约束驱动的语义Web服务相似性问题研究

目前,在Web服务处理过程中,服务需求者和服务提供者间还是以语法的形式去理解对方,Web服务发现的目的只是能够查找到满足需求者基本要求的服务,很难按照需求者的具体要求细致地描述服务,这样查找到的服务很难达到优化的目的。我们主张通过对Web服务添加丰富的语义描述,将需求者的要求按约束的形式形成服务模板,然后将服务模板与从服务注册库中的服务进行基于语义的相似性评价,从而形成候选服务集合,最后从该集中找到能全面满足需求者要求的最佳服务。这在很大程度上提高了Web服务处理的精准度和效能,同时将以往能否找到合适Web服务的问题提升为怎样选择最佳Web服务的问题。     

整合Agent与语义Web服务

目前的语义web服务方法和标准提供了很多由Agent平台操纵的基础设施，这有利于Agent与语义web服务的结合。本文分析了语义web服务与Agent之间的关系，提出Agent的主要角色是用来封装用户的意图，协调用户的目标，并最终调用web服务.我们利用当前的Agent技术与语义web服务技术，设计出自己的平台，整合了Agent BDI模型与语义Web服务。     

基于语义的Web服务发现方法的研究

传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好的满足用户需要.在研究本体与语义web服务的基础上,提出了一种基于语义的web服务发现框架与服务发现算法,从而提高查准率.     

扩展UDDI以支持语义信息的研究

介绍了一种扩展UDDI以支持语义信息的方法,即在注册Web服务时添加语义信息,并支持基于语义的查询。首先在UDDI系统中加入一个领域本体库,再为该UDDI中的每个注册服务添加语义信息,并将服务和本体库的对应关系存入到UDDI的数据库中。在服务申请者查询Web服务时,由用户提供语义查询模板,根据用户描述的本体语义信息得到候选服务列表,再根据用户对服务质量的要求计算候选服务的匹配度,将候选服务依照其匹配度的大小顺序返回给用户。     

基于语义web的agent系统模型

随着互联网的迅速发展，网络信息的处理变得越来越复杂，语义web技术的出现正是为了解决这样的问题。在语义web上信息表示是面向机器可处理的，因此使得机器更容易自动处理网络上的资源，这大大方便了对网络资源的利用和收集。本文在此基础上提出一个基于语义web的agent系统模型，该系统主要包括information server、ontology base、client application三个模块，并结合了本体收集agent、搜索agent和本体agent。其中知识的表示由ontology实现，并可利用其实现一定的推理。     

面向服务的语义网格框架及其关键技术

由于传统的网格存在信息格式异构等问题，导致网格无法像原先设想的那般高效无缝自动化，因此在网格中引入语义的概念，希望通过语义网格来弥补这种缺陷。分析了语义网格与网格及语义Web的关系，阐述了语义网格中与语义web共享的关键技术，并基于面向服务的思想，提出了一个面向服务的语义网格框架，并对它做了详细的描述。     

语义Web服务系统模型研究

目前的Web服务过程中需要大量的手动操作，这难以满足现今动态的、组合的业务处理要求。为了有效的解决上述问题，我们提出了语义Web服务系统模型，该模型使用了源码注解、服务模板和约束分析等先进技术，这样不但提高了Web服务操作的自动化程度，而且增强了Web服务处理的精准度和效能，同时将以往能否找到合适Web服务的问题提升为怎样选择最佳Web服务的问题。     

基于QoS的规划选择和构建

当Web服务技术已成为企业间或企业内部系统间,服务发布和共享的首选方式。web服务与Agent结合代表了web服务技术的发展方向之一。服务Agent能够管理一组密切相关的Web服务,并智能化地向外界提供综合的、集成的服务功能。服务Agent内部的规划集合体现了其服务能力。定义了规划的种类、基于目标本体的语义模型和基于ECA规则的语法模型;设计并实现了基于本体推理的目标匹配和基于QoS的规划选择,提出了基于QoS的抽象规划构建;介绍了一个实例和系统实现方法。     

一种安全的语义Web服务模型研究

语义Web作为一个新兴的研究方向发展迅速,语义Web服务技术也越来越受重视,同时安全问题也成为语义、Web服务技术中不容忽视的研究课题。分析了web服务的安全现状,根据语义Web服务的主要安全需求提出了一种安全的语义web服务模型,并详细介绍了模型的构成。模型应用安全本体并结合原有的安全基础设施,使用SSL／TLS协议保证传输层的数据安全,并使用XML数字签名规范、XML加密规范与SOAP消息相结合保证数据机密性、完整性和不可否认性,能够比较全面地为语义Web服务提供安全保障。     

一种安全的语义Web服务模型研究

语义Web作为一个新兴的研究方向发展迅速,语义Web服务技术也越来越受重视,同时安全问题也成为语义、Web服务技术中不容忽视的研究课题。分析了web服务的安全现状,根据语义Web服务的主要安全需求提出了一种安全的语义web服务模型,并详细介绍了模型的构成。模型应用安全本体并结合原有的安全基础设施,使用SSL／TLS协议保证传输层的数据安全,并使用XML数字签名规范、XML加密规范与SOAP消息相结合保证数据机密性、完整性和不可否认性,能够比较全面地为语义Web服务提供安全保障。     

