隨著服務資源規(guī)模的飛速增長,服務發(fā)生失效后如何快速、準確地找到可替換服務已成為一個亟待解決的關鍵問題。現(xiàn)有的替換方法在尋找相似服務過程中,沒有深入考慮執(zhí)行序列中高相似的服務,使得待替換服務可選擇范圍較小。此外,一些傳統(tǒng)的替換方法往往只考慮服務本身,未將失效服務的非功能屬性作為可替換條件,因此選擇出的服務未必得到最優(yōu)結果。針對以上問題,本文根據服務非功能屬性將其聚類成群組服務,對服務替換開展研究,主要工作如下:首先,本文提出一種基于改進K-means聚類算法的群組服務構建方法。該方法通過服務之間的共性關系,結合服務的抽象與實體關系建立服務模型,并利用K-means聚類算法對服務進行聚類,完成群組服務構建。仿真實驗結果表明,本文提出的群組服務構建方法具有更好的替換效果。其次,從群組服務替換的角度,提出一種基于加權序列模式下的群組服務替換方法。從群組服務中挖掘出滿足最大適配和最小誤差的服務代替原有服務,利用加權序列模式挖掘模型獲得服務替換結果。仿真實驗的結果表明,本文提出的方法提高了服務可替換范圍,過濾了大量冗余服務,提高了替換效果。最后,本文基于以上的方法與理論,構建了群組服務并設計了面向...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

圖1.1旅行服務群組示例

圖2.1Web服務體系結構圖

圖3.2三種方法聚類效果的準確率比較

圖4.1序列挖掘替換模型圖

本文編號：3887295