面向用户需求的云桌面推荐方法研究

云桌面是为用户提供可定制、共享资源的新型云服务,用户可以将云桌面作为一种可检索的数据资源,根据自身需求选择合适的云桌面.从资源提供者和消费者两端,提出了一种基于本体的用户需求描述与匹配的云桌面推荐方法.一方面对资源提供端的服务功能和非功能特性进行了分析,将基于本体技术对用户需求和待选桌面镜像进行匹配,为用户发现更可靠的云桌面;另一方面对资源消费端的用户需求进行了分析,利用协同过滤机制,供用户选择合适的云桌面资源,避免了用户资源请求的偏差.实验结果表明,本文方法提高了云桌面在资源发现和选择过程中的准确性,能根据用户潜在的需求向用户推荐更合适的数据资源.     

一种基于服务本体规划理解的语用Web服务发现算法

语用Web服务增加了对于服务提供者的服务广告和消费者的服务需求的上下文环境的描述,使得服务发现、组合更加准确.使用本体概念对服务的语用信息进行描述,将其划分为参与服务方Agent的公共本体和私有本体.提出了一种基于概念理解的规划方法,解决了语用Web服务中私有本体概念之间的协调和理解问题.实验表明,该方法能够有效提高发现的准确性,在使用标准服务测试集进行服务发现实验时,尽管概念协调使得服务发现时间有所增加,但服务发现的准确性得到很大的提高,尤其对于候选服务数在200个左右时,服务发现的准确度能保持在80%,而基于关键字的服务发现只有30%.     

一种基于语义的分布式云服务发现方法

随着云服务的迅猛发展,传统集中式注册的云发现技术容易出现单点失效和性能瓶颈问题。因此,提出了一种基于语义的分布式云服务发现方法。该方法采用多层云本体的方式表示云服务,把服务描述映射到云本体结构中,服务描述中的对等点根据它们的语义相似度组成集群。同时,在具有高相似度的节点之间建立语义边,从而使查询只需在相关的节点中进行,以提高发现效率。实验结果表明:本文提出的方法能够提高云服务发现效率和降低查询时间。     

基于异构本体的Web服务自动发现

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务。传统的服务发现是利用UDDI和WSDL等技术,采用基于关键字的搜索,查准率低、需要人工干预且缺乏语义。本文研究基于异构本体的服务自动发现技术,提出了一种新的本体语义匹配算法。对发布服务和请求服务都采用本体语言OWL描述,然后用本体映射的方法解决了服务描述本体间存在的异构问题,并用本文提出的匹配算法实现了基于异构本体的服务自动发现。     

语义地理信息服务的三级匹配发现算法

目前地理信息服务缺少语义描述和发现算法.借鉴本体语言服务(ontology web language for services,OWL-S),构建地理信息服务的语义模型,提出一种基于语义模型的地理信息服务发现算法.在SI/SO匹配中利用本体分类树,将本体相似度求解转换为分类树中节点距离求解的方法.实验证明,该算法不但能区分匹配等级,而且能区分同一匹配等级之间的相似度大小,能较好地满足地理服务发现的需求.     

基于范畴论的本体框架的研究

本体作为领域共享的形式化概念模型,是实现服务自动化以及服务互操作的有效手段,其中本体互操作是多本体环境下实现跨本体服务发现的基础.针对现有本体互操作方法依赖于标示语言和逻辑系统的问题,提出了一种基于范畴论的本体集成与互操作框架,使得系统可以在不考虑语言的基础上研究本体集成和互操作.     

子本体重用及其在按需服务聚合中的研究

在Web服务、语义Web和本体技术快速发展和日益成熟的基础上,面向服务的软件开发强调发现、重用和聚合已有的服务资源,来满足用户的需求.基于具体应用领域的用户需求以及网络上存在的诸多的服务本体,设计了子本体操作机制(包括抽取、比较和合并算法),实现服务子本体的重用,并以交通领域的出行问题为需求用例,实现了基于服务子本体重用的按需服务聚合,进而为服务聚合提供了一定的参考和指导.     

基于WSMO的语义Web服务发现框架研究

为解决网络不同结点上Web服务发现中的语义异质性问题,设计了一个基于WSMO(Web service modeling ontology)的语义Web服务发现框架.此框架从Web服务的功能和结构角度出发,把Web服务匹配问题转换成了不同本体之间的概念匹配问题,并采用语言学和概念结构相结合的方法计算了不同本体之间的概念语义相似性.此外,根据用户的不同检索需求,还提供了三种复杂程度各异的服务匹配模型.这些研究为解决基于语义异质性的Web服务发现问题提供了一种有效的解决思路.     

面向语义Web服务的本体及融合机制

为解决现有的Web服务缺少形式语义支撑,导致Web服务的自动选择和组合困难的问题,该文提出一种基于本体的语义Web服务架构SOA-2,定义了Web服务本体。并实现QoS和上下文信息在SOAP消息中的嵌入和传递。设计了概念关联、角色关联和个体关联适配器．实现分布式本体的融合。与已有的方法相比,针对服务选择和组合的智能需求,本文提出的服务本体综合考虑QoS和上下文因素,并给出了基于适配器的分布式本体融合方法。     

基于OWL本体和描述逻辑的Web服务匹配模型研究

在WWW世界中,为了获得更多的优质服务。必须提供一种高效的服务发现机制。而要进行有效的服务发现,需要提供一种合理的服务匹配模型及相应的匹配算法。在总结了传统的UDDI标准所存在缺陷的前提下。重点提出了一种Web服务匹配模型．该模型通过本体来增强服务描述语义,将本体与描述逻辑有机结合起来。克服了传统UDDI标准在语法级基于关键字搜索的缺陷．提高了服务匹配能力。讨论了匹配模型各模块的功能。同时提出了一种基于OWL的本体创建方法。     

