【摘要】：當(dāng)今云計(jì)算SOA的架構(gòu)模式成為當(dāng)前企業(yè)的首選,這使得Web服務(wù)在數(shù)量上快速增長,隨著用戶群數(shù)量的不斷增加,Web服務(wù)需求量也隨之膨脹,在龐大的Web服務(wù)資源中,如何快速準(zhǔn)確地為用戶選取服務(wù)信息是當(dāng)前服務(wù)資源選取項(xiàng)目的難題。盡管現(xiàn)有的服務(wù)推薦系統(tǒng)能夠進(jìn)行服務(wù)推薦,但在服務(wù)推薦的準(zhǔn)確性和實(shí)時性上不夠盡意,存在用戶服務(wù)選取上沒有隨時間變化而變化的情況,以及在動態(tài)服務(wù)推薦中沒有涉及到服務(wù)響應(yīng)時間與服務(wù)推薦有效性和服務(wù)準(zhǔn)確性之間的關(guān)系,從而在服務(wù)選取中直接導(dǎo)致服務(wù)選取的內(nèi)容不夠快速準(zhǔn)確,不能滿足用戶的服務(wù)需求。針對這個問題論文從如何提高用戶服務(wù)推薦的響應(yīng)時間和服務(wù)推薦的準(zhǔn)確率,在動態(tài)服務(wù)選取中采取怎樣的Web服務(wù)選取方法來滿足用戶的服務(wù)需求做為切入點(diǎn),從服務(wù)選取的實(shí)時性和有效性兩方面開展研究,其主要內(nèi)容有以下幾點(diǎn):第一,通過擴(kuò)展Web服務(wù)描述語言,以重新定義端口的方式來重新定義Web服務(wù),將新描述引入可進(jìn)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(jìn)行約束從而影響服務(wù)選取的時間。第二,在貝葉斯服務(wù)選取模型中通過確定三個參數(shù),包括時間片參數(shù),擴(kuò)展的服務(wù)響應(yīng)時間,服務(wù)的語義參數(shù)等創(chuàng)建一個新的DBN,目的是可以通這這些參數(shù)計(jì)算,使貝葉斯服務(wù)選取可以動態(tài)地根據(jù)用戶的需求進(jìn)行服務(wù)取,保證服務(wù)選取的實(shí)時性。第三,服務(wù)選取中存在著冷啟動與新用戶的問題,論文在協(xié)同過濾方式基礎(chǔ)上,采用以社區(qū)影響度計(jì)算出K個點(diǎn),再應(yīng)用K-Means聚類進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn),對已有用戶進(jìn)行社區(qū)劃分來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,當(dāng)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(wù)推薦模塊可利用其相似用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算來完成服務(wù)資源選取。綜上所述,基于WSDL擴(kuò)展的DBN服務(wù)選取技術(shù),不論是冷啟動與新用戶的情況或是服務(wù)數(shù)據(jù)量巨大時,都可以對服務(wù)資源進(jìn)行快速準(zhǔn)確的選取。基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)預(yù)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(jù)處理方式,能夠更好輔助模型進(jìn)行服務(wù)選取。在BN應(yīng)用有時間分析功能的DBN構(gòu)造方法,以時間限制認(rèn)知方式提高BN服務(wù)選擇的準(zhǔn)確率,保證了服務(wù)選取的有效性和實(shí)時性。經(jīng)過在黑龍江省道路運(yùn)輸管局的運(yùn)政測試系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)例實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)以此種方式進(jìn)行服務(wù)的選取可以使用戶得到更實(shí)時、更準(zhǔn)確的推薦結(jié)果,為用戶節(jié)省了大量的業(yè)務(wù)處理時間提高了業(yè)務(wù)處理效率,最后從項(xiàng)目評分上看,得到了較好的滿意度。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2553650