基于组合服务执行信息的服务选取方法研究

组合服务选取问题是服务计算领域的一个研究热点问题,已往的选取方法大多基于难以准确获取的服务QoS信息,且算法思路复杂.文中提出了一种基于组合服务执行信息的服务选取方法.该方法分为3个阶段:数据生成阶段、数据挖掘阶段和服务选取阶段,分别进行组合服务执行信息的记载和相关数据集的生成、路径分支关联规则和服务执行顺序序列模式的挖掘以及基于挖掘产生的知识模式进行服务选取.文中首先给出一种可以方便记载日志的服务组合系统架构;然后提出一种基于时间加权的算法模型,以有效地进行路径分支关联规则和顺序序列模式的挖掘;最后对文中的组合服务选取方法进行描述.实验结果表明:文中方法在选取出的组合服务健壮性方面要优于基于QoS的方法.     

基于词性的文本挖掘算法在IDS日志中的应用

提出一种以词性为参考值的文本挖掘算法,能有效挖掘与种子词有关的关联规则。基于Bootstrapping算法思想,既减少了预处理阶段对于词根还原的依赖,能处理日志中出现的中文词汇。增加了对于日志文本上下的理解,提高了关联规则的有效性,并应用与IDS日志挖掘之中,有效改善挖掘效率,为规则库提供关联规则。     

基于日志挖掘的Web service安全关联规则挖掘算法及应用

针对传统的Web service安全性测试方法存在的低效性和盲目性,提出了一种基于Web service日志挖掘的安全关联规则挖掘算法,并阐述了算法的应用环境。通过该算法挖掘出正常行为的关联规则,采用错误注入的方式对Web service注入预先设计的构造算子,并把执行后的日志与关联规则进行比较,进而发现Web service存在的安全性问题。实验结果表明,该算法较大地提高了日志挖掘的效率及覆盖率,同时应用该算法能较好地检测出Web service的安全性问题,进一步表明提出的算法是可行有效的。     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用

文章重点研究了Web日志挖掘以及关联分析中的关联规则挖掘算法FP_Growth算法,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,并将该算法应用于某高校图书馆个性化服务系统My Library的设计过程中,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

基于工作流模板的Web服务组合模型研究

服务组合是Web服务应用的一个重要研究方向,利用工作流与服务组合的相似性,提出了一种基于工作流模板的Web服务组合模型;该模型利用功能语义在服务匹配上的优点,对流程、服务进行较为准确的查询;并通过Agent技术来执行组合方案;最后结合服务发布算法,将组合后的服务和流程发布在注册库中.     

使用倒排索引优化面向组合的语义服务发现

提出为服务库中所有注册服务的输出建立倒排索引,以快速、准确、高效地发现目标服务.即为每个输出维护一个服务列表,用于记录在该服务库中所有能够产生该输出的服务.基于倒排索引机制,提出面向组合的服务发现算法.该方法利用倒排索引的优势,极大地减少了搜索空间,并通过挖掘服务组合提高服务发现的查全率.仿真实验表明,该方法能够在大规模服务库中快速、全面地响应用户请求.     

基于区域—频道访问度的民意热点信息挖掘算法

为了有效地从电子政务网站的Web日志中挖掘民众关注的热点信息, 提出基于区域—频道访问度的民意热点信息挖掘算法——PHIMA算法。该算法在分析目前Web日志挖掘算法存在的问题的基础上, 利用提出的区域—频道访问度概念设计Web访问矩阵, 并基于该矩阵结合区域—频道访问度和灰关联分析法提出。实验表明算法能有效地挖掘民意热点信息, 可用于电子政务网站站点优化、个性化服务和为决策者提供决策支持等。     

关联规则在Web日志挖掘中的应用研究

首先分析了类FP关联规则挖掘算法,然后重点介绍了如何对Web服务产生的大量日志数据进行收集、预处理,并基于类FP挖掘算法对Web日志进行分析,发现新模式,为优化网站建设提供有价值数据。     

.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法*

引入规则提取量的度量标准,提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,具有更强的全局与局部搜索能力。实验结果表明,该算法能高效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

P2P工作流系统的调度框架设计和实现

为了把参与者信息用于业务流程调度,同时给出基于流程实例迁移服务的一个可扩展性强的调度框架,提出了一个在P2P工作流系统上的流程实例调度框架.通过在框架中加入一个根据参与者位置调度的算法和一个负载均衡算法,证实了该框架的确能够针对业务流程的不同特点进行决策从而提高流程实例的执行效率.通过网页绑定服务和参与者绑定服务保证流程迁移后能继续和业务系统交互,表明了调度框架的实用性.     

