【摘 要】
：
近年来，标签和标签系统对于网络服务的分类和查询起到很大的推动作用。同时由于标签使用方式上的随意性，导致标签和服务之间是一种随机的对应方式，这就影响了标签在服务查询和应用方面的性能。提出一种基于随机游走的标签排序的方法，目标是根据标签和对应API服务之间的相关性对标签自动进行排序。这种标签排序的方法被应用于基于标签的服务查询，以及标签推荐。通过公开的数据集对该方法的有效性进行了验证，实验结果表明该方
【机 构】
：
武汉大学软件工程国家重点实验室 武汉 430072;武汉大学计算机学院 武汉 430072 武汉大
【出 处】
：
2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议
论文部分内容阅读
近年来，标签和标签系统对于网络服务的分类和查询起到很大的推动作用。同时由于标签使用方式上的随意性，导致标签和服务之间是一种随机的对应方式，这就影响了标签在服务查询和应用方面的性能。提出一种基于随机游走的标签排序的方法，目标是根据标签和对应API服务之间的相关性对标签自动进行排序。这种标签排序的方法被应用于基于标签的服务查询，以及标签推荐。通过公开的数据集对该方法的有效性进行了验证，实验结果表明该方法提高了服务查询和标签推荐的性能。
其他文献
数据服务为跨域数据集成提供了虚拟数据层，并且通过组合方式支持用户定义嵌套关系的视图。然而，当底层的数据服务输出的关系中的元组发生更新时，该更新需要自下而上经过多个中间结果传播到顶层的嵌套关系的视图，一类挑战性问题是，如何减少更新传播过程中的冗余计算，提高视图的数据新鲜度。为此本文提出了基于数据服务的嵌套关系视图的增量更新方法。该方法利用面向对象的技术为视图中的元组建立嵌套任意层次的数据服务的引用，
当前众多物联网环境下的数据处理表现为连续实时的数据流查询。针对时间滑动窗口的数据流极值聚集查询，传统方法为获得连续的精确解，在高速高并发等极端的情形下需要维护大量的极值候选值，导致较大的内存开销。本文设计实现了内存有界的摘要数据结构及其聚集算法，维护时间窗口内有限数量的极值候选，连续返回查询的近似解；并从理论上证明了算法的有效性和与精确解的近似程度。在人工和真实数据集上的仿真实验表明，算法体现了计
基于SAAS的在线服务数量曰益宠大，使得如何有效的查找特定的服务成为突出问题。目前普遍采用用户自定义的服务标签来标识服务，并通过标签来搜索服务，但这些标签存在随意性，容易产生歧义。有鉴于此，本文提出一种从软件说明文档中挖掘用以标注服务的标签的方法，为了验证该方法，本文收集了多特软件平台上的软件说明文档，通过文本挖掘技术从中提取特征词汇，并对特征词汇进行相似度计算，利用特征词汇的相似度来计算软件说明
个性化搜索技术能够提高用户获得准确信息的效率，然而，这项技术通常会引起个人隐私的泄露。针对此问题，根据数据发布中隐私保护方法k-匿名的思想，提出了用户兴趣模型匿名化的方法，根据兴趣条目的相似性将用户兴趣模型聚类为满足p-链接性的等价组，并根据一定的规则计算兴趣条目的权值，实现用户兴趣模型在等价组内的匿名以及兴趣权值倾向不发生改变，既保护了用户隐私信息又保证个性化检索性能。实验验证了上述方法的有效性
为了在互联网上实现跨组织数据共享，以及及时响应多变的临机业务需求，能够支持最终用户在分布自治数据源上构建整合的数据视图变得非常重要。在本文中，我们在数据服务模型的基础上，提供了一种用户主导的数据服务组合方法，能够帮助用户按需集成互联网数据。本文的主要贡献包括：提出了一组数据服务组合算子，作为实现跨域数据互操作和构建整合数据视图的基础；提出了基于概率的匹配方法作为算子实现的基础，并将该方法用于一个交
异常处理本就是一件复杂耗时且容易出错的任务，尤其在面向服务体系结构中，异常抛出的行为变得更加复杂，因此对面向服务的异常捕获和异常处理提出了更高的要求。本文首先对面向服务的异常产生的源头进行了分析，提出了面向服务的异常分类方法，将面向服务的异常分为服务层异常和流程层异常。在此基础上，服务层异常和流程层异常再各自细分为系统异常、资源异常和应用异常。最后针对每类异常，提出了对应的异常处理方法，能够分别在
以定性的图形化表示工具PCPN来建模条件偏好信息中的定性偏好关系，针对Web服务选择中返回用户结果集太大的情形设计了概率模块及其推理过程，使得最终返回给用户的结果集更能符合用户的需求。在进行Web服务选择过程中，首先利用聚类方法找出与当前请求用户具有相似偏好信息的历史用户簇，然后利用他们的信息去除当前用户表述的冲突偏好，并对用户表述不完整的情形进行补充，最后针对不可比较的模式采用概率模块来消除。经
随着互联网上各种服务数量的爆炸性增长，如何发现满足用户个性化，多样化需求的服务成为面向服务计算时代中亟待解决的关键问题之一。本文面向特定领域问题(SDP)，提出了一种基于角色，目标，流程，服务模型的按需服务组织与推荐方法。该方法对特定领域问题涉及的相关用户角色(R)，需求目标(G)，实现流程(P)，可用Web服务资源(S)进行建模的基础上，根据定义的相应模型以及模型中元素的依赖关系，对相关服务实现
应用偏好进行服务选择是web领域的重要研究方向。在偏好研究中，偏好信息的获得是一个复杂的过程，特别是获取的过程涉及到普通的非专家用户。获取的偏好经常会遇到偏好不完整，偏好冲突的问题，在实际应用中带来很多的问题。本文以条件偏好表示工具CP-net建模用户的偏好，总结了CP-net中出现的不确定性，定义了偏好不完整，偏好冲突。提出了CP-net对应的结果集合上的最优关系与弱化的最优关系。通过CP-ne
近年来随着电子商务等服务业的迅速发展，服务资源的调度问题已经成为服务计算研究的一个重点。在物流配送服务业中，车辆调度问题日渐呈现任务大规模，车辆多类型、多属性，调度实时性要求越来越高等特点。针对这些问题，文中提出了基于近似动态规划的动态车辆调度算法。根据当前的任务需求与车辆状态以及相应的约束条件做出相应的调度，并且采取一些取样进行训练，得到一个近似价值函数。通过此价值函数，即可对任务做出相应迅速决