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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,動態(tài)服務(wù)組合技術(shù)逐漸成為當(dāng)前的一大研究熱點(diǎn)。動態(tài)服務(wù)組合技術(shù)以語義網(wǎng)為基礎(chǔ),要求網(wǎng)絡(luò)具有語義功能,能夠動態(tài)地發(fā)現(xiàn)、選擇和組合服務(wù)。而目前增強(qiáng)語義的研究多集中在本體論方面,如對于領(lǐng)域知識建立相應(yīng)的領(lǐng)域本體,對Web服務(wù)建立相應(yīng)的服務(wù)本體等。因此“本體”技術(shù)的研究對于服務(wù)組合技術(shù)的研究而言至關(guān)重要。 另外,個性化的要求使得服務(wù)組合過程越來越重視用戶的需求,提供滿足用戶個性化體驗(yàn)的服務(wù)越來越成為服務(wù)提供者努力的
2、目標(biāo)。而要在服務(wù)組合過程中組合出更具個性化、令用戶滿意的服務(wù),就必須考慮用戶的偏好。 本文針對以上兩個問題展開研究工作,取得了以下研究成果: 1)提出一種基于屬性語義關(guān)聯(lián)的服務(wù)組合方法,該方法轉(zhuǎn)換服務(wù)的輸入、輸出參數(shù)為服務(wù)的相關(guān)屬性,建立屬性語義關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行服務(wù)組合,可直接應(yīng)用推理引擎在本體之上進(jìn)行推理,不需通過復(fù)雜的機(jī)制進(jìn)行不同服務(wù)接口間的協(xié)調(diào)、統(tǒng)一,提高了服務(wù)組合的效率和成功率,屬于輕量級的服務(wù)組合方法。同時建立的領(lǐng)
3、域服務(wù)本體,能根據(jù)該本體的領(lǐng)域分類概念有效組織服務(wù),不僅能區(qū)分不同服務(wù)間的功能,還能縮小服務(wù)選擇時的搜索范圍。 2)為使偏好描述適用于動態(tài)服務(wù)組合,提出一種屬性分解的偏好本體表示方法PODDA。該方法增加了偏好描述的語義及語義關(guān)聯(lián),并把用戶對服務(wù)的偏好分解為多個子偏好集合或?qū)傩云眉?,對?yīng)本體的建立可從領(lǐng)域本體的概念層次關(guān)系中提取服務(wù)的子偏好集合,從概念間的關(guān)聯(lián)度提取服務(wù)的屬性偏好集合,從而能夠充分利用領(lǐng)域本體中已存在的資源,
4、且能更深入地表示出用戶在多重約束下的偏好,使建立的偏好本體更合理和完整。為驗(yàn)證PODDA的有效性與合理性,建立了一個面向旅游領(lǐng)域的偏好本體對其進(jìn)行了驗(yàn)證。 3)在以上偏好研究的基礎(chǔ)上,對一類具有特殊性質(zhì)——“邊際效用遞減”性質(zhì)服務(wù)的推薦問題進(jìn)行了研究。該研究借鑒經(jīng)濟(jì)學(xué)中的消費(fèi)者行為理論,運(yùn)用偏好、邊際效用等方面的原理,對該類性質(zhì)的單一服務(wù)推薦問題以及多個服務(wù)的組合服務(wù)推薦問題分別進(jìn)行了研究。該方法可在一定預(yù)算前提下使得推薦的組合
5、服務(wù)理論上達(dá)到效用最大化。 以上提出的個性化服務(wù)組合方法,需要在大量服務(wù)中選擇滿足用戶需求的服務(wù),這使得服務(wù)組合的效率急劇降低,急需要尋找有效的方法進(jìn)行服務(wù)組合優(yōu)化。為此,該研究提出兩種服務(wù)選擇和組合服務(wù)優(yōu)化算法,一種針對用戶QOS屬性限制,一種引入用戶偏好本體,增加偏好權(quán)重,使優(yōu)化結(jié)果更適合用戶的個性化需求。 4)提出一種多信息素動態(tài)更新的蟻群算法MPDACO,用于進(jìn)行服務(wù)組合優(yōu)化及適應(yīng)服務(wù)組合優(yōu)化過程中Web服務(wù)的動
6、態(tài)性、不穩(wěn)定性,以及多QoS屬性限制等問題。該算法可以適應(yīng)服務(wù)組合優(yōu)化過程中發(fā)生的服務(wù)無效、服務(wù)增加以及服務(wù)QoS變化等情況,為使算法能較快地收斂于最優(yōu)解,在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上對算法進(jìn)行了改進(jìn)。另外,還提出一種基于蟻群算法原理、啟發(fā)式發(fā)現(xiàn)較好解的算法,用于提高大規(guī)模服務(wù)選擇問題的效率,在較少的迭代次數(shù)下即可以獲得較優(yōu)解。 5)為解決引入用戶偏好本體后大規(guī)模服務(wù)的選擇問題、服務(wù)選擇中的信息重用問題以及組合服務(wù)的個性化問題,提出一種基于蟻群
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