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服务发现技术设计中需要考虑的问题

计算机工程 2005年第19期31卷 127-129页

作者：高振国杨孝宗哈尔滨工业大学计算机学院哈尔滨150001

根据对现有服务发现技术的分析和总结,分几个方面系统地阐述了服务发现技术设计中要考虑的问题,包括服务和需求的描述、信息存储方式、服务匹配、服务访问、体系结构、服务集成、失效检测和失效恢复机制等。希望能对以后服务发现技术的... 详细信息

根据对现有服务发现技术的分析和总结,分几个方面系统地阐述了服务发现技术设计中要考虑的问题,包括服务和需求的描述、信息存储方式、服务匹配、服务访问、体系结构、服务集成、失效检测和失效恢复机制等。希望能对以后服务发现技术的研究设计有所借鉴。

关键词：服务发现服务描述服务集成失效恢复

基于LiteOS-A容器集群的服务发现与负载均衡的关键技术研究

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基于LiteOS-A容器集群的服务发现与负载均衡的关键技术研究

作者：魏本利哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

本文的目的是在国产实时操作系统的容器集群中,进行服务发现与负载均衡的关键技术研究。特别在LiteOS-A操作系统的容器集群上,设计并实现了容器集群的服务发现与负载均衡模型,主要工作内容如下:(1)在容器资源的协同调度研究中,由于容器... 详细信息

本文的目的是在国产实时操作系统的容器集群中,进行服务发现与负载均衡的关键技术研究。特别在LiteOS-A操作系统的容器集群上,设计并实现了容器集群的服务发现与负载均衡模型,主要工作内容如下:(1)在容器资源的协同调度研究中,由于容器环境相对独立,缺乏与其他容器进行信息交流和资源共享的有效手段。为解决这一问题,提出一种容器调度方法,将相互关联的容器组合成一个容器组,整体作为调度的最小单元。通过容器组内的特殊容器,为关联容器提供信息交流与资源共享的基础。(2)在研究容器集群通信时,由于容器环境相对独立,容器集群中的通信会变得困难。为了解决这一问题,在容器组的基础上,设计了容器集群的网络模型。该模型由下至上依次分为节点网络层、Cgop网络层、服务网络层和外部接入网络层,用以解决容器之间、Cgop之间、Cgop与服务之间、以及集群内外客户端之间的通信需求。最终,在该网络模型的基础上设计并实现了容器集群的服务发现模块。(3)在执行大量作业时,集群需要负载均衡器进行调度,以充分发挥集群的整体算力。然而,常用的负载均衡算法缺乏对作业消耗资源类型的考虑。为了解决这个问题,提出一种基于作业类型和作业优先级的动态负载均衡算法。该算法根据作业消耗的资源类型与比例的不同,将作业划分为不同类型,并选择适合执行该作业的服务器类型。同时,根据作业优先级,决定作业的执行顺序。最终得到了一个容器集群的负载均衡算法,并此基础上进行了对比实验,验证该算法能够有效提高集群的资源利用率并平衡集群的负载。

关键词：容器集群服务发现负载均衡作业类型作业优先级

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基于皮尔斯符号理论的数据服务发现机制研究

基于皮尔斯符号理论的数据服务发现机制研究

作者：林少芳哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

蓬勃发展的大数据、云计算、物联网和移动计算等信息技术加剧了数据的快速增长,随着数字经济的来临,数据已成为基础性战略资源和重要生产要素。伴随大数据产业发展起来的数据服务为企业生产运营、管理变革和商业模式创新等赋予了新的发... 详细信息

