【摘要】：當今云計算SOA的架構模式成為當前企業(yè)的首選,這使得Web服務在數量上快速增長,隨著用戶群數量的不斷增加,Web服務需求量也隨之膨脹,在龐大的Web服務資源中,如何快速準確地為用戶選取服務信息是當前服務資源選取項目的難題。盡管現有的服務推薦系統(tǒng)能夠進行服務推薦,但在服務推薦的準確性和實時性上不夠盡意,存在用戶服務選取上沒有隨時間變化而變化的情況,以及在動態(tài)服務推薦中沒有涉及到服務響應時間與服務推薦有效性和服務準確性之間的關系,從而在服務選取中直接導致服務選取的內容不夠快速準確,不能滿足用戶的服務需求。針對這個問題論文從如何提高用戶服務推薦的響應時間和服務推薦的準確率,在動態(tài)服務選取中采取怎樣的Web服務選取方法來滿足用戶的服務需求做為切入點,從服務選取的實時性和有效性兩方面開展研究,其主要內容有以下幾點:第一,通過擴展Web服務描述語言,以重新定義端口的方式來重新定義Web服務,將新描述引入可進行概率不確定推理的BN,使BN能夠能通過時間變化對貝葉斯變量進行約束從而影響服務選取的時間。第二,在貝葉斯服務選取模型中通過確定三個參數,包括時間片參數,擴展的服務響應時間,服務的語義參數等創(chuàng)建一個新的DBN,目的是可以通這這些參數計算,使貝葉斯服務選取可以動態(tài)地根據用戶的需求進行服務取,保證服務選取的實時性。第三,服務選取中存在著冷啟動與新用戶的問題,論文在協同過濾方式基礎上,采用以社區(qū)影響度計算出K個點,再應用K-Means聚類進行社區(qū)發(fā)現,對已有用戶進行社區(qū)劃分來對數據進行預處理,當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,服務推薦模塊可利用其相似用戶數據進行計算來完成服務資源選取。綜上所述,基于WSDL擴展的DBN服務選取技術,不論是冷啟動與新用戶的情況或是服務數據量巨大時,都可以對服務資源進行快速準確的選取。基于社區(qū)發(fā)現的數據預處理方式不論在時間還是在速度都要高于單純的K-Mean處據處理方式,能夠更好輔助模型進行服務選取。在BN應用有時間分析功能的DBN構造方法,以時間限制認知方式提高BN服務選擇的準確率,保證了服務選取的有效性和實時性。經過在黑龍江省道路運輸管局的運政測試系統(tǒng)中進行實例實驗,發(fā)現以此種方式進行服務的選取可以使用戶得到更實時、更準確的推薦結果,為用戶節(jié)省了大量的業(yè)務處理時間提高了業(yè)務處理效率,最后從項目評分上看,得到了較好的滿意度。
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2553650