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(kāi)發(fā)、部署、管理、訪問(wèn)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(zhǎng)。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�？梢钥隙ǖ氖�,服務(wù)計(jì)算的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。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(wú)法應(yīng)對(duì)大服務(wù)數(shù)據(jù)環(huán)境下“海量規(guī)模”、“多元關(guān)系”和“跨界環(huán)境”等特性對(duì)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(wèn)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(kāi)研究。具體來(lái)說(shuō),主要工作與貢獻(xiàn)包括如下：(1)針對(duì)在海量服務(wù)環(huán)境下傳統(tǒng)搜索引擎查全率低效等問(wèn)題,提出一種融合標(biāo)簽信息分布式服務(wù)搜索方法。針對(duì)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(guò)提出結(jié)合語(yǔ)義相關(guān)性的標(biāo)簽推薦技術(shù)來(lái)解決標(biāo)簽數(shù)據(jù)分布不均的問(wèn)題,為標(biāo)簽較少的服務(wù)推薦合適的標(biāo)簽；通過(guò)提出文本稀疏降維技術(shù),自動(dòng)過(guò)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(wèn)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(guò)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(duì)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(wèn)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(wèn)題基礎(chǔ)上,提出結(jié)合用戶地理位置元信息來(lái)提高服務(wù)推薦體驗(yàn)效果；通過(guò)分析QoS數(shù)據(jù)集,針對(duì)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(cè)以降低數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)預(yù)測(cè)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(lái)提升推薦系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)效性。最后,通過(guò)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(duì)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(wèn)題,提出一種基于協(xié)同過(guò)濾的快速服務(wù)選擇方法。針對(duì)QoS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大的特點(diǎn),提出使用EPCC方法來(lái)計(jì)算服務(wù)之間的相似度,從而消除其對(duì)服務(wù)質(zhì)量預(yù)測(cè)的影響；提出混合Kmeans聚類(lèi)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(cè)的精度；提出基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的字典學(xué)習(xí)法來(lái)加速服務(wù)選擇的效率。最后,通過(guò)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(guò)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(duì)當(dāng)前業(yè)界在海量服務(wù)環(huán)境下并沒(méi)有統(tǒng)一的管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架等問(wèn)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(duì)鄰域的設(shè)計(jì)特點(diǎn),提出三種測(cè)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(lái)篩選最近鄰域?qū)δ繕?biāo)用戶的作用；針對(duì)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(lái)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(guò)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(kāi)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(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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