基于向量空间的Web服务发现模糊方法

Web服务已逐渐发展成为重要的分布式计算范式。在综合分析了现有的Web服务描述文档的基础上,提出了一种基于模糊集的服务特征项集选取算法以及Web服务向量空间的生成方法。利用生成的向量空间,对Web服务进行模糊聚类。基于此,文中给出了向量空间中进行Web服务发现的模糊方法。所提出的方法只需利用现有的Web服务描述信息,保证了服务发现的有效性。     

一种基于模糊聚类的知识发现

该文利用模糊分类聚类理论,提出并论证了一种从局部模式向全局模式进行数据融合的模型,针对分布式的信息数据库系统的局部数据挖掘问题,提出了基于事实的物理维度和基于事实数据信息的两种不同出发点的分类聚类模型与算法,并对两者进行了比较,结果是在实际应用中均能较好地解决问题,能起到辅助决策的作用。     

基于模糊聚类优化的语义Web服务发现

语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低.为解决该问题,提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法.采用改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法,实现对服务聚类预处理,在模糊聚类时,综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数,并扩展已有的服务匹配机制,在匹配时,将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子.实验结果表明,在模糊聚类稳定的条件下,该方法的服务平均查全率为79.6％,平均查准率为85.9％,均高于未采用聚类处理和只采用输入/输出参数的FCM聚类处理方法.     

模糊C-均值聚类语义Web服务发现

为了在大量的web服务中快速、准确和高效的发现能够与请求服务相匹配的最佳服务,提出了基于模糊C-均值的语义web服务发现方法。该方法给出了扩展后的服务发现框架,增加了语义信息和服务聚类,分析现有服务发现聚类方法存在模糊语义支持不足的缺点,并综合考虑影响服务匹配的概念节点间语义距离、节点深度和密度因素。在此基础上给出了基于模糊C-均值语义相似度匹配算法。通过实验结果表明了该方法是有效的。     

一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。     

一种支持一致性QoS适度模糊匹配方法

针对目前有关Web服务QoS的研究很少考虑到QoS非功能服务现状,在Web服务模糊匹配框架的基础上,从消费者需求的角度出发,通过引入模糊逻辑,提出了一种一致性QoS适度的模糊匹配方法.该方法将消费者的意见进行模糊相似聚类计算,使消费者达到对某个QoS属性值的一致性认识,然后通过实验对这种方法进行验证.实验表明,该方法在模糊匹配过程中采用了相对客观的QoS值,能够有效的提高Web服务的查准率.     

一种基于服务簇网元模型的Web服务发现方法

定义了服务簇的网元模型,提出了一种基于服务簇网元模型的Web服务发现方法.首先,通过计算Web服务的功能描述及参数的语义相似度,对服务库中的服务进行聚类;其次,对服务参数进行统一标注,建立服务簇的网元模型,并对服务簇参数矩阵进行规范化处理;最后,基于服务簇参数矩阵,实现服务快速发现.基于Petri网,首次提出了服务簇的形式化模型,并在此基础上进行了服务快速发现.结果表明,利用网元模型建模服务簇是有效的、合理的,并且与传统的基于参数匹配的服务发现相比,所提方法有效地减少了参数匹配次数,提高了服务发现效率.     

一种基于模糊规则的分类方法

本文提出了一种基于模糊规则的分类方法。首先介绍了一种新的模糊规则提取方法,然后基于所提取的模糊规则给出了一个采用二级判决的分类算法,并利用IRIS数据对此分类算法进行了仿真测试。结果表明,该算法在训练样本较少的情况下,仍能得到很好的分类效果.     

一种基于模糊聚类的资源发现策略

Chord是一款较为成功的P2P资源发现算法,但在网格环境中由于网格资源固有的特性,影响了其发现效率。针对网格资源的复杂多样性以及很难精确分析其相似程度,提出利用模糊聚类的方法对资源进行属性划分,将资源分成多个资源相似集合,结合Chord路由算法,相似资源存放在较近的Peer上组织成2维Chord结构。实验结果表明,与原Chord路由算法相比,该策略能有效降低查寻时间,资源发现效率明显提高。     

一种基于模糊聚类的模糊辨识方法

介绍一种基于模糊聚类的模糊辨识方法。首先利用含有聚类准则函数的模糊聚类方法来确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数。该方法应用于Box-Jenkins数据仿真实例,仿真结果表明该方法简单有效。     

