基于多维度服务情景的人的舒适需求建模

服务机器人需要针对不同服务情景下的任务需求切换对应的服务行为.为了提供一种能够体系化地涵盖服务机器人的全部服务情景的共性研究方法,提出了多维度服务情景的概念,通过机器人所处工作环境的大小、环境中的参与者的多少和参与者的动态情况等多维度因素来量化与理解服务机器人所面对的全部服务情景.基于多维度服务情景的量化与理解,设计了一种基于紧张空间的人的舒适需求建模方法.该模型描述了每种服务情景下人的紧张空间在工作环境的大小、环境中的参与者的数量和参与者的动态情况的影响下产生的不规则形变.最后,通过设计的仿真系统研究了多维度服务情景对应的人的紧张空间.多维度服务情景不仅可以覆盖全部服务情景,而且可以根据研究的需要调整所选取的因素.相较于枚举式的研究方法,多维度服务情景的概念更适用于服务机器人的研究.     

基于WordNet和Kernel方法的Web服务发现机制研究

目前,传统的基于语法的Web服务发现机制智能性较差,已无法满足用户需求.而基于语义的Web服务发现针对不同的领域和情景都需建立本体库,为发现机制的建立带来了一定的复杂性.将以上两者进行结合,提出一种基于WordNet和Kernel方法的Web服务发现机制.首先利用Kernel-WordNet-VSM对服务进行分类,其中,WordNet用作对抽取的特征向量降维,并采用Kernel函数计算向量之间的相似度.然后利用WordNet概念链中词之间的最短路径,从服务的功能属性方面,对用户的原始请求和服务进行语义层次上的匹配.从而在服务分类的精度上得到一定提高,在服务发现的智能性方面得到了一定的改善.     

情景感知的物联网服务推荐方法研究

如何根据用户实时的情景高效地为其推荐最为合适的物联网服务,已经成为当前服务计算与物联网领域亟需解决的关键问题之一。针对这一问题,提出了一种基于情景感知的物联网服务推荐方法。首先基于改进的FolkRank算法生成当前用户可用的物联网服务列表;之后,依据用户当前关键的情景构建用户情景信息模型,根据用户的情景模型从服务列表中筛选出最能满足用户当前情景的物联网服务。实验结果表明,所提出的情景感知的物联网服务推荐方法是可行的与有效的。     

基于SOA的Web服务可靠性预测

在SOA架构下,服务发现的准确率是影响服务可靠性的因素之一。为了提高Web服务可靠性的预测精度,分析服务发现的失效是非常关键的。首先分析Web服务发现过程中可能出现的失效因素,构建Web服务发现的可靠性模型,并在此基础上提出新的Web服务的可靠性预测方法。最后通过实验验证了Web服务发现阶段的失效对Web服务可靠性的影响,并通过实例说明了Web服务的新的可靠性预测方法。实验结果表明,新的可靠性预测方法更加适用于Web服务。     

移动情景和用户轨迹感知的众包服务推荐

随着移动互联网的快速发展和智能终端设备的迅速普及,服务类型与服务内容的日新月异,为移动用户带来严重的移动信息过载问题,如何为用户提供更好的服务推荐是亟待解决的难题。提出了一个移动情景和用户轨迹感知的众包服务推荐策略,首先对历史日志中的位置坐标通过聚类算法聚合成区域,然后挖掘出用户在不同移动情景下的轨迹模式,进而提取出移动规则并判断每条规则所属的情景;在进行众包服务推荐时,通过实时感知到的位置轨迹和移动情景信息,预测用户即将到达的位置区域,从而将区域内的众包服务推送给该用户。提出的预测方法避免了额外增加用户执行任务的时间、行程、费用等成本,给用户推荐更适合的任务,提高用户服务满意度。     

改进的传感器观测服务发布与匹配方法

当前SPS在面对大量SOS时,无法帮助用户快速有效地寻找到功能匹配的SOS。文中在SPS2.0标准的基础上对SOS的发布和匹配进行了改进。首先使用SAWSDL规范对SOS描述文档WSDL及用户提交的观测任务进行扩充和语义标注,增强了服务描述能力和发现效率;其次通过在服务匹配阶段加入服务行为约束兼容性检测,既减小了匹配资源耗费,又保证了匹配精度;最后根据SOS的特点及各属性的权重值进行逻辑匹配,来减小匹配复杂度。实验结果表明,该方法较传统的SPS在查全率和查准率方面有较为明显的提高。     

