知识图谱下基于图规划的交通信息服务组合算法研究

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随着互联网技术的飞速发展,交通信息系统通过融合互联网技术逐步提高了其智能化的水平。然而,面对日益增长的交通出行需求和日渐复杂的交通环境,单个简单的服务已不能满足出行者便捷出行的需求。因此,如何复用现有细粒度服务,通过特定规范进行服务组合,构建符合用户多样化需求的复合服务,是目前智能交通信息服务领域研究的重点。本文通过分析当下交通信息服务环境特点,提出了基于知识图谱(Knowledge Graph)的交通信息服务智库。在服务智库之上构建以图规划服务组合框架为基础的交通信息服务组合方法,以此为出行者提供高质量的满足用户需求的交通信息服务组合方案。本文的重点工作及创新点可用以下三点归纳:(1)针对图规划服务组合算法无法有效复用服务关系的问题,本文将语义网最新研究成果知识图谱引入交通信息服务领域,通过对知识图谱构建方式的研究,提出基于OWL-S的交通信息服务描述框架,在该描述框架的基础上提出交通信息服务智库的构建方式。并通过Neo4j图数据库构建基于知识图谱的交通信息服务智库,以此支持图规划服务组合算法复用服务关系,提高算法执行效率。(2)针对图规划服务组合算法无法有效衡量规划解质量高低的问题,本文通过对交通环境下服务指标进行评估建模,在服务智库的支持下,设计了一种基于服务多指标融合模型的启发式图规划服务组合方法。该方法通过状态质量的启发函数,指导算法的服务寻优选择过程。(3)针对图规划服务组合算法在较大规模服务集下求解效率低下的问题,本文将蚁群算法应用于图规划服务组合算法的解提取阶段,以此提高其求解过程的并行性。并在交通信息服务环境下,针对传统蚁群算法前期收敛较慢、后期易陷入局部最优解与无法衡量服务质量的不足,提出了最优路径强化策略、信息素平滑策略以及服务多指标评价模型对信息素的影响策略,设计了一种基于改进蚁群算法的图规划服务组合优化算法。在上述研究的基础上,本文提出基于服务智库的交通信息服务组合框架。通过一个具体的交通出行场景,验证了该服务组合框架的可行性与有效性,并对文中所涉及的组合算法进行实验性能测试。
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