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基于QoS的Web服务选择方法研究新进展
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.09[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]井冈山大学计算机科学与技术系,江西吉安343009, [2]流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西330029
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61163062);江西省教育厅科技计划资助项目(GJJ14561);江西省科技支撑计划资助项目(20122BBG70161);江西省自然科学基金资助项目(2012BAB201038);江西省科技落地计划资助项目(KJLD13068)
中文摘要:

随着服务计算、云计算技术的迅速发展,具有相同或相似功能但服务质量(QoS)不同的可用服务已大规模部署在互联网上。如何从这些海量Web服务中为服务组合选择令人满意的服务成为一个重要的研究问题,其选择方法是影响组合服务的QoS和服务组合性能高低的关键因素。为了解决该问题,研究人员开发了许多服务选择方法以帮助用户选择合适的服务。针对近五年基于QoS的Web服务选择方法的新进展进行了综述,归纳了包括运用Skyline计算、协同过滤、优化算法、多属性决策支持理论和混合方法等一系列典型的服务选择方法,讨论了各方法的优势和局限性;根据当前研究现状,探讨了该领域的发展趋势及未来研究方向和挑战。

英文摘要:

With the rapid development of service computing and cloud computing, a tremendous amount of available services which provide the same or similar functionality but differ in quality of service (QoS) are deployed on the Internet. It has become an important research problem that how to select satisfactory services for service composition, from these massive services, its selection approach is a key factor which can affect the QoS of composite service and the performance of service composition. To address this problem, researchers have developed many service selection approaches to help users choose the appropriate service. This paper surveyed the newly development approaches of Web service selection based on QoS in nearly five years. It summarized some typical approaches of Web service selection based on QoS, included service selection approaches using Skyline computing, collaborative filtering, optimization algorithm, multi-attribute decision support theory, hybrid method and so on, and it also discussed advantages and limitations of each approach. Finally, this paper presented some promising directions, challenges and development trends for future research in this area according to the current status of research.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049