云环境下的产品知识获取及学习模型

根据云环境下的产品知识资源特点,给出了一个云环境下的产品知识获取框架,该框架由企业用户层、云知识平台层和知识资源层构成;建立了云环境下的产品知识获取过程模型,通过该模型进行产品设计、制造及服务等知识挖掘、收集、分析、归纳、整理和存储等;提出了云环境下的产品知识学习过程模型,通过该模型进行产品知识学习和传播,从而实现企业员工知识能力的提升。     

分布式资源环境下基于云服务的设计知识服务资源平台

 为高效地解决分布式资源环境下产品设计中的技术需求问题，开发了一种利用互联网、基于云服务的产品设计知识服务资源平台。依据现代产品设计和知识服务的特征，设计了资源平台的知识服务流程及其体系架构与功能，采用JAVA、J2EE技术和HTTP/Web Service/JSON技术实现了资源平台的构建，资源平台由基础支撑层、服务平台层、功能层和用户层等构成，其主要功能包括用户功能、管理功能、IOS/Android接入功能以及第三方平台入驻功能。以“滑动轴承磨损试验”技术服务为例简述了资源平台的应用全过程，持续2年的应用结果表明分布式资源环境下基于云服务的设计知识服务资源平台具有显著的可靠性和实用价值。关键词设计知识服务；资源平台；分布式资源环境；产品设计     

一种社团信任驱动的云服务选择方法研究

针对云环境中满足用户个性偏好的高质可信服务的选择问题,提出一种社团信任驱动的服务选择模型(CTDSS).基于服务选择的二分网络,结合云服务消费者的服务选择相似度与服务评价差异度形成用户偏好相似度,给出了可信推荐社团的聚类算法.利用互信用户社团,预测用户对未知服务的信任评价,指导用户的云服务选择.仿真实验和公开数据实验表明:所提方法能够有效地识别云计算环境下基于服务偏好的用户社团,利用社团信任驱动的服务选择机制为用户的服务选择提供了准确的决策依据.     

非功能属性两阶段制造云服务优选问题研究

针对云制造系统中制造云服务优选问题,基于非功能属性研究了包含服务筛选和服务选择的两阶段制造云服务优选方法。以符合用户功能需求的制造云服务为研究对象,基于调度规则筛选快速生成精简的候选云服务集,采用三角模糊数层次分析法和熵值法组合赋权确定权重,并借助TOPSIS决策对候选云服务集实施综合评价,以此选出最佳制造云服务。文中详细阐述了基于调度规则的制造云服务筛选过程,并通过算例验证了基于组合赋权及TOPSIS的制造云服务选择方法的可行性和科学合理性。     

知联网和知识云服务

基于对知识为资源/网络/服务的认识,提出并开发了知联网和知识云服务,使互联网转化为一条知识高速公路,成为智慧城市在云时代的软基础设施.知联网为用户创造了一个容易存取和更高价值的有组织知识源,资源丰富的云计算平台支持按需知识获取服务,为产业提供全新的知识生态系统.讨论了知联网和知识云的理念,并研究与开发了一系列可支持"创新驱动、转型发展"的联网原型系统.     

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.     

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。     

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。     

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.     

基于信任度变化趋势的云服务选择模型

针对云服务选择过程中,用户难以选择可信、可用、可靠的云服务问题,本文提出一种基于信任度变化趋势,并结合QoS服务质量的云服务选择模型.首先,信任度的计算分为两部分,一部分根据贝叶斯原理计算信任度值,另一部分是将历史信任度值进行最小二乘的拟合,得到能更准确地反映信任度值的变化趋势值,根据信任度变化趋势值对信任度值进行修正,确定其综合信任度值.然后,根据云服务的QoS量化模型,计算得到客观的QoS值,在此基础上,引入了信息熵的概念来确定可信参数加权的问题,从而得到最优的服务选择.仿真实验表明,该模型能够体现云服务主体信任度的变化,增强云服务选择的预判能力,有效地提高服务选择的成功率.     

