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语义关联及其在组合服务选择中的应用
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:《计算机技术与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[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]南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003, [2]东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京210096
  • 相关基金:国家自然基金青年科学基金资助项目(61201163);江苏高校优势学科建设工程资助项目(yx002001)
中文摘要:

现有的组合服务选择方案往往认为服务质量独立于服务间的关联关系,而在实际面向服务的应用中,被选服务的服务质量却常常受到其他参与组合过程的服务的影响。文中用语义关联即服务间的语义关系来表达服务关联,分析并定义了控制逻辑关联、接口依赖关联和业务流程关联三个粒度的语义关联关系,提出了关联服务集的概念及产生方式,并将服务间的语义关联性作为服务选择的重要指标,给出了支持语义关联服务选取的QoS模型;同时通过模块化关联服务、利用顺序结构的工作流方式,设计了一种支持语义关联服务组合的选择方法,使组合服务能够更有效地提高服务质量,更大程度地满足用户需求。仿真实验表明该方法是可行且有效的。

英文摘要:

It is generally accepted that quality of service (QoS) is independent of relationship between services in current composite service selection methods. However,in the real service-oriented applications, QoS of the selected service is usually affected by collaborative services participating in the service composition. To address this problem, semantic correlation is employed to describe service correlation, analyze and define the control logic correlation (CLC), interface dependent correlation (IDC) and business process correlation (BPC) on three particle size with the semantic correlation, followed with the concept and generation method of related service sets. A semantic- correlation aware QoS model for service selection is also presented taking semantic correlation between services as an important selection criterion in this paper. Furthermore, a semantic correlation aware composite service selection method is designed based on the modnlarization of related services and the utility of sequential workflow structure. Experimental results demonstrate that the proposed method is feasible and effective, which not only effectively improves the QoS of composite service but also meets the demands from the service requester well.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263