基于语义规则的Web服务发现方法

语义Web服务发现问题研究的核心内容是服务描述与对应的服务发现方法。服务描述分为服务请求描述与服务发布描述,但目前的服务发现方法,并未将请求描述与发布描述分开,以比对服务请求描述与服务发布描述中对应部分作为匹配依据,导致服务请求描述构建困难以及发现结果不够理想。提出以语义规则刻画服务请求描述,以本体构建服务发布描述,进行有效的以语义规则驱动的Web服务发现。对语义规则添加影响因子使得服务匹配精度可以通过匹配度来度量,并按照给定的调节系数来决定最终匹配是否成功。最后以OWL-S TC V2测试服务集合进行了对比实验,证实该方法有效地提高了查全率与查准率高,特别是Top-k查准率。     

基于情景演算的Web服务语义描述

Web服务是WWW发展的一个重要的趋势,Web服务的相关问题得到了广泛的研究和应用,Web服务的自动组合是其中一个热点。要实现Web服务的自动组合,必须对Web服务的语义进行形式化的描述。情景演算是一种形式化的建模和规划方法,利用情景演算对Web服务进行描述,能使自动组合结果更加快速和准确。在分析情景演算特点的基础上,使用情景演算对一个基于Web服务的会议行程安排系统进行了Web服务语义描述。     

带情景约束和增强语义的web服务匹配方法

针对目前语义web服务匹配方法中缺少对服务情景约束的考虑及传推理匹配的结果中同一级别缺少语义细分的缺点,设计了一种带情景约束和增强语义的相似度计算匹配方法。首先通过服务情景约束兼容性检测过滤掉不相关的服务;然后借助本体进行服务属性间的语义获取和语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度;最后对满足用户请求的服务进行反馈评价。实验结果表明,该方法较之传统的OWL—S／UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

支持情景应用构建的Web服务适配方法

为应对情景应用构建过程中,待连接服务之间的不匹配现象,提出了一种半自动的服务适配方法。提出了以树型文法表示服务的消息,并基于树型自动机的代数操作定义了服务的适配操作集,分析了该操作集的完备性。在此基础上,提出了支持情景应用构建的服务适配方法。通过在生物信息情景应用构建场景中的应用,表明该方法具有即时性好、适应服务差异以及无需硬编码的优点。     

A User Requirement Oriented Web Service Discovery Approach Based on Logic and Threshold Petri Net

In recent years, the number of Web services has increased significantly. Web service discovery has drawn much attention with the development of Web service applications and big data analysis. Under this circumstance, traditional Web service discovery strategies cannot adequately meet high user requirements due to the efficiency and precision of service discovery is low. In order to improve the accuracy and efficiency of service discovery, a user requirement oriented Web service discovery approach based on Petri nets is proposed in this study. A data preprocessing strategy of Web service is first designed. Then, a service clustering method is proposed based on Petri nets, which can conduct service cluster head generation, service cluster composition, and service discovery. The proposed method utilizes a superior data preprocessing method. Using simulation experiments, the efficiency and precision of Web service discovery are illustrated. Finally, the application value of the approach on real Web service is discussed.      

基于分布式聚类的不确定性Web服务发现研究

针对现有的Web服务发现机制存在的不足,提出了基于分布式聚类的不确定性Web服务发现方法。该方法为了提高服务检索效率,在分布式网络下对Web服务实现聚类,同时为了克服现有服务质量度量方法的主观性,实现了不确定性服务质量情况下的多属性决策的二次查找。通过实验结果分析证明了相比传统服务发现策略在保证服务质量和检索效率方面有明显提高。     

基于服务分组的语义Web服务发现研究

提出一种多本体环境下的服务组织和发现方法。服务注册时,根据服务本体合理组织服务,即计算服务描述与本体概念组间的相似度,对注册服务进行分组。服务发现时,不需要将服务请求与所有注册的服务顺序地、一个一个地进行匹配判断。它首先根据服务请求的服务领域,缩小服务查找空间,然后根据服务请求概念集与本体概念组之间的相似度,进一步减小服务查找空间,进而提高了服务的发现效率。同时设定服务请求概念集与本体概念组之间的相似度阀值ξ的大小,来保证服务的查全率;而服务查找空间确定后,按照服务功能参数匹配筛选满足服务请求功能需求的服务,最后参考服务质量进行选择服务,提高服务查准率。     

基于服务化技术的个人数据资源共享方法

随着信息网络的高速发展,电子产品普及率日益提高,个人数据资源分散化的存储在各种不同的设备之中,设备间方便高效的数据共享成为亟待解决的问题.针对现有的数据共享方法不能满足个人以及协同工作组内数据高效便捷的共享需求,运用服务化技术实现数据资源共享方法.本方法采用端对端的数据共享方式,使局域网环境下参与共享的个人及协同工作组内设备对等的运行数据Web服务化,服务发布和服务发现三个基本模块,在各模块的配合下实现多设备间的数据资源共享.相比常用的数据共享方法,具有无需搭建额外的硬件环境,共享效率高,支持无需下载的在线访问,避免了三方数据泄露风险以及系统资源占用率低等优势.方法有效的解决了多设备间高效数据共享面临的数据动态变化,信息一致性维护,节点异构,代价可接受等挑战.     

