云環(huán)境下Web服務(wù)資源選取技術(shù)的研究.pdf

1、當(dāng)今云計(jì)算SOA的架構(gòu)模式成為當(dāng)前企業(yè)的首選，這使得Web服務(wù)在數(shù)量上快速增長，隨著用戶群數(shù)量的不斷增加，Web服務(wù)需求量也隨之膨脹，在龐大的Web服務(wù)資源中，如何快速準(zhǔn)確地為用戶選取服務(wù)信息是當(dāng)前服務(wù)資源選取項(xiàng)目的難題。盡管現(xiàn)有的服務(wù)推薦系統(tǒng)能夠進(jìn)行服務(wù)推薦，但在服務(wù)推薦的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性上不夠盡意，存在用戶服務(wù)選取上沒有隨時(shí)間變化而變化的情況，以及在動態(tài)服務(wù)推薦中沒有涉及到服務(wù)響應(yīng)時(shí)間與服務(wù)推薦有效性和服務(wù)準(zhǔn)確性之間的關(guān)系，從而在服務(wù)

2、選取中直接導(dǎo)致服務(wù)選取的內(nèi)容不夠快速準(zhǔn)確，不能滿足用戶的服務(wù)需求。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴通過擴(kuò)展Web服務(wù)描述語言，以重新定義端口的方式來重新定義Web服務(wù)，將新描述引入可進(jìn)行概率不確定推理的BN，使BN能夠能通過時(shí)間變化對貝葉斯變量進(jìn)行約束從而影響服務(wù)選取的時(shí)間。⑵在貝葉斯服務(wù)選取模型中通過確定三個(gè)參數(shù)，包括時(shí)間片參數(shù)，擴(kuò)展的服務(wù)響應(yīng)時(shí)間，服務(wù)的語義參數(shù)等創(chuàng)建一個(gè)新的DBN，目的是可以通這這些參數(shù)計(jì)算，使貝葉斯服務(wù)選取可以

3、動態(tài)地根據(jù)用戶的需求進(jìn)行服務(wù)取，保證服務(wù)選取的實(shí)時(shí)性。⑶服務(wù)選取中存在著冷啟動與新用戶的問題，論文在協(xié)同過濾方式基礎(chǔ)上，采用以社區(qū)影響度計(jì)算出K個(gè)點(diǎn)，再應(yīng)用K-Means聚類進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)，對已有用戶進(jìn)行社區(qū)劃分來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，當(dāng)遇到新用戶或信息量稀少使貝葉斯動態(tài)選取方式條件性失效時(shí)，服務(wù)推薦模塊可利用其相似用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算來完成服務(wù)資源選取。⑷基于WSDL擴(kuò)展的DBN服務(wù)選取技術(shù)，不論是冷啟動與新用戶的情況或是服務(wù)數(shù)據(jù)量巨大時(shí)，都可