【摘 要】
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近年来,SOA(面向服务的体系架构)的思想已被大众所接受,其影响也越来越大。在工业界,各大软件巨头部发布了各自的SOA战略,并建议用户应优先考虑使用SOA构建企业的信息系统。在学
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近年来,SOA(面向服务的体系架构)的思想已被大众所接受,其影响也越来越大。在工业界,各大软件巨头部发布了各自的SOA战略,并建议用户应优先考虑使用SOA构建企业的信息系统。在学术界,研究人员对SOA中的几个重要问题,即服务发现、服务推荐和服务组合,提出了各种的解决方法。
但是,这些方法中存在着一些不足的地方:由于QoS的不可共度性(即不同维度的度量不同)和矛盾性(即属性之间存在此消彼长的关系)而很难根据服务的QoS选择服务;只考虑QoS而忽略了服务的一些隐式的非功能属性;服务发现和服务推荐都只能运用于单个服务;服务发现和服务组合一般都依赖于语义标注;服务执行的健壮性无法得到保证;服务推荐需要收集用户的反馈来作为推荐的依据。
本文提出的组合服务在线推荐,不但通过结合服务的QoS和组合服务的执行频率来作为推荐的依据,和推荐多个关联且协同的服务以及它们之间的流程结构等方式,解决了上述问题,并且无论用户是否具备完整的领域知识,也可以在用户进行服务组合时提供即时的推荐,从而帮助用户快速的完成服务组合。
本文基于组合服务在线推荐的思想,利用贝叶斯原理对组合服务在线推荐问题进行了分析,并提出了四种组合服务在线推荐算法:基于穷举的算法、基于聚类的算法、基于替换的算法和基于启发式搜索的算法。本文通过实验和分析,证明了其中的基于启发式搜索的算法在合理的效率范围内,能提供最好的效果。最后,本文设计并开发了组合服务在线推荐原型系统,并对其进行了详细的介绍。
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