从有助于实现 Web 服务的自动发现及最优选择的角度,从聚类分析和关联挖掘两个方面研究了数据挖掘技术在 Web 服务组合领域中的应用。仿真研究表明:根据服务之间的语义相似性,包括基本描述相似性、功能属性相似性以及社会关系相似性,对...
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从有助于实现 Web 服务的自动发现及最优选择的角度,从聚类分析和关联挖掘两个方面研究了数据挖掘技术在 Web 服务组合领域中的应用。仿真研究表明:根据服务之间的语义相似性,包括基本描述相似性、功能属性相似性以及社会关系相似性,对服务注册库中的原子服务进行聚类分析,在此基础上进行服务的自动查找,可在很大程度上降低服务的查找空间,提高服务的匹配效率;对服务执行日志中的历史记录进行分析,挖掘服务组合的模式以及服务之间的关联关系,结合服务质量进行服务的最优选择,可在一定程度上提高合成服务的执行成功率。
提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信...
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提出一种基于推荐证据的对等网络(Peer-to-Peer,P2P)信任模型RETM(Recommendation Evidence based Trust Model for P2P networks),解决了基于推荐的信任模型中普遍存在的在汇聚推荐信息时无法处理不确定性信息以及强行组合矛盾推荐信息引起的性能下降问题,同时,RETM采取推荐证据预处理措施,在合成之前有效过滤了无用的以及误导性的推荐信息,使得该模型具有一定的抗攻击性能.在推荐信息的查找问题上,RETM提出了基于反馈信息的概率查找算法,该算法在降低了网络带宽开销的情况下,提高了信息查询的准确率.实验证明RETM较已有的信任机制在系统成功交易率、模型的安全性等问题上有较大改进.
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