基于Web服务架构的动态虚拟企业伙伴选择

在研究基于Web服务架构的动态虚拟企业理论基础上,提出一种支持企业扩展QoS约束和大规模的动态虚拟企业合作伙伴选择模型,对传统QoS进行扩展,利用QoS监控系统对企业扩展QoS进行实时监控和处理,给出该模型下的伙伴选择流程,并分析伙伴选择实现中的关键问题。对模型性能进行评价,实验结果表明了模型的合理性和可行性。     

虚拟企业伙伴搜索系统的设计

主要介绍了虚拟企业中伙伴企业搜索引擎系统的设计方法．该系统是一个专门搜集企业信息的专业型搜索引擎，它以元搜索为思想基础，利用网络机器人和信息抽取工具搜索大量准确可靠的企业信息，还具有邮件群发、企业注册等多项功能．该系统为虚拟企业提供了一个查找企业信息的平台，使得盟主能够更快捷、方便地找到适合某种特定任务的伙伴企业．     

基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配排序机制

随着语义Web服务技术研究工作的不断深入,因特网上语义Web服务数量急剧增加。如何快速便捷地定位可用语义Web服务已经成为一个迫切且关键的问题。在语义Web服务匹配技术研究中,其中一个重要的研究主题就是语义Web服务匹配结果的排序机制。本文在综合概括和分析各种关于语义Web服务匹配结果排序机制的基础上,提出了一种基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配结果排序机制,利用该排序机制,计算待匹配语义Web服务的语义相似度量,并依据此度量对语义Web服务匹配结果进行排序。该度量模型将语义Web服务引用概念间的语义关系转换成可精确比较的量化度量值,对属于相同语义匹配类型的匹配候选服务也能够分别计算语义距离,区分出相同匹配类型的候选服务与服务请求的匹配程度,从而达到改善用户对语义Web服务的搜索体验的目的。     

基于本体相似的Web服务搜索

随着越来越多的Web服务被提交到UDDI注册中心注册,搜索一个合适的Web服务开始变得和在互联网上找到一个合适的页面同样困难。现有的技术主要是通过关键字匹配的技术来对UDDI注册中心Web服务的描述信息进行检索。但鉴于Web服务描述信息非常稀疏的特点,传统的信息检索技术并不能得到很好的效果,因此提出了基于本体的Web服务检索技术。在已有的对Web服务检索流程的改进的基础上,充分利用了从UDDI注册中心得到的Web服务描述信息,用本体来描述其内部的关系,并在此基础上应用本体相似技术来比较和匹配Web服务描述信息。     

虚拟企业伙伴选择方法研究

阐述了虚拟企业伙伴选择在构建虚拟企业中的重要作用,说明了如何构建一个群决策环境下的基于INTER-NET的虚拟企业伙伴选择系统,提出了一种基于层次分析法的虚拟企业伙伴选择的数学方法。并结合供应商伙伴选择问题,给出了一个虚拟企业伙伴选择系统事例。     

语义Web服务搜索研究概述

收集语义Web服务搜索研究的3个主要内容：服务资源的索引、搜索条件的表达和服务资源的匹配、排序方面的相关工作,对当前研究工作进行了分类归纳,最后归纳语义Web服务搜索所面临的挑战。     

基于多Agent协商的虚拟企业伙伴选择方法

伙伴选择是虚拟企业建立过程中的核心问题,分析了虚拟企业的特点、虚拟企业环境下协商问题的特点,提出了一个适合于虚拟企业环境的多Agent协商模型。该模型支持多Agent多议题的多轮谈判,并将Agent类型引入到协商中来,作为指导协商Agent提议的一个重要因素。在不完全信息的条件下,应用贝叶斯学习的方法,更新既有信息,并通过分析对方Agent的历史提议序列,推测其类型,来指导自身的提议策略和战术,使自己的提议更具有针对性,避免了盲目性,从而节约协商时间,提高了协商的效率,使得盟主企业能在尽短的时间里寻找到理想的合作伙伴。     

基于元数据的语义搜索技术研究

描述了为现有的Web资源加入元数据语义描述信息,从而可提高基于语义的搜索引擎的查准率提出一种搜索引擎和外界智能设备或终端交互的接口形式最后展望语义Web和语义搜索引擎相关技术进一步发展的方向.     

虚拟企业伙伴选择的粗糙集方法

将粗糙集理论应用于虚拟企业合作伙伴选择中,提出了基于粗糙集理论的虚拟企业伙伴选择的模型和方法.该方法根据各潜在伙伴企业的样本数据集建立决策系统,以伙伴选择的评价指标作为属性,从中挖掘出反映评价指标本质关系的重要属性以及伙伴选择知识规则.这些规则很好地描述了有限样本中所反映出的属性之间的本质特征,运用这些规则可对伙伴选择数据库中的其他样本有效地进行伙伴选择.应用实例表明,该方法是正确有效的.     