基于QoS约束的计算能力调度算法研究

云计算具有很强的商业性特点,以为用户提供高质量的服务为目标。针对云计算对服务质量QoS的需求问题以及云计算原有计算能力调度算法没有考虑用户多样性的缺点,提出了基于QoS约束的计算能力调度算法。该算法可以在保证为用户提供模拟的独立计算能力基础上,根据QoS参数生成的向量进行资源与任务的匹配,区分用户的不同服务质量需求,为用户提供符合其需求的资源。     

自适应过滤算法在基于社区E-learning的个性化知识服务系统中的研究

针对学习型社区中的教育需求,在传统算法上加以改进提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应过滤算法。首先通过训练算法,提取特征向量和伪反馈建立初始模板,设置初始阈值。然后通过过滤算法根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值。该算法在执行过程中,不需要大量的初始文本,同时在过滤的过程中可不断地进行自主学习来提高过滤精度。该算法已在项目中进行验证,结果表明是有效的。     

考虑社会责任和质量努力的服务供应链最优策略

研究考虑服务集成商具有企业社会责任行为,服务提供商进行服务质量努力的服务供应链最优策略问题.在量化企业社会责任和服务质量努力的基础上,建立了具有行为特征的提供商和集成商的效用函数,并以服务供应链成员效用最大化为目标,对模型进行优化分析,得到不同约束条件下最优的企业社会责任、服务质量努力以及价格等最优决策策略.通过数值仿真发现:首先,多数情形下服务供应链成员的最优效用分别与集成商对社会责任投资预算的上限和提供商对服务质量努力投资预算的上限成正比.其次,为保证效用最大化,集成商在提高企业社会责任的同时,应尽可能选择质量努力较高的提供商进行协作.第三,提供商为获得最优效用,应尽量选择企业社会责任较好的集成商进行协作.但提供商不可盲目通过提高质量努力投资预算来增加企业效用.     

团队型组织中专家的最优配置策略

在团队型组织中,不同的专家配置策略产生不同的组织知识扩散绩效.从组织的结构维度视角出发,在复杂网络理论基础上,构建了团队型组织的知识扩散模型,并利用仿真技术探究了不同专家配置策略对组织知识扩散绩效的影响.研究结果表明:在相同的网络密度和网络规模下团队型组织较传统组织模式具有更高的知识扩散绩效;专家在团队间的均匀分布策略具有最高的知识扩散绩效;提升幅度相同时,知识扩散能力的提升比吸收能力的提升具有更大的知识扩散绩效;在同等资源约束条件下,组织应优先侧重于成员知识扩散能力的提升.     

图书馆知识服务中的用户研究

随着知识经济时代的到来,人们获取信息的途径和方式都发生了改变,图书馆正面临着前所未有的机遇与挑战,而知识服务理念的提出为图书馆的服务研究注入了新活力。从知识服务中用户的相关研究、知识服务中用户与图书馆的变化关系等方面入手,对图书馆知识服务下的用户进行重新认识。     

云计算下异构数据集成模型的构建

为使用户能够将现有的应用系统向云计算环境迁移,将原有的异构数据处理无缝的映射为云计算环境下通用的数据服务和行为,从云计算和云存储的理论和模型出发,面向大规模的数据密集应用,针对各种异构数据库存储系统和云存储系统,构建云计算环境下异构数据模型,为用户提供透明、统一的异构数据集成和访问接口服务。实践证明:云计算下基于本体的异构数据集成模型的构建,可以为云计算环境下各业务应用提供统一的数据管理和处理方法,方便、快捷地实现异构数据统一的检索与查询以及业务应用所处理的各种异构数据之间实质性关联与映射。     

论新农村建设中提升图书知识服务的路径选择

为了顺应知识经济时代的发展步伐,满足用户日新月异的知识需求,图书馆需要开展知识服务。明确了农村图书馆开展知识服务的重要性,基于农村图书馆的现状,探讨了农村图书馆开展知识服务的对策。     

基于知识服务的高校图书馆学科馆员制度的思考

从分析高校图书馆的知识服务和学科馆员入手,以知识服务为基础,依靠高校的资源和人力优势,构建出基于知识服务的高校图书馆学科馆员服务模式,为高校用户提供深层次、专业化、知识化、特色化的知识服务,以提升高校图书馆的知识服务能力。阐述了学科馆员在知识服务中的定位及服务机制。     

基于云计算的数字图书馆平台研究

云计算的出现为构建现代数字图书馆体系提供了全新的思维方式,极大地促进了数字图书馆的发展和应用。在对现有数字图书馆存在的问题进行分析和研究的基础上,探讨了一个基于云计算的数字图书馆平台架构,希望能够有效发挥云计算分布式计算以及网络存储的优势,促进资源共享,为用户提供快捷、方便、高效的服务,提高数字图书馆的服务效率和水平。