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语用网驱动的上下文感知系统设计
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:大连海事大学信息科学与技术学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61371090)
中文摘要:

现有的云服务发现方法是基于关键字搜索,且手动地查询用户需求的云服务,其查询结果中会包含不相关的信息,容易遗漏相关的服务,增加用户工作量且不能满足用户的一些高级个性化查询要求。为了解决现有云服务发现方法中的这些问题,提出了一种语义物联网中本体增强的云服务发现方法。该方法利用云本体的概念匹配技术,借助推理机对云服务的描述信息和用户需求的描述信息进行相似性推理,增强了用户需求与云服务之间的匹配精度。通过对本体增强的云服务发现框架与算法的描述以及实验后的性能分析表明,该方法可以为服务请求者提供更加准确的服务,提高了服务发现的成功率并高效地发现满足用户需求的云服务。

英文摘要:

Existing cloud service discovery method is based on keyword searching, and the cloud services need to be checked by the user manually. Query results in this method contain irrelevant information, which leads to miss the relevant services. At the same time, it cannot satisfy the user high-grade demand and increase in the workload of the user. In order to solve these problems, a method of ontology-en- hanced cloud services discovery is proposed, which takes advantage of concepts matching technology of cloud ontology. With the help of infere~: ~ngine,the similarity between cloud ontology descriptions and user demands is calculated. Description of framework, algorithm and experimental performance analysis show that the new method can provide more accurate services for service requesters. Moreover, it can efficiently discovery some cloud services which meet the demands of users.

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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