本文選題：層次模型 + 科學(xué)工作流��； 參考：《中國地質(zhì)大學(xué)(北京)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著Web技術(shù)的發(fā)展,分布在因特網(wǎng)中不同節(jié)點(diǎn)處的應(yīng)用程序包裝為Web服務(wù),并突破平臺結(jié)構(gòu)的差異相互調(diào)用。為了構(gòu)建具有新功能的服務(wù),對已有服務(wù)進(jìn)行組合,形成復(fù)合服務(wù)鏈。隨著服務(wù)組合推薦技術(shù)的發(fā)展,常用的復(fù)合服務(wù)作為科學(xué)工作流進(jìn)行共享。科學(xué)工作流是由活動(服務(wù))、活動(服務(wù))之間的依賴關(guān)系以及子工作流組成�？茖W(xué)工作流的急速增長促進(jìn)了其發(fā)現(xiàn)、共享和重用。當(dāng)科學(xué)工作者構(gòu)建新的功能實(shí)驗(yàn)時,重構(gòu)新的工作流需要豐富的領(lǐng)域知識,以及對科學(xué)工作流中活動以及活動之間的依賴關(guān)系的深入了解。在此情景下,科學(xué)工作流的重用成為重要研究課題。目前,國內(nèi)外研究者對此問題進(jìn)行了廣泛而深入地研究。其中,如何對科學(xué)工作流的適配性進(jìn)行評估是當(dāng)前研究熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)工作通過科學(xué)工作流的結(jié)構(gòu)或語義標(biāo)識的途徑對科學(xué)工作流的適配性進(jìn)行探討。然而,這些工作對工作流、子工作流和活動之間層次性關(guān)系的研究尚不足,即對多粒度科學(xué)工作流的適配性的探索有待加強(qiáng)。為解決該問題,本文提出了基于層次模型的科學(xué)工作流重用算法。具體內(nèi)容如下:1)通過對科學(xué)工作流結(jié)構(gòu)的分析,針對科學(xué)工作流與活動、子工作流之間的關(guān)系,提出通過層次性模型表示科學(xué)工作流在多粒度下的功能性描述,從而表征科學(xué)工作流的結(jié)構(gòu)以及語義性信息;2)基于樹的編輯距離和語義相似度算法,提出基于層次模型的科學(xué)工作流適配性評估方法,考慮了科學(xué)工作流的層次性和工作流樹狀結(jié)構(gòu)以及語義信息。從而構(gòu)建科學(xué)工作流網(wǎng)絡(luò)模型,表示科學(xué)工作流之間的相似性關(guān)系;3)基于科學(xué)工作流網(wǎng)絡(luò)模型,提出基于圖骨架聚類算法對科學(xué)工作流進(jìn)行聚類,并發(fā)現(xiàn)核心工作流,代表相應(yīng)聚類。提出兩個階段的科學(xué)工作流的推薦算法�；诔跏茧A段確定的目標(biāo)聚類,算法在第二階段可快速檢索符合用戶需求的科學(xué)工作流,并進(jìn)行排序和推薦�；诒疚奶岢龅目茖W(xué)工作流聚類以及推薦算法,通過使用my Experiment科學(xué)工作流數(shù)據(jù)集,應(yīng)用不同聚類算法以及實(shí)驗(yàn)評估函數(shù),對比驗(yàn)證了本文聚類算法的有效性與準(zhǔn)確性。
[Abstract]:With the development of Web technology, applications distributed at different nodes in the Internet are packaged as Web services, and the differences in platform structure are called to each other. In order to construct new services, the existing services are combined to form a composite service chain. With the development of service composition recommendation technology, common composite services are shared as scientific workflow. Scientific workflow is composed of activities (services), dependencies between activities (services) and sub-workflows. The rapid growth of scientific workflow promotes its discovery, sharing and reuse. When scientists construct new functional experiments, reconstructing new workflows requires rich domain knowledge and in-depth understanding of activities and their dependencies in scientific workflows. In this situation, the reuse of scientific workflow has become an important research topic. At present, researchers at home and abroad have carried out extensive and in-depth research on this issue. How to evaluate the adaptability of scientific workflow is one of the current research hotspots. The traditional work discusses the adaptation of scientific workflow by the way of structure or semantic identification of scientific workflow. However, the research on the hierarchical relationship among workflow, sub-workflow and activity is not enough, that is, the research on the adaptability of multi-granularity scientific workflow needs to be strengthened. In order to solve this problem, a hierarchical model based reuse algorithm for scientific workflow is proposed. The specific contents are as follows: 1) based on the analysis of the structure of scientific workflow and the relationship between scientific workflow, activity and sub-workflow, a hierarchical model is proposed to represent the functional description of scientific workflow under multi-granularity. Therefore, the structure of scientific workflow and semantic information are represented. Based on tree editing distance and semantic similarity algorithm, a hierarchical model based assessment method for scientific workflow adaptability is proposed. The hierarchy of scientific workflow, workflow tree structure and semantic information are considered. Based on the scientific workflow network model, a graph skeleton clustering algorithm is proposed to cluster the scientific workflow, and the core workflow is found. Represents the corresponding clustering. A two-stage scientific workflow recommendation algorithm is proposed. Based on the target clustering determined in the initial stage, the algorithm can quickly retrieve the scientific workflow according to the user's needs in the second stage, and make sorting and recommendation. Based on the scientific workflow clustering and recommendation algorithm proposed in this paper, by using my Experiment scientific workflow data set, using different clustering algorithms and experimental evaluation functions, the validity and accuracy of this clustering algorithm are compared and verified.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3;TP393.09

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本文編號：1788115