基于遗传算法的Android系统服务漏洞挖掘

针对常规模糊测试挖掘Android系统服务漏洞效率低的问题,提出并实现基于遗传算法的Anddroid系统服务漏洞挖掘框架ASFuzzer。该框架利用Binder驱动与系统服务的交互向目标发送测试用例。测试过程中根据结果的反馈,引导遗传算法对测试参数不断变异,并提出一种高效的基于概率排序与组合的遗传选择算子模型,从而提高样本覆盖率和模糊测试效率。通过框架在不同系统版本手机上的测试,挖掘到多个系统服务漏洞。与传统模糊测试方法相比,实验结果表明本文方案在漏洞挖掘效率方面更具有优势。     

一种双层P2P结构的语义服务发现模型

在开放的Internet环境下,多本体共存是一种必然.同时,集中式的语义服务发现机制是整个面向服务计算的瓶颈,导致系统的可扩展性差.为了支持多本体共存并提高系统的可扩展性,提出一种双层P2P语义服务发现模型.该模型以本体社区为核心,将iVCE(Internet-based virtual computing environment)的核心概念集成到P2P模型中.基于该模型,提出一种分两个阶段、3个步骤的服务发现算法.除了在本体社区内以外,算法还可以实现跨社区的服务发现.在本体社区内,算法首先根据语义相似性选定相应的注册服务器,然后再利用逻辑推理来实施精确的服务匹配.而跨社区的服务发现则按照一定的策略实施.该模型适用于多本体共存的开放环境.实验结果表明,通过合理的参数配置,模型能在查全率和服务发现响应时间之间加以折衷,并取得较好的结果;另外,模型能够在不降低服务查全率的情况下降低注册服务节点的平均负载.     

层次P2P网络下两级服务部署策略

针对服务放置问题,提出P2P覆盖网络框架下自上而下的两级服务部署策略,研究领域内部服务部署的优化模型和求解算法。仿真实验结果表明,领域内部服务放置策略能降低领域内部服务组合的代价,两级服务部署策略从整体上减小了用户获得组合服务的总代价。     

基于网络坐标的无结构P2P节点聚类算法

结合遗传聚类算法及K均值算法,提出一种混合的节点聚类算法,在无结构P2P网络中根据节点之间的距离进行聚类,可以优化其覆盖网络,提高系统的路由效率。实验结果表明,该算法具有良好的可靠性及可扩展性,能对节点进行有效聚类,且聚类后的节点平均延迟明显降低。     

基于距离的异常数据挖掘算法及其应用

给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据。作为特例,把单指标的异常数据挖掘算法应用于校园网Web服务器日志文件,给出了上网用户的频率分析图。     

基于P2P的视频点播系统模型及算法研究

服务器带宽是Internet视频点播系统的瓶颈问题。文中设计了基于P2P的VoD系统模型,讨论了以该模型为基础的BTBM-Tree建立、维护的算法思想。对整个系统进行了性能分析,表明系统具有较好的稳定性、扩展性和延迟性,能较好地解决网络带宽瓶颈。     

基于P2P覆盖网络的服务领域部署策略

针对服务部署策略不完善的问题,提出P2P覆盖网络框架下自上而下的2级服务部署策略。在顶层P2P网络中部署领域,并在每个领域中部署各种服务组件。对单个领域和伙伴关系领域的放置情况进行建模,使用3种算法进行求解。仿真实验结果表明,伙伴关系领域的邻近放置策略降低了跨领域组合服务的路由开销。