蓬勃发展的大数据、云计算、物联网和移动计算等信息技术加剧了数据的快速增长,随着数字经济的来临,数据已成为基础性战略资源和重要生产要素。伴随大数据产业发展起来的数据服务为企业生产运营、管理变革和商业模式创新等赋予了新的发展动能,也为政府管理和其它社会活动增强了数据信息利用能力。数据服务发现实现过程和规律的揭示是实现数据服务与消费者需求有效匹配的理论基础和前提条件,结合数据服务消费者对数据质量和服务情境的偏好,设计符合数据服务特点的服务发现机制,对提升数据服务发现效率,提高消费者体验和满意度,拓宽数据服务应用领域具有重要意义。在现有服务发现机制和模型下,服务匹配结果难以满足消费者个性化和多样化数据服务需求,未能充分发挥信息描述与表达对数据服务发现效果的影响作用,导致服务发现效果不理想。发现合适的数据服务是实现数据服务共享和复用的重要前提,影响到后续数据应用中服务组合的质量,关系到是否真正实现数据价值。本文基于皮尔斯符号理论,揭示了数据服务发现衍义机理。在此基础上,设计了由数据服务感知、数据服务接收和数据服务解释三阶段组成的数据服务发现机制。数据服务感知阶段包括直接感知和间接感知。数据服务接收阶段包括数据服务语义接收和语用接收。数据服务解释阶段包括数据服务过滤,服务服务匹配和排序。为了评价数据服务发现效果,根据数据服务复杂度和基于香农信息熵的数据服务匹配度,从两个维度构建了数据服务发现效果评价模型。最后以JDWX平台为研究对象,验证了数据服务发现机制的有效性。本文基于皮尔斯符号理论的数据服务发现机制研究,为提高数据服务发现效果,提升数据价值变现能力,促进数据资源集成与共享、数据应用构建和集成提供科学的理论方法和方案参考。

关键词：数据服务服务发现皮尔斯符号理论服务匹配效果评价

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本体驱动的地理信息服务发现模型研究

武汉大学学报（信息科学版） 2009年第6期34卷 641-645,658页

作者：张立朝潘贞王青山郑海鹰信息工程大学测绘学院郑州市450052 郑州市高新区管委会郑州市450001

引入地理信息服务本体的概念,提出了本体驱动的地理信息服务发现模型,研究了地理信息服务的多级匹配算法,通过量化地理信息服务的功能相似度和信誉相似度,根据待选服务和服务请求之间的相似度阈值,对服务进行匹配和筛选。设计了本体驱... 详细信息

引入地理信息服务本体的概念,提出了本体驱动的地理信息服务发现模型,研究了地理信息服务的多级匹配算法,通过量化地理信息服务的功能相似度和信誉相似度,根据待选服务和服务请求之间的相似度阈值,对服务进行匹配和筛选。设计了本体驱动的地理信息服务注册中心,从查全率、查准率、响应时间、副本负载等指标对本体驱动的地理信息服务发现进行了测试。结果证明,该模型具有查全率和查准率高、动态负载平衡等特点。

关键词：本体驱动服务发现功能相似度信誉相似度查全率查准率负载平衡

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基于知识图谱的服务推荐和服务发现方法

基于知识图谱的服务推荐和服务发现方法

作者：杨俊琛浙江工商大学

学位级别：硕士

Mashup是一种整合了多个服务（如开放API）的新型应用程序。对于Mashup的开发而言,所选取的服务的质量极其重要。然而,随着互联网技术的高速发展,服务的数量急剧增加。在数量庞大的服务集中人工挑选合适的服务已变得不太现实。如何为Mas... 详细信息

