本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模復(fù)雜服務(wù)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通訊的普及,特別是云計(jì)算、Web2.0、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新型信息化技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,Web服務(wù)的開發(fā)、部署、管理、訪問及維護(hù)成本均大幅度降低,海量服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。同時(shí),伴隨著用戶與服務(wù)之間,用戶與用戶之間,服務(wù)與服務(wù)之間所產(chǎn)生的交互數(shù)據(jù)也在井噴式增長。僅以Google API服務(wù)為例,每天的用戶調(diào)用紀(jì)錄達(dá)100億次以上。可以肯定的是,服務(wù)計(jì)算的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。在服務(wù)大數(shù)據(jù)的時(shí)代,如何有效地利用與服務(wù)相關(guān)聯(lián)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)面向大規(guī)模復(fù)雜服務(wù)高效和準(zhǔn)確的服務(wù)發(fā)現(xiàn),是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的服務(wù)計(jì)算研究具有規(guī)模較小、數(shù)據(jù)單一、環(huán)境靜態(tài)等局限性,無法應(yīng)對大服務(wù)數(shù)據(jù)環(huán)境下“海量規(guī)�！�、“多元關(guān)系”和“跨界環(huán)境”等特性對復(fù)雜服務(wù)發(fā)現(xiàn)提出的挑戰(zhàn)。本文圍繞大規(guī)模復(fù)雜服務(wù)發(fā)現(xiàn)中的四大關(guān)鍵問題,即服務(wù)搜索,服務(wù)推薦,服務(wù)選擇和服務(wù)管理展開研究。具體來說,主要工作與貢獻(xiàn)包括如下：(1)針對在海量服務(wù)環(huán)境下傳統(tǒng)搜索引擎查全率低效等問題,提出一種融合標(biāo)簽信息分布式服務(wù)搜索方法。針對服務(wù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)具有的分布不均、模糊性、隨意性、甚至惡意性等特點(diǎn),通過提出結(jié)合語義相關(guān)性的標(biāo)簽推薦技術(shù)來解決標(biāo)簽數(shù)據(jù)分布不均的問題,為標(biāo)簽較少的服務(wù)推薦合適的標(biāo)簽；通過提出文本稀疏降維技術(shù),自動(dòng)過濾掉與服務(wù)相關(guān)性低的標(biāo)簽,解決標(biāo)簽數(shù)據(jù)惡意性等問題。同時(shí),我們發(fā)布了公共服務(wù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集并通過真實(shí)世界的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文提出的融合標(biāo)簽信息的分布式服務(wù)搜索方法的有效性。(2)針對在多元服務(wù)環(huán)境下傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確度不高等問題,提出一種結(jié)合元數(shù)據(jù)的個(gè)性化服務(wù)推薦方法。在分析了當(dāng)前服務(wù)推薦系統(tǒng)推薦效果個(gè)性化不足的問題基礎(chǔ)上,提出結(jié)合用戶地理位置元信息來提高服務(wù)推薦體驗(yàn)效果；通過分析QoS數(shù)據(jù)集,針對QoS的調(diào)用特性,提出時(shí)序平滑處理策略以降低數(shù)據(jù)重要性分布不均的影響；提出結(jié)合用戶元信息的二階段最近鄰域搜索策略和基于地理位置信息的正則項(xiàng),從而提高服務(wù)個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性；提出混合服務(wù)質(zhì)量預(yù)測以降低數(shù)據(jù)稀疏性對預(yù)測準(zhǔn)確性的影響。同時(shí),提出自適應(yīng)隨機(jī)梯度下降法來提升推薦系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)效性。最后,通過一系列基于真實(shí)世界時(shí)序服務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本文提出的結(jié)合元數(shù)據(jù)的個(gè)性化服務(wù)推薦方法的有效性。(3)針對復(fù)雜跨界網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失等問題,提出一種基于協(xié)同過濾的快速服務(wù)選擇方法。針對QoS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差過大的特點(diǎn),提出使用EPCC方法來計(jì)算服務(wù)之間的相似度,從而消除其對服務(wù)質(zhì)量預(yù)測的影響；提出混合Kmeans聚類方法優(yōu)化目標(biāo)用戶的搜索空間,從而提高服務(wù)質(zhì)量預(yù)測的精度；提出基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的字典學(xué)習(xí)法來加速服務(wù)選擇的效率。最后,通過一系列基于真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn),證明了本文提出的基于協(xié)同過濾的快速服務(wù)選擇方法的準(zhǔn)確性,特別是在數(shù)據(jù)稀疏的情況下滿足用戶大部分需求。(4)針對當(dāng)前業(yè)界在海量服務(wù)環(huán)境下并沒有統(tǒng)一的管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架等問題,提出一種面向服務(wù)發(fā)現(xiàn)的管理系統(tǒng)構(gòu)建方法。針對鄰域的設(shè)計(jì)特點(diǎn),提出三種測度函數(shù)從不同層面計(jì)算最近鄰鄰居相似性；提出四種協(xié)同策略來篩選最近鄰域?qū)δ繕?biāo)用戶的作用；針對目前服務(wù)質(zhì)量管理系統(tǒng)普遍存在效率慢的特點(diǎn),提出了三種求解策略提升系統(tǒng)的效率。最后,結(jié)合目前服務(wù)學(xué)界最大型的服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證本文分布式服務(wù)質(zhì)量管理系統(tǒng)構(gòu)建方法的有效性；通過定量實(shí)驗(yàn)的因子加減法,我們總結(jié)了設(shè)計(jì)分布式服務(wù)質(zhì)量管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn),并開放了三項(xiàng)技術(shù)接口供業(yè)界架構(gòu)師擴(kuò)展到自己的業(yè)務(wù)邏輯中。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1282922