發(fā)布時間：2018-09-06 07:53

【摘要】：服務替換即對組合服務中的失效部分或不能滿足用戶需求的部分進行有效地更換，此領域是近年來的研究熱點問題之一。服務替換對組合服務的可靠執(zhí)行和服務的透明執(zhí)行都具有重要意義，而且，服務替換的研究對以用戶體驗為中心的軟件服務體系也有著非常特殊的意義。特別地，隨著用戶需求的多樣性和網絡環(huán)境的日益復雜性，對信息服務系統(tǒng)的用戶體驗要求越來越高，組合服務的復雜程度也越來越高。在解決服務替換相關問題時，現(xiàn)有方法思想比較單一，多以當前失效服務為替換對象，由此產生的選擇結果未必是在當前環(huán)境下最優(yōu)的選擇；目前提出的服務替換方法中，多數(shù)以被替換服務為匹配對象，得到的服務信息中存在冗余，不能適應日益復雜的組合服務替換需求；現(xiàn)有替換方法多注重服務功能上的相似，而對服務接口考慮的較少，方法的準確性有待提高。針對以上問題，本文從以下三個方面來開展工作。 （1）為了提高服務替換的效率，提出從上下文感知的角度，確定服務成本決策因素，在此基礎上，提出了一種替換對象的判斷模型和替換對象決策方法(Decision Making Method forSubstitution Object, DMMSO)，進而確定替換對象；（2）為了減少被替換服務的冗余信息，提出以待替換服務的組合上下文為研究對象，基于已有的著色petri網服務工作流建模方法，提出服務的組合上下文信息采集算法(Composition Context Information Collection Algorithm,CCICA)，以服務的組合上下文為服務信息采集源；（3）為了提高替換方法的準確性，提出基于編輯距離的服務替換方法(Levenshtein Distance-Based Service Substitution Method,LDBSSM)，并將服務接口的依賴關系加入到了算法中。 最后，本文設計和實現(xiàn)了一種上下文感知的組合服務替換機制仿真系統(tǒng)，通過實例介紹了系統(tǒng)的運行過程，驗證了本文方法的實用性。而且，進一步的仿真實驗表明本文提出的方法較好地提高了服務替換的效率，，減少了被替換服務的信息冗余，有效地提高了服務替換的準確性，具有更好的實用價值。
[Abstract]:Service replacement is one of the hot research topics in recent years, that is, the failure part of composite service or the part that can not meet the needs of users can be replaced effectively. Service replacement is of great significance to the reliable execution of composite services and the transparent execution of services. Moreover, the research of service replacement is of special significance to the software service system centered on user experience. In particular, with the diversity of user requirements and the increasing complexity of the network environment, the user experience of information service systems is becoming more and more demanding, and the complexity of composite services is becoming more and more high. In solving the problems related to service replacement, the existing methods have a single idea, and most of them take the current invalid service as the replacement object, and the resulting selection result is not necessarily the best choice in the current environment. Most of the services are replaced as matching objects, and there is redundancy in the service information, which can not adapt to the increasingly complex composite service replacement requirements. The existing replacement methods focus on the similarity of service functions, but less on the service interface. The accuracy of the method needs to be improved. In order to improve the efficiency of service replacement, we propose to determine the service cost decision factors from the perspective of context awareness. In order to reduce the redundant information of the replaced service, a decision model of the replacement object and the decision method of the replacement object (Decision Making Method forSubstitution Object, DMMSO), are proposed. (2) in order to reduce the redundant information of the service to be replaced, the composite context of the service to be replaced is proposed as the research object. Based on the existing modeling method of service workflow in colored petri net, a service composition context information collection algorithm (Composition Context Information Collection Algorithm,CCICA) is proposed, which takes the service composition context as the service information collection source. (3) in order to improve the accuracy of the replacement method, A service replacement method based on edit distance (Levenshtein Distance-Based Service Substitution Method,LDBSSM) is proposed, and the dependency of service interface is added to the algorithm. Finally, a context-aware simulation system of composite service replacement mechanism is designed and implemented. The running process of the system is introduced through an example, and the practicability of the proposed method is verified. Furthermore, further simulation experiments show that the proposed method can improve the efficiency of service replacement, reduce the information redundancy of the replaced service, and improve the accuracy of service replacement effectively, which has better practical value.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.01

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本文編號：2225712