基于HTN规划的语义Web服务自动组合

面向服务体系结构(SOA)逐渐成为企业信息集成的主流技术,面对不断变更的用户需求和集成困难问题,自动化的服务组合是实现SOA的关键技术.语义Web服务使用本体描述语言对Web服务进行语义标注,使Web服务的自动发现、自动调用和自动组合成为可能.探讨了OWL-S和HTN规划等相关技术,给出了基于规划的语义Web服务组合方法,使用OWL-S API、JSHOP2规划器和JESS知识库,设计了一个基于HTN规划的语义Web服务自动组合系统.该系统由服务抽取器、服务编辑器、转换器、规划器、知识库和执行引擎等模块组成,实现了Web服务组合的自动化,并利用模糊约束表达用户偏好,使用分支限界法对HTN进行分解,实测结果表明用户满意度有显著提高.     

基于语义的网格服务组合研究

随着网格技术的发展,以及网格中资源的不断增加,网格服务组合具有非常重要的意义。针对网格服务的动态性和分布性,提出了一种基于语义P2P的网格服务组织方式,并提出了将基于情景演算方法中的通用程序转化为HTN领域模板,通过加入用户偏好对SHOP2规划算法进行了改进,减小了规划空间,提高了规划效率。     

基于用户偏好的IIFS-SEA服务评估方法

提出了一种基于区间直觉模糊集的服务评估方法 (IIFS-SEA),使用区间直觉模糊数解决用户偏好的模糊性和不确定性问题.通过残缺区间直觉判断矩阵解决用户偏好的不完整性问题,利用平均年龄法及不确定动态直觉模糊加权平均算子解决用户偏好发生动态变化的问题,基于得分函数计算出服务非功能属性的权值,以实现服务评估.仿真实验表明该方法能够提高服务评估的准确性与有效性.     

基于用户和QoS的业务流程动态服务组合研究

本文对国内外基于QoS的Web服务组合的现状进行阐述,指出目前web服务组合中存在的问题。结合用户的个性化偏好,构建了基于用户的服务组合框架,并给出了具体的实现思路。     

基于相似类的用户偏好服务选择方法

现有服务选择算法大多会选中服务质量综合评价值最高的”最佳”服务,这不能充分体现用户对某些属性的特殊偏好,也可能导致大量服务请求集中到同一个服务提供者,出现过载现象.为此,提出了一种基于相似类的用户偏好服务选择方法,首先通过服务质量属性相似度将各候选服务分为若干类,然后基于反映用户自身偏好的关键属性描述剔除不满足相应约束的相似类,再结合用户给定各属性的权重值选择最佳候选服务相似类并从中确定选中服务,最后给出一个具体实例以说明该方法的有效性和可行性.     

支持偏好度动态适应的Skyline服务选择方法

提出了一种基于相对熵的Skyline服务排序方法,根据用户偏好信息定义理想服务,给出一种偏好支配关系,筛选出最符合用户偏好的Skyline服务集,引入相对熵方法来计算理想服务和各个Skyline服务之间的差距,为用户选择出Skyline服务集中Top-k个排序结果.在此基础上提出一种用户偏好度动态修正算法,根据用户对服务的选择计算偏好度调整函数,快速修正用户对不同QoS属性的偏好度.仿真实验与结果表明:本方法能够有效实现有序的Skyline服务集,解决用户对不同属性可能存在的偏好差异,具有更高的用户满意度和良好的扩展性.     

混合语义模型的产品知识文档检索

为解决产品知识文档检索过程中遇到的问题,提出一种基于混合语义模型的检索方法.该方法将传统的用户查询需求扩展为用户偏好、语境和用户查询混合而成的语义集合,并对知识文档和用户需求进行基于本体的模糊概念表达.对于知识文档,选择领域本体的叶节点来构造文本概念向量,根据概念在本体图中的深度、携带的信息量,及出现在文档与语料库中的频度来计算权重.同样采用本体表达知识语境与查询语义,建立用户偏好模型.针对检索模型的不同组成,阐述了相应的相似度计算方法,采用概念的语义距离计算用户当前语境和文档语境之间的相似度,用余弦法计算查询语义、用户偏好与文档的相似度.最后用实验验证了该方法的检索效果优于传统的向量空间方法.     

评价数据中的用户偏好建模:一种基于隐变量模型的方法

互联网应用中的评价数据包含丰富的用户观点和偏好信息.为了能更准确地发现用户偏好,综合考虑用户的评分和评论数据,基于贝叶斯网提出了一种针对评价数据的用户偏好建模方法.首先给出了从评论数据中抽取不同评论属性的方法,然后分别从评分和评论出发确定了用户偏好模型的初始结构约束和初始参数约束,最后给出了基于约束条件的用户偏好建模方法.实验结果表明,与单独评分或者评论数据构建的用户偏好模型相比,综合考虑评分和评论数据的用户偏好模型能更准确地估计用户偏好.     

