面向自动化建模的科学工作流推荐方法研究

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科学工作流是科学计算的自动执行过程,目前已广泛应用于物理学、天文学、化学信息学、生物信息学和生命科学等科学计算领域,但科学工作流建模耗时且易错。此外,现有在线科学工作流库可以支持科学工作流发布和共享,这些科学工作流或其部分可以满足某些新的建模需求。因此,可以基于这些存储库中已有的科学工作流模型,进行科学工作流推荐研究,从而自动化地构建科学工作流。本文研究了面向自动化建模的科学工作流推荐方法,以提高科学工作流的建模效率。本文的主要贡献如下:(1)提出了一种融合层次结构和标签信息的科学工作流推荐方法(LHWT)。该方法将科学工作流转化成相应的科学工作流层次结构,并利用加权机制融合科学工作流在编辑距离、标签方面的相似度以用于科学工作流推荐。(2)提出了一种基于异构信息网络(HIN)和密度峰值聚类算法(DPC)的科学工作流推荐方法(HDSWR)。该方法将科学工作流中不同的数据对象和底层逻辑关系组织为一个HIN,并利用科学工作流在元路径等方面的相似度,以有效计算科学工作流之间的相似度,提升科学工作流模型的推荐效果。(3)提出了一种基于工作流片段的科学工作流活动推荐方法(SWAR)。该方法引入了科学工作流片段的概念,利用图挖掘技术g Span和图分解算法挖掘出科学工作流片段,并基于语义相似度和距离度量,推荐一组活动节点作为当前待构建科学工作流模型中下一个活动节点的候选项,以辅助提升科学工作流建模效率。
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