基于用户偏好的启发式半自动服务组合算法

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1、基于用户偏好的启发式半自动服务组合算法//.paper.edu-1-基于用户偏好的启发式半自动服务组合算法1宋驰，双锴，陈才北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京(100876)摘要：提出一种基于用户偏好的启发式半自动服务组合算法。该算法适用于用户需求比较模糊，在服务组合过程中需要同用户交互的场景中。该算法利用已有模板库，首先找出最接近用户请求的组合服务；如果已有组合服务模板不能满足用户请求，则根据用户的偏好信息，半自动生成满足用户请求的组合服务。仿真实验验证了本文算法在提高服务组合成功率

2、，减少用户交互次数从而快速收敛两方面都具有良好效果。关键词：语义Web服务；启发式；半自动；服务组合；服务模板1.引言随着互联网的发展，Web服务作为一种新技术受到越来越多人的关注，其高度的互操作性，跨平台性和松耦合的特点使其受到广泛应用。但是，单个的Web服务提供的功能非常有限，需要将单个的Web服务进行组合，才能满足用户丰富的需求，最大化地提高服务利用率。因此，服务组合技术迅速成为研究的热点。当前的服务组合技术主要分为全自动Web服务组合技术和半自动Web服务组合技术。Seog-ChanOh等

3、人[1]提出的基于泛洪式算法的全自动Web服务组合技术在理想状态下能够完全自动的查找到满足用户需求的组合服务，但是该算法没有考虑如何有效的利用服务组合的结果，对于同样的用户请求，往往需要同等的计算量，这样对系统的效率将产生不利影响。而EvrenSirin等人[2]以及JingDong等人[3]则是利用基于模板的半自动服务组合技术，该技术可以利用模板库里丰富的模板，快速的找出满足用户请求的服务。虽然该方式寄希望于领域专家能够完善模板库，但是仍然存在某些用户请求无法得到满足的情况。这两种服务组合方式都

4、存在同一个问题：用户最初的请求往往是不明确的，这样就很难得到用户所希望的组合服务。因此，我们可以将服务组合技术目前所遇到的问题归纳为以下两点：z(问题一)如何提高服务组合的效率？z(问题二)如何明确用户的请求，为用户找到最理想的组合服务？为了解决以上问题，本文提出基于用户偏好的启发式半自动服务组合算法(UPI算法,UserPreferredInformation)。本算法利用了模板库技术，将常用的服务组合抽象为模板，提高服务组合的效率；其次，本算法根据用户偏好，快速明确用户的请求；最后，本算法根据

5、用户请求对模板进行修改、完善，为用户找到最理想的组合服务。本文第2节定义基本概念，第3节详细介绍算法思想和实现，第4节通过实验对服务组合的成功率和平均每次请求的用户交互次数进行了验证，第5节介绍国内外相关研究，最后是总结和下一步工作。2.基本概念Web服务组合的过程实际是将一系列单独的Web服务，按照一定的顺序排列起来，组1本课题得到国家基础理论研究(973)计划(2003CB314806)，国家高技术研究发展(863)计划(2006AA01Z164)，国家自然科学基金资助项目基于人工免疫学原理的

6、下一代网络业务冲突研究(60672121)以及长江学者和创新团队发展计划的资助。//.paper.edu-2-合出新的Web服务。这样的方式使得Web服务能够随需应变。本文正是以此为目标，并从用户的角度出发，提出基于用户偏好的启发式半自动服务组合算法。本文将用到的基本概念定义如下：定义1本文采用标准的OWL[4]作为本体描述语言，并且系统中的本体概念都具有用户偏好度属性，表示用户接受系统推荐该本体概念的次数占本概念推荐总次数的百分比，即用户接受该本体概念的可能性，本体概念的用户偏好度计算公式如下：

7、%100×=推荐总次数用户接受推荐次数本体概念用户偏好度，本体概念的用户偏好度随着用户接受该本体概念推荐次数的增加而增大。定义2组合服务模板描述方式：WSTemplate（TempInputSet，TempOutputSet，TempIndirectOutputSet，AtomicWSList，Process）其中WSTemplate是组合服务模板的名字；TempInputSet是该组合服务模板的输入集合；TempOutputSet是组合服务模板的输出集合；TempIndirectOutputSe

8、t是组合服务模板的间接输出集合，即在服务组合过程中原子服务产生的输出，这些输出不做为模板的最终输出，但是仍然可以利用他们进行动态的服务组合；AtomicWSList是组合服务中的原子服务列表；Process是组合服务模板中，各个原子服务的执行顺序和关系，包括串行关系sequence(WS1,WS2)，选择关系choice(WS1,WS2)。定义3Web服务描述方式：WebService（WSInputSet，WSOutputSet，WSPrecondition，WSEffect）其