Mashup是一种整合了多个服务（如开放API）的新型应用程序。对于Mashup的开发而言,所选取的服务的质量极其重要。然而,随着互联网技术的高速发展,服务的数量急剧增加。在数量庞大的服务集中人工挑选合适的服务已变得不太现实。如何为Mashup开发者提供合适的服务成为服务计算领域的热点和难点问题。目前,开发者获取服务的方法大致可分为两种——服务推荐和服务发现。服务推荐是在开发者没有明确需求的情况下,仅仅根据历史使用记录和服务信息为开发者主动推荐服务的方法;服务发现则是在有明确需求的情况下,根据开发者的需求被动发现服务的方法。近年来,研究人员提出了许多服务推荐和服务发现的方法来为开发者获取高质量的服务,取得了不错的效果。但是,现有的研究仍存在如下不足:（1）现有的服务推荐方法大多基于协同过滤算法,极易受数据稀疏性的影响。此外,当缺少服务历史使用记录时,现有的很多服务推荐方法存在冷启动的问题;（2）现有的服务发现方法过于依赖语义信息,无法挖掘服务间的深层关系。此外,开发者提出的需求往往不够精确,导致服务发现的准确率不高。针对上述问题,本文提出了基于知识图谱的服务推荐和服务发现方法,利用知识图谱技术解决上述服务推荐中数据稀疏以及服务发现中过于依赖语义信息的问题。本文具体的研究内容如下:（1）基于知识图谱和协同过滤的服务推荐方法研究针对目前服务推荐方法普遍存在数据稀疏以及冷启动的问题,本文提出了一种基于知识图谱和协同过滤的服务推荐方法（A Service Recommendation Algorithm based on Knowledge Graph and Collaborative Filtering,KGCF-SR）。该方法将服务的相关信息嵌入到知识图谱中,从而降低数据稀疏性带来的不良影响。此外,通过分析Mashup之间功能集的相似性来解决冷启动问题。具体而言,KGCF-SR模型包含以下步骤:首先,将服务和Mashup的相关信息作为实体构建服务知识图谱。利用表示学习算法Trans H将图谱中的服务实体嵌入到低维向量空间,并计算服务向量之间的相似度。通过协同过滤的方法推荐候选服务;其次,提取Mashup描述信息中的功能集,通过计算功能集之间的相似度为目标Mashup推荐候选服务;然后,基于服务的历史使用记录分别构建基于服务和基于Mashup的调用矩阵,并计算调用矩阵间的相似度。通过协同过滤的方法推荐候选服务;最后,将所有候选服务中的相似度做归一化处理并排序,得到最终的推荐集合。在数据实验部分,本文使用Programmable Web上的真实数据集来验证方法的有效性。实验结果表明,与目前主流的服务推荐方法相比,本文提出的方法在准确性方面有显著的提高。（2）基于知识图谱的服务发现方法研究针对目前服务发现方法过度依赖语义信息和用户需求不准确的问题,本文提出了一种基于知识图谱的服务发现方法（Service discovery based on Knowledge Graph,SDKG）。该方法利用知识图谱技术挖掘了服务间深层的关系,从而提高了服务发现的准确性。此外,SDKG方法还可以为开发者提供服务相关的信息,从而使开发者构建更加准确的需求语句来发现服务。具体而言,SDKG方法包含如下的步骤:首先,从服务知识图谱中提取服务实体并构建不同类别的词典;其次,分析Mashup开发者提出的需求问句。依据问句中的实体类型和疑问词类型进行推理,从而确定服务匹配模板;然后,根据服务匹配模板构建Cypher查询语句并在知识图谱中查询到符合条件的候选实体;最后,为开发者发现服务。当开发者的需求是获取服务相关信息时,直接将查询到的服务信息提供给开发者。开发者获取相关服务信息后,可以构建精确的服务需求语句来发现服务;当开发者的需求是发现服务时,则需要基于word2vec模型计算需求问句和候选服务描述文本之间的相似度,将与需求问句匹配度较高的服务提供给开发者。实验结果表明,与现存主流的服务发现方法相比,本文提出的方法在准确性方面有明显的优势。此外,基于SDKG模型,本文设计和开发了智能服务问答系统。一方面,该系统可以为开发者发现服务;另一方面,该系统还可以向开发者提供服务相关信息,以便开发者构建准确的需求语句来发现服务。

关键词：知识图谱服务发现服务推荐表示学习协同过滤

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基于实体匹配的服务发现研究

基于实体匹配的服务发现研究

作者：谷雨鸿华中科技大学

学位级别：硕士

服务计算用于解决设备功能单一、算力弱及存储容量小等问题,通过服务发现方法引入第三方云服务来提升设备的能力,进而实现对数据的分析与存储任务。然而传统的服务发现算法需要依赖人工制定规则或者需要大量历史记录,并且随着应用开发... 详细信息