基于语义向量模型的Web服务匹配方法*

针对当前Web服务匹配方法中存在的缺陷,将语义Web服务匹配方法与信息检索技术相结合,提出一种利用语义相似度扩展向量模型的Web服务匹配方法,并通过实验对匹配效果进行了检验与分析。实验结果证明,与基于经典向量模型的匹配方法和相关语义匹配方法相比,该匹配方法具有更高的准确率。     

基于多本体的语义Web服务发现研究

随着大量Web服务的出现,迫切需要高效的服务发现方法。语义Web服务将Web服务和语义相结合,充分利用语义增强Web服务。现有的语义Web服务发现研究中,大多采用同一本体描述服务需求方和提供方的知识。而现实世界里,很多时候服务需求方和服务提供方采用了不同的本体。针对多本体下的语义Web服务发现问题,给出了一种新的计算不同本体概念相似性的算法,提出了基于多本体的语义Web服务发现方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

用模糊综合评价方法选择虚拟企业合作伙伴的研究

提出了采用模糊综合评价的方法解决虚拟企业候选合作伙伴的选择问题,包括用层次分析法确定模糊评价的权系数,建立虚拟企业伙伴选择的模糊评价数学模型.并结合具体应用进行了实例分析,证明了该方法的有效性.     

基于语义网的高效信息查询方法

为了提高Web信息检索的准确率,提出一种基于语义网的高效信息查询方法。首先从本体库中提取目标资源与查询关键字之间的语义路径,通过分析语义路径所包含的属性的权重和识别能力,分别计算每个语义路径的权重;然后,根据资源与查询关键字之间的语义路径的权重、数量和特异性,分别计算每个资源与各关键字之间的语义相关性,并结合关键字的涵盖范围和识别能力综合计算每个资源与关键字集之间的语义相关性;最后,以该相关性为依据对所有资源进行排序和输出。实验结果表明,与OntoLook、tf*idf和TMSubtree三种语义网查询算法相比,基于语义网的高效信息查询方法的平均正确率分别提高了69.0、25.0和21.0个百分点;平均召回率分别提高了77.1、28.3和24.3个百分点;平均F测度值分别提高了72.4、26.4和22.4个百分点。实验结果表明:该方法不仅能够有效提升语义查询的准确率,而且对隐性信息也有很好的查询效果。     

一种面向语义网服务的本体映射框架*

本体的异构性阻碍了语义网服务的互操作。从解决语义网服务中本体的异构问题出发,同时考虑到目前的本体映射系统大多效率不高、映射结果不够准确的问题,提出了一种适用于语义网服务的本体映射方法及系统框架。该方法利用机器学习技术来提高本体映射的自动化程度,利用综合评判技术修正映射结果,以提高本体映射的准确率。采用OAEI 2007的基准测试数据集benchmarks进行实验测试,结果表明本系统的性能基本达到预期效果,能够有效地解决语义网服务中的本体异构问题。     

基于完备回溯树的语义Web服务自动组合

基于语义的Web服务自动组合方法具有较高的效率及自动化程度,能更好地解决复杂的服务组合问题。提出一种基于完备回溯树的语义Web服务自动组合方法（CBT_ASWSC）,该方法为Web服务引入语义以实现对象间的语义转化并将搜索空间受限于完备回溯树中,在加快Web服务组合效率的同时提高了Web服务组合的成功率。     

基于Web Services和MA的虚拟企业架构

虚拟企业是企业间的一种动态联盟,它面向全球范围的企业资源,通过构建VE联盟之间的快速重组,实现联盟企业之间的敏捷化和柔性化.因此它是未来企业生产经营和市场竞争的发展模式.随着市场竞争的日趋激烈和信息技术的高速发展,对虚拟企业的发展提出了更高的要求.为了解决虚拟企业耦合度过高、缺乏柔性等问题,在分析了Web服务和多代理技术在虚拟企业中应用的必要性和可行性基础上,提出了基于Web服务和多代理的虚拟企业架构,并给出了一个改进模型.     

基于服务提供方与请求方的语义Web服务选取研究

充分考虑请求方与提供方的情况,结合服务提供方的信誉度与服务请求方的满意度,以请求方的满意度为主,参考提供方的信誉度,提出了一个服务发现与选取的参考模型WSDM-CS,结合本体深入讨论了信誉度与满意度的实现算法,并应用到语义Web服务中, 以提高在语义Web服务选择中的准确性和可靠性.     

基于语义虚拟环境的虚拟人动画研究与实现*

现有虚拟环境建模（如VRML/X3D）主要集中在几何图形的描述,所显示的虚拟场景对于人是可理解的,但对于计算机是不可理解的,因而难以作有意义的自动处理。基于语义Web设计了一个语义虚拟环境（主要包括语义虚拟场景和语义虚拟人）,并设计了基于语义虚拟环境的虚拟人动画引擎。语义虚拟环境使得计算机能够理解和自动处理虚拟环境的语义信息,并且使得虚拟环境系统具有可重用性、可扩展性和可集成性。最后,在语义虚拟环境和虚拟人动画引擎的基础上开发了一个办公室场景中智能虚拟人行动推理的系统,取得了很好的效果。