唯一实体,从用户角度将大量服务聚合成为相对稳定和统一的资源视图,屏蔽资源的复杂性、多样性和多变性,支持自动QoS协商,从而有效提高用户对服务资源的利用.     

基于语义的服务发现技术研究综述

语义Web服务是Web服务的语义扩展,它能够有效地提高服务发现的效率,并使得实现服务发现自动化成为可能。基于语义的服务发现是语义Web服务技术的核心,其关键技术包括标识语义的Web服务描述语言、基于语义的服务发现体系结构和基于语义的服务匹配算法。本文分别从这三个方面对目前基于语义的服务发现技术进行了详细的分析比较。文章最后对基于语义的Web服务发现技术进行了总结与展望。     

基于组合索引的语义Web服务发现算法

为提高Web服务发现的效率,将倒排索引和功能兼容性索引相结合,设计一种组合索引方法。组合索引由服务的加权简洁功能兼容图和输出概念的图节点倒排索引构成。基于组合索引,提出一种服务发现算法,与基于倒排索引和功能兼容性索引的服务发现算法的对比分析表明,该算法能够明显减少功能兼容性检查的次数和平均索引链长,具有较优的性能。     

一种SaaS模式下的服务社区模型及其在全国科技信息服务网中的应用

如何从服务的提供、运营和使用等多个维度有效组织和管理服务是软件即服务(SaaS)模式下面临的一个重要挑战.以支持服务发现为主要目标的传统服务管理方法难以适应SaaS模式下服务的动态有界、关联演化和可控可测等特征及满足服务全生命周期管控的需求.该文结合全国科技信息服务网实际应用,探索了一种支持科技信息资源整合共享与综合利用的"双向"SaaS模式,并提出一种适于该模式下服务管理的服务社区模型.服务社区模型支持服务元建模和业务规范及服务管控策略自主定义,可以使能面向特定业务领域的有界化和有序化服务管理.文中还针对服务管理边界的演化需求讨论了该模型下的服务社区派生机制.最后,以全国科技信息服务网中的科技信息服务运营管理为具体案例,展示并讨论了服务社区模型的使用方法、应用效果和适用范围.     

融合网络环境下快速可靠的服务组合容错方法

针对传统容错方法在融合网络环境下服务组合的低效性,本文提出了一种快速可靠的服务组合容错方法.该方法首先采用模糊逻辑,对服务的临时性故障进行服务重试;然后采用多属性决策理论,对服务的永久性故障进行服务复制;最后通过改进的粒子群算法,对永久性故障进行服务补偿.基于真实数据集的实验结果表明,所提方法在故障排除率、故障处理时间与组合最优度方面,均优于其它方法.     

基于IOQ模型的Web服务组合算法

提出一种IOQ模型及在该模型下求解构成复杂服务的各个子服务的算法,将该类服务组合问题转化为简单问题,即在满足QoS约束的服务集合中,已知服务的输入集合和输出集合,利用输出集合倒序查找各子服务及其输入集合。针对该类服务组合问题,给出算法模型及求解问题算法的伪代码。     

基于微重启技术的SOA服务恢复方法

面向服务的体系结构(SOA)将业务逻辑和具体地实现技术分离开来,利于复用和集成.SOA服务化已成为信息系统的主要发展趋势.在SOA服务特点及比较现有服务恢复方法的基础上,结合微重启(Microreboot)技术提出了一种新的基于微重启的SOA服务恢复方法,并结合项目支撑的实验平台进行验证,实验表明了该方法的实用性和高效...