一种基于移动用户的高效率服务发现算法

提出了移动Internet服务管理框架模型,提出的高效服务发现算法就是基于这一框架模型的,并对这一算法进行了仿真,结果表明,经过优化后,不仅节省了无线宽带资源,而且还保证了服务的可用性,提高了服务发现的效率。     

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。     

一种基于语义的服务发现算法

提出了基于语义Web的技术。首先要定义一个服务本体,服务提供者通过服务本体描述服务信息,并以语义Web的形式来发布。用户可以定义查询条件来查询自己所需要的服务。查询条件可以多种形式定义,如语义Web形式和三元组形式。这需要有一个算法来处理用户查询,能够处理语义信息并进行推理,对用户的查询和所提供的服务进行匹配,并返回查询结果。文章研究了语义Web的推理机制,并提出了一种用于快速和准确的服务发现的匹配算法。     

基于Chord和超结点CORBA服务发现研究

文章分析了基于局域网的CORBA服务发现机制的不足，并在Chord研究的基础上，提出了基于Chord和超结点的CORBA服务发现机制，解决了CORBA服务扩展到Internet上时，CORBA服务的发布、管理、定位问题，并进一步扩展为支持CORBA服务为一个CORBA服务链的情况。     

基于本体的多约束服务发现

随着Web服务的广泛应用,服务发现成为服务请求者和服务提供者之间的重要环节,服务发现机制的优劣直接关系到整个服务应用的质量.为了向服务请求者提供高质量的Web服务,提出一种基于本体的多约束服务发现机制,该服务发现机制在语义层面从多个角度选择满足服务请求者需求的最佳服务,从而提供更准确的服务,提高服务的性能;最后实验数据表明基于本体的多约束服务发现机制能在很大程度上提高查准率,进而可以明显地提高服务系统质量.     

基于两阶段匹配的网格服务发现模型

基于对服务发现需求的分析,将服务匹配过程划分为类型匹配和实例匹配两个阶段,提出了基于两阶段匹配的网格服务发现模型。该模型以VO为管理单位,在VO内采用两层发布架构。初步的实验结果显示该模型能有效地聚集服务信息并避免大量动态更新带来的负载。     

基于服务访问日志的服务发现研究

如何在大量的服务集合中准确快速地发现服务是服务应用的关键。针对传统的基于关键字的服务发现方式存在召回率和查准率低等缺点,提出了基于服务访问日志的服务发现方法。该方法通过挖掘服务访问日志,对查询词进行扩展,选择最优服务,并查找尽可能相关的服务,以达到优化的目的。实验结果表明,该方法在准确率和召回率上相对于基于关键字的服务发现有明显提高。     

基于Chord和超结点CORBA服务发现研究

文章分析了基于局域网的CORBA服务发现机制的不足,并在Chord研究的基础上,提出了基于Chord和超结点的CORBA服务发现机制-解决了CORBA服务扩展到Internet上时,CORBA服务的发布、管理、定位问题,并进一步扩展为支持CORBA服务为一个CORBA服务链的情况.     

基于模糊逻辑的数字家庭业务调度算法

近年来数字家庭技术迅猛发展,但业务调度还不够智能。提出一种基于用户偏好和模糊逻辑的数字家庭业务智能调度算法。该算法首先根据用户当前行为和时间段,应用模糊逻辑判断所处情景模式,再根据用户的行为偏好、心理状态和所处时间段预判出用户将要使用的业务。结果表明,先判断情景模式再预判业务的算法其成功匹配率明显高于直接预判业务的算法。考虑用户行为偏好和心理状态的算法更适应个性化的数字家庭环境,与最大最小公平调度等经典算法相比,提出的算法成功匹配率更高。     

基于SLP支持QoS约束的服务发现

基于SLP设计一个支持QoS约束的服务发现模型QCSLP,在使用DA工作模式的SLP中设计一个QoS管理者实体QM,支持QoS的计算和反馈,引入QoS标准化和综合QoS的概念,根据用户反馈信息对服务的QoS进行动态评估和调整。通过具有6个实体的模拟局域网环境验证结果表明,QCSLP能帮助用户发现满足其类型、属性以及服务质量要求的服务。