对群模糊偏好规划算法的一种改进

用折中原则代替原有的极端悲观主义原则,对群模糊偏好规划算法进行了改进.改进的具体做法是用绝对值加权和方法代替最差绝对值加权方法,构造一个不同于群模糊偏好规划算法的模糊线性规划来集结群的综合排序向量.将改进后的群模糊偏好规划算法推广到群中不同子群同意情况下的排序向量集结问题中.验证了改进后的算法实际上是一个具有双重模糊变量的机会约束规划模型.     

基于物联网的主动服务资源选择方法

针对当前物联网较少关注服务模式研究,尤其是缺少面向主动服务的服务资源和用户需求之间的映射求解方法的问题,提出了一种物联网环境下三级制的服务资源选择策略,即优先基于服务资源等级、其次基于用户终端需求和用户偏好的选择机制,并提出了应用模糊逻辑对服务资源等级进行估算的方法.不仅解决了物联网环境下服务资源选择的盲目性问题,同时还使服务资源选择的粒度更为细化,从而更好地满足用户的个性化需求.     

一种支持用户偏好的语义Web服务组合算法

Web服务组合是Web服务系统架构的重要组成部分,语义Web技术的出现使智能Web服务的实现成为可能。随着服务数量的指数级增长,支持用户偏好的服务质量度量技术在Web服务架构中发挥着越来越重要的作用。本文在现有的语义Web服务组合技术的基础上,提出基于服务质量度量的一种支持用户偏好的语义Web服务组合方法,在完成用户服务请求的同时,能够更好地满足用户的个性化需求。     

基于Agent的个性化推荐系统的研究

本文提出了一种基于Agent技术的个性化推荐系统的设计方法。认知Agent（Cognitive Agent）可以根据每个用户个人偏好并综合全体用户的普遍偏好情况为用户提供个性化的推荐服务,此外认知Agent还能根据每个用户的消费行为动态修正偏好设定,从而达到良好的推荐效果。本文还通过一个图书推荐系统的实例给出了基于Agent的个性化推荐系统在JACK平台下的具体设计和实现方法。     

基于网格的资源语义模型研究

现有的网格服务不能较好地满足用户的需求,对用户的需求缺乏语义,不能满足用户需求的动态变化．提出在网格中建立基于语义的资源模型,主要包括资源的本体描述、网格资源的加入和更新,以更好地实现用户需求的智能．     

基于语义WEB的四方物流管理系统中供应商检索的研究

文章在物流领域本体建立好的基础上,根据用户提交的货物属性的不同,对批量订单进行分类,然后重点介绍通过提交SPARQL查询请求,筛选出满足条件的供应商,实现第四方物流管理系统查全查准物流供应商,为第四方物流管理系统根据用户偏好确定合作供应商提供了准确筛选数据。     

云计算下用户行为特征的服务选择策略

在云模型中,不同的网络资源被网络虚拟化抽象成为各种服务,这些服务经过进一步的组合后以服务组合的方式提供给终端用户。为保证用户能高效地选取服务,从用户体验质量的角度,分析云环境下用户访问服务的行为,利用其访问服务的偏好性,提出基于用户行为特征的服务选择策略。理论分析和实验表明,该策略能保证较高的性能及用户满意度,能为用户提供有效的选择方案。     

基于用户偏好的智能数据源选择

当前搜索引擎用户个性化的研究是搜索引擎优化的一个研究分支.当前检索模型的主要弊端就是搜索引擎用户提供的信息很少.目前主要借助于用户在和元搜索引擎交互的过程中提供的隐反馈信息对成员搜索引擎的数据源选择算法进行优化,利用语言模型对用户检索行为建模,用户与元搜索引擎交互的过程中动态更新用户行为模型,自适应的满足不同检索动机的用户的信息需求.     

图书馆用户满意度指数测评

“用户至上,服务第一”是图书馆的核心价值观,而用户满意度指数测评是对这一宗旨的定量评价。分析了图书馆用户满意度指数测评的意义、方法、指标体系和评价标准。     

基于概念关联程度的网格服务组合方法

为克服自动服务组合在网格环境下性能低下的弱点,提出了基于领域本体的两阶段法(two phases method,TPM)。首先根据聚类规则将同类网格服务归并为一个抽象服务类,针对服务类进行组合;然后选择具体的网格服务替换第一阶段生成的组合方案中相应的服务类。TPM定义了基于领域本体的服务类关联程度,并根据关联关系构建服务组合图,将服务组合问题转化为最短路径问题,给出了基于Dijkstra贪婪搜索的组合算法及服务选择策略。通过实验与同类方法在计算效率、服务满意度和服务质量上进行了对比,实验结果证明TPM规模扩展性良好,并能提供一定的QoS保障。     

自动化性能和网格计算在组织IT架构中的应用

自动化性能与网格技术有着密不可分的关系,提高自动化能力是网格计算研究的关键领域之一.文章针对在网格环境中,如何采用服务分层、自主化、虚拟化、智能调度、动态配置等技术实现自动化进行了深入剖析,揭示了网格自动化服务本质,为现代组织构建低成本、高效率、随需应变的IT基础设施架构,提供了有益借鉴.