基于QWS的Web服务集消减算法

在基于人工智能理论的Web服务自动组合推理中,推理的复杂度呈指数级增长,难以在实际中应用。针对上述问题,提出一种基于QWS数据集的Web服务集消减算法RfWss-QWS,从Web服务的评估、调用、监控和管理出发,选择效率、稳定性和价格等最优的服务,从而最大限度地消减服务集,得到一个精简且完备的服务集合用于服务的自动组合推理。     

一种新的启发式Web服务组合算法

作为推动SoA和Web服务向纵深化发展的重要支撑技术,Web服务组合一直在领域研究中占据着重要地位。提出了一种新的启发式Web服务组合算法—HASC算法,该算法分为遍历搜索和回溯组合两个过程。前者以Web服务输出集合基数为启发函数,确定到达每个目标本体所需调用的Web服务;在此基础上,后者采用输出集合与目标集合交集的基数为启发函数,逐步建立输出集合到输入集合的回溯路径,进而获取最优组合方案。最后,以公共测试集EEE05和ICEBE05为测试对象,对该算法的性能进行深入分析。实验结果表明,该算法在组合效率和寻求最短组合路径方面较同类算法有较大提升。     

一种服务聚合中QoS全局最优服务动态选择算法

Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来得到了迅速的发展.如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务聚合中服务选择技术的不足,提出了一种解决服务聚合中服务动态选择QoS全局最优化问题的实现算法GODSS(global optimal of dynamic Web services selection).算法的主要思想是把服务动态选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标遗传算法的智     

WSB: a broker‐centric framework for quality‐driven web service discovery

Web service interfaces can be discovered through several means, including service registries, search engines, service portals, and peer‐to‐peer networks. But discovering Web services in such heterogeneous environments is becoming a challenging task and raises several concerns, such as performance, reliability, and robustness. In this paper, we introduce the Web Service Broker (WSB) framework that provides a universal access point for discovering Web services. WSB uses a crawler to collect the plurality of Web services disseminated throughout the Web, continuously monitor the behavior of Web services in delivering the expected functionality, and enable clients to articulate service queries tailored to their needs. The framework features ranking algorithms we have developed which are capable of ranking services according to Quality of Web Service parameters. WSB can be seamlessly integrated into the existing service‐oriented architectures. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Discovering admissibleWeb services with uncertain QoS

Open and dynamic environments lead to inherent uncertainty of Web service QoS (Quality of Service), and the QoS-aware service selection problem can be looked upon as a decision problem under uncertainty. We use an empirical distribution function to describe the uncertainty of scores obtained from historical transactions. We then propose an approach to discovering the admissible set of services including alternative services that are not dominated by any other alternatives according to the expected utility criterion. Stochastic dominance (SD) rules are used to compare two services with uncertain scores regardless of the distribution form of their uncertain scores. By using the properties of SD rules, an algorithm is developed to reduce the number of SD tests, by which the admissible services can be reported progressively. We prove that the proposed algorithm can be run on partitioned or incremental alternative services. Moreover, we achieve some useful theoretical conclusions for correct pruning of unnecessary calculations and comparisons in each SD test, by which the efficiency of the SD tests can be improved. We make a comprehensive experimental study using real datasets to evaluate the effectiveness, efficiency, and scalability of the proposed algorithm.     

Integrating implicit feedbacks for time-aware web service recommendations

An increasing number of Web services have been published on the Internet over the past decade due to the rapid development and adoption of the SOA (Services Oriented Architecture) standard. However, in the current state of the Web, recommending suitable Web services to users becomes a challenge due to the huge divergence in published content. Existing Web services recommendation approaches based on collaborative filtering are mainly aiming to QoS (Quality of Service) prediction. Recommending services based on users’ ratings on services are seldomly reported due to the difficulty of collecting such explicit feedback. In this paper, we report a data set of implicit feedback on real-world Web services, which consist of more than 280,000 user-service interaction records, 65,000 service users and 15,000 Web services or mashups. Temporal information is becoming an increasingly important factor in service recommendation since time effects may influence users’ preferences on services to a large extent. Based on the collected data set, we propose a time-aware service recommendation approach. Temporal information is sufficiently considered in our approach, where three time effects are analyzed and modeled including user bias shifting, Web service bias shifting, and user preference shifting. Experimental results show that the proposed approach outperforms seven existing collaborative filtering approaches on the prediction accuracy.     

基于信誉模型的Web服务优化选择

随着Web服务技术的发展与广泛应用,提供相同功能的Web服务越来越多,而如何在其所提供的Web服务中选择最优服务成为关键问题.传统的基于服务质量(QoS)模型的选择方案已不能满足此要求.提出了一种基于信誉模型并结合QoS的优化选择方案,首先利用工作流组织模型确定服务使用者之间的信任度结,结合可信用户的反馈评价值,确定服务的主观信誉度,然后根据Web服务的QoS量化模型,计算出客观质量值,最后结合二者选出最优的服务.     

蚁群算法在Web服务组合中的应用

为了在服务组合过程中高效地发现、选择满足用户要求的Web服务,提出基于蚁群算法的多目标优化组合用以实现用户对组合服务质量的需求。该方法根据不同Web服务的QoS属性指标,选择相应的Web服务得到Pareto最优解集合,用户根据实际需要或对目标函数的偏好,从Pareto最优解集中挑选一个或多个解作为组合服务质量问题的最优解,从而形成最后的决策方案。从理论和实验2个方面与相关研究成果进行分析比较。