基于电子商务协同平台的云计算模式分析

云计算是一种基础架构管理方法论,它把大量分散的同构和异构的软硬件资源组成一个大的资源池,然后按照需要提供服务。云计算支持资源的动态变化,可以运行多个用户自己创建并定义的服务。云计算应用于电子商务协同平台的作用体现在它的三种服务模式上：云基础设施即服务、云软件即服务、云平台即服务。     

面向制造业版式工业文档管理的云服务平台架构

【目的】分析面向制造业的版式工业文档管理系统的功能结构,探讨将该管理系统与云计算相结合构建一个按需提供服务的云平台方法。【方法】根据成熟的面向制造业的版式工业文档管理系统功能需求,从中剥离出可以和云计算相结合的功能需求,使其服务化,再根据这些服务,采用成熟的服务器虚拟化技术构建一个符合实际需求的云平台。【结果】文档管理系统功能服务化以后,用户可以根据需要定制其中的一个或多个服务,实现按需提供服务的要求。通过服务器虚拟化技术使得服务可以透明地服务于各个用户。用户无需关心与自身业务无关的设备管理。【结论】构建面向制造业的版式工业文档管理的云平台,能够多方面满足用户需求,降低用户使用成本,提高工作效率。     

基于动态用户融合的云计算架构

云计算是IT产业的第三次变革, 已成为互联网信息服务研究的热点, 并且各种云计算的产品相继出现. 云计算大多采用强数据中心和弱终端的架构模式, 建设这种架构的云计算中心, 需要大量的资金投入, 并配置高速的网络访问环境. 目前中国的网络带宽还难以满足这种云计算框架下服务的需求; 同时, 众多云计算中心的建立也可能在一定程度上造成已有PC设备资源的浪费. 提出了一种基于动态用户融合的云计算服务架构, 该架构通过将有一定存储能力和计算能力的用户终端动态地融合到数据中心, 使得云计算中心的规模能够动态地扩展或收缩, 让用户能够为云服务中的其他用户提供服务. 基于该框架, 设计和实现一个云服务视频点播系统. 实验表明, 该框架能够在保持云服务质量的同时允许动态扩充云的规模.     

基于“云计算”的数字图书馆服务模式

云计算是继网格技术后产生的新型计算模式,它的出现不仅仅是一种2.0时代的附属品,而是一场互联网时代的巨大改变。本文从云计算的概念入手,分析数字图书馆应用云计算的可行性,并根据云计算的特征和构成数字图书馆服务模式的要素从不同角度探讨了基于云计算环境下的一站式服务模式、平台服务模式、个性化服务模式、资源共建共享服务模式的云数字图书馆服务模式。     

“云计算”下的图书馆发展策略研究

云计算在图书馆中的应用主要是软件即服务、计算机集成系统、云存贮、平台即服务或基础设施即服务.对图书馆的影响则表现在：对图书馆职能及角色定位的影响、对图书馆组织结构与管理的影响、对图书馆资源存贮的影响、对图书馆信息服务的影响.对此,图书馆的策略有：密切关注云计算的发展及应用、积极探讨云计算图书馆的实现、研究云计算图书馆联盟的构成、共享及标准问题、重视云计算下的知识产权保护、重视云计算的安全问题.     

云计算平台下恶意软件动态自适应自主防护算法设计研究

云计算平台较为复杂,当前恶意软件防护算法容易受到复杂环境的影响,导致误防护或防护效果不佳。为此,提出一种新的云计算平台下恶意软件动态自适应自主防护算法,引入时间衰减因子确定信任评价权重,依据云计算平台软件的多个属性对软件的直接信任值进行计算。利用用户评价相似度对推荐者的推荐权重进行计算,从而实现软件推荐信任云计算。通过直接信任云与推荐信任云获取综合信任云,比较综合信任云和不同标准信任云,求出相应信任综合评判结果。将信任值低于阈值的软件看作恶意软件,列入恶意软件列表中。令云计算平台中所有用户共同维护恶意软件列表,在恶意软件执行前将其删除,从而实现自主防护。实验结果表明,所提算法能有效防护恶意软件,且耗电量少。     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

云数据库体系架构研究分析

网络应用越发普及,数据量呈现爆炸式增长。随着云计算技术的发展,云数据管理问题得到了人们的关注。本文首先整体介绍了一下云数据库,之后着重介绍了三种云数据库体系架构。通过分析具有代表性的三种体系架构,进而提出了一种新的云数据库体系架构。最后讨论了云数据库体系架构的研究方向。     

网络-云组合服务选择算法对比研究

网络的性能在云服务交付过程中发挥着至关重要的作用。对于终端用户,所获得的服务实质是一种网络-云的组合服务,即云计算用户所得到的服务既包含云服务还包含网络服务。如何从众多候选服务中选出最佳的服务提供给用户已成为云计算研究领域的重要课题。解决该问题需要综合考虑网络和云的诸多服务质量参数,例如延迟、价格和计算能力等。针对该问题将其描述为一类多准则决策（multi-criteria decision making,MCDM）问题,并对比了 TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution）,ELECTRE（elimination and choice ex-pressing reality）和 AHP（analytic hierarchy process）3种常见的多准则决策算法。利用理论分析和数值计算方法对3种算法在网络-云服务选择的优劣展开了对比和探讨。     

云存储原理及发展趋势

云存储作为一个新兴的研究和应用领域,由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。本文基于云存储的概念,具体分析了云存储系统构架模式、技术优势及特点,与传统的存储架构模式进行了对比,并就未来云存储发展趋势作了深入探讨。