服务计算用于解决设备功能单一、算力弱及存储容量小等问题,通过服务发现方法引入第三方云服务来提升设备的能力,进而实现对数据的分析与存储任务。然而传统的服务发现算法需要依赖人工制定规则或者需要大量历史记录,并且随着应用开发复杂性增加以及服务数量的爆炸式增长,服务发现方法面临新的挑战:(1)服务描述存在歧义:不同公司提供的相同服务存在描述歧义;(2)服务描述格式异构:不同公司的服务描述格式不统一;(3)应用需求复杂:单个服务难以满足应用需求。为了解决上述挑战,通过将服务建模为一种特殊的实体,提出了一种新型基于实体匹配的服务发现算法,该算法设计了一种基于预训练自注意力机制的模型,来解决服务需求与服务描述匹配过程中的歧义与异构问题。自注意力机制能够提取出描述中具有分辨性的关键信息,去除歧义影响,使得服务匹配更加准确,并且具有很强通用性。基于此方案实现了一个通用实体匹配算法Hier GAT,该算法在多个领域的公开数据集上的匹配精度F1比传统方案有显著提升。通过对此通用实体匹配算法优化,设计实现了服务匹配算法APIMatcher,该算法利用多层注意力计算策略,分别提取出服务需求与服务描述中的关键部分,并利用注意力机制进行匹配计算,提高了实际部署的可用性。在不同的服务匹配过程中,APIMatcher算法将动态提取服务描述的关键部分以适应不同服务需求,更利于多服务发现,解决应用需求复杂的挑战。在通用匹配评测基准上的实验结果表明,所提出的算法相较于主流实体与服务匹配算法F1性能最高提升8.7%与8.4%,获得了当前最领先的性能。基于APIMatcher算法实现的服务自动发现框架,在世界最大的服务仓库Programmable Web上为现实复杂应用需求提供了服务发现机制。

关键词：预训练模型图神经网络注意力机制实体匹配服务发现

基于深度学习与行为路径图的Web服务发现机制研究

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基于深度学习与行为路径图的Web服务发现机制研究

作者：梅雨凯南京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网与信息科技的快速发展,网民基数变得越来越庞大,互联网普及率急剧增长的同时使得基础服务同步扩张。随着越来越多的服务被注册到互联网中,用户面对大量功能相似类型相近的Web服务陷入了选择困境。与此同时,质量层次不齐的服... 详细信息