基于意图的物联网服务描述与发现

在物联网服务发现过程中,用户通常用自己的意图表达需求,而服务描述是对服务功能的说明,因此两者的不匹配会影响服务发现的准确率。同时随着服务的种类不断增多,服务发现的准确率不断降低。为了解决上述问题,提出在物联网服务描述中引入意图服务本体的方法,并在意图服务本体中扩展服务上下文和QoS。扩展后的意图服务本体存储在语义化服务描述OWL-S文件中,能够以意图的方式表达服务功能,丰富物联网服务描述的语义,提高服务发现的准确率。仿真结果表明,所提服务描述方法以及相应的服务发现算法相对于传统服务发现方法能提升6.7%的准确率。     

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。     

A field-based service management and discovery method in multiple clouds context

In diverse and self-governed multiple clouds context, the service management and discovery are greatly challenged by the dynamic and evolving features of services. How to manage the features of cloud services and support accurate and efficient service discovery has become an open problem in the area of cloud computing. This paper proposes a field model of multiple cloud services and corresponding service discovery method to address the issue. Different from existing researches, our approach is inspired by Bohr atom model. We use the abstraction of energy level and jumping mechanism to describe services status and variations, and thereby to support the service demarcation and discovery. The contributions of this paper are threefold. First, we propose the abstraction of service energy level to represent the status of services, and service jumping mechanism to investigate the dynamic and evolving features as the variations and re-demarcation of cloud services according to their energy levels. Second, we present user acceptable service region to describe the services satisfying users’ requests and corresponding service discovery method, which can significantly decrease services search scope and improve the speed and precision of service discovery. Third, a series of algorithms are designed to implement the generation of field model, user acceptable service regions, service jumping mechanism, and user-oriented service discovery.We have conducted an extensive experiments on QWS dataset to validate and evaluate our proposed models and algorithms. The results show that field model can well support the representation of dynamic and evolving aspects of services in multiple clouds context and the algorithms can improve the accuracy and efficiency of service discovery.     

基于语义规则的分阶段语义Web服务发现方法

为解决现有语义Web服务发现方法发现效率较低的问题,针对服务发现过程中服务描述不对称的特点,在现有研究基础上,提出了一种基于语义规则的分阶段语义Web服务发现方法.该方法使用语义规则来刻画服务请求描述,对服务发布本体进行了扩展,并通过分阶段服务发现,实现了服务匹配范围的准确界定,提高了服务发现的效率,保证了服务发现的质量.通过与已有算法在成功率、完成时间等方面的对比模拟实验,表明了该方法的性能.     

Trustworthy assurance of service interoperation in cloud environment

Cloud computing can be realized by service interoperation and its essence is to provide cloud services through network. The development of effective methods to assure the trustworthiness of service interoperation in cloud environment is a very important problem. The essence of cloud security is trust and trust management. Combining quality of service (QoS) with trust model, this paper constructs a QoS-aware and quantitative trust-model that consists of initial trust value, direct trust value, and recommendatory trust value of service, making the provision, discovery, and aggregation of cloud services trustworthy. Hence, it can assure trustworthiness of service interoperation between users and services or among services in cloud environment. At the same time, based on this model, service discovery method based on QoS-aware and quantitative trust-model (TQoS-WSD) is proposed, which makes a solid trust relationship among service requestor, service provider and service recommender, and users can find trustworthy service whose total evaluation value is higher. Compared to QoS-based service discovery (QoS-WSD) method, it is proved by the experiment for TQoS-WSD method that more accurate result of service discovery will be achieved by service requestor, while reasonable time cost is increased. Meanwhile, TQoS-WSD method strongly resists the effect of service discovery by untrustworthy QoS values and improves service invocation success-rate and thus assures trustworthiness of services interoperation.     

基于RGPS领域资产聚合的按需服务发现方法

服务发现机制面临两个现实问题:一是服务数量剧增、服务类型多样,二是用户需求多变、业务流程日益复杂,这些都导致服务发现日趋困难.传统服务发现机制往往关注服务本身的属性和内在特征,而忽略了服务发现的宗旨就是为了满足用户的需求.本文将基于RGPS领域资产(Role-Goal-Process-Service)的服务聚合技术引入到服务发现机制中,提出一个新的服务发现框架,实现服务的聚合和抽象,解决服务资源的按需服务发现问题.最后,构建一个服务注册管理原型平台,利用仿真实验对所提出的方法进行了验证.