随着互联网与信息科技的快速发展,网民基数变得越来越庞大,互联网普及率急剧增长的同时使得基础服务同步扩张。随着越来越多的服务被注册到互联网中,用户面对大量功能相似类型相近的Web服务陷入了选择困境。与此同时,质量层次不齐的服务涌入互联网中造成了服务过载和混乱无序的状态。用户一时难以找出符合自身偏好的Web服务,并且对于服务提供商来说也是一种资源浪费。Web服务发现方法的出现极大地缓解了此类问题。现有的服务发现方法大致可以分为语法发现和语义发现两大类。语法发现方法主要关注语法关键字匹配,但存在关键字多义问题和关键字提供不足等问题,从而降低了服务发现的准确性。语义发现方法则试图通过结合本体的力量来克服这些问题,即通过本体提供语义以获得正式的服务描述。然而,随着Web服务数量的不断增长,相同功能的Web服务也变得越来越多,这使得结合本体匹配的语义发现方法在捕获准确的用户功能需求上也变得极其困难,造成服务发现的准确率降低。为了提高服务发现的准确性,研究人员将文本匹配用于服务发现。本文对现有基于本匹配的服务发现方法进行了大量研究,发现在现有基于文本匹配的深度学习方法中,对于特征提取过程,大多数方法都是基于词频等单一维度开发的,这些方法不足以准确捕获代表服务的综合特征。并且,将服务匹配转换为文本匹配所采用的神经网络模型,只是将文本表示作为输入,提供了的词汇交互信息过少。针对上述文本匹配中存在的问题,本文提出了一种基于多维表示神经网络的服务发现方法。主要研究内容如下:（1）针对现有文本匹配中特征提取不足的缺陷,本文开发了一种基于多维表示神经网络的服务发现方法。首先,在数据处理时从多个维度进行特征提取,以弥补单一维度特征捕获不足的缺陷,对于每个关键词生成了相应的TF-IDF、Word2Vec和ELMo表示来捕获词频、静态上下文特征和动态上下文特征。此外,基于查询和Web服务之间的词对计算余弦相似度并构造了多维相似度矩阵,多维矩阵被用作CNN的输入。最后,为了对所提出的方法进行验证,本文从准确性指标和误差指标两个角度设计了三组对比实验,每组实验中本文方法的准确性都高于其他方法,且误差率都较其他方法低,整体实验结果证明本文所提出的方法在服务发现性能和精度上都较有优势。（2）为了弥补特殊场景下无法使用文本匹配的缺陷,本文借鉴了面向服务过程的思想,将服务过程映射成服务过程模型图。借助图论的方法将服务过程模型图分解为行为路径子图,再利用核函数计算子图的相似度,从而将服务的匹配问题转化为行为路径子图的相似性问题进行求解。经过对比实验后证明本文所采用的方法查全率和查准率分别达到了 92.1%和90.5%,高于对比基线VFGCN方法和聚类二分图法。（3）最后本文在第三章和第四章所提出的模型方法基础上设计并实现了一个基于B/S架构的服务发布与发现原型系统。系统使用Java语言来编写,以SpringBoot作为后端框架,前端框架采用LayUI,数据层使用MySql数据库进行持久化,同时采用Redis完成热点数据的缓存,最后使用Nginx的反向代理完成前后端的分离部署。

关键词：多维表示深度学习服务发现行为路径图

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使用倒排索引优化面向组合的语义服务发现

软件学报 2007年第8期18卷 1911-1921页

作者：邝砾邓水光李莹吴健吴朝晖浙江大学计算机科学与技术系浙江杭州310027

提出为服务库中所有注册服务的输出建立倒排索引,以快速、准确、高效地发现目标服务.即为每个输出维护一个服务列表,用于记录在该服务库中所有能够产生该输出的服务.基于倒排索引机制,提出面向组合的服务发现算法.该方法利用倒排索引的... 详细信息

提出为服务库中所有注册服务的输出建立倒排索引,以快速、准确、高效地发现目标服务.即为每个输出维护一个服务列表,用于记录在该服务库中所有能够产生该输出的服务.基于倒排索引机制,提出面向组合的服务发现算法.该方法利用倒排索引的优势,极大地减少了搜索空间,并通过挖掘服务组合提高服务发现的查全率.仿真实验表明,该方法能够在大规模服务库中快速、全面地响应用户请求.

关键词： Web服务服务发现服务组合倒排索引语义相似度

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基于OWL-S的制造网格服务发现研究

中国机械工程 2008年第21期19卷 2595-2600页

作者：胡业发张海军陶飞周祖德武汉理工大学武汉430070

结合语义Web技术,设计了制造网格服务本体开发步骤,对制造网格服务进行语义描述,提出了基于OWL-S的制造网格服务发现模型。将本体匹配技术引入制造网格的服务匹配中,并改进了本体匹配中概念相似度算法,为解决服务匹配问题提供一个有益... 详细信息

结合语义Web技术,设计了制造网格服务本体开发步骤,对制造网格服务进行语义描述,提出了基于OWL-S的制造网格服务发现模型。将本体匹配技术引入制造网格的服务匹配中,并改进了本体匹配中概念相似度算法,为解决服务匹配问题提供一个有益的尝试。实验表明,该语义模糊匹配技术能有效地弥补基于关键词的服务发现查全率和查准率较低的不足,提高服务发现的质量。

关键词：制造网格网格服务 OWL-S 服务发现