專利名稱：一種語義Web服務(wù)組合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種Web服務(wù)組合方法，尤其是涉及一種語義Web服務(wù)組合方法。
背景技術(shù)：
隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上各類Web服務(wù)的數(shù)量飛速增長。然而，單個(gè)Web服務(wù)提供的功能極其有限，大多數(shù)應(yīng)用都難以通過單一 Web服務(wù)予以實(shí)現(xiàn)，往往需要把若干個(gè)Web服務(wù)組合起來，共同滿足應(yīng)用需求。其次，面向服務(wù)的軟件開發(fā)方法逐漸被全球的開發(fā)者所接受，而服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化、用戶需求個(gè)性化、多樣化，如何實(shí)時(shí)抽取服務(wù)質(zhì)量最好的若干服務(wù)，并能按照用戶需求自動(dòng)組合出可執(zhí)行的服務(wù)流程方案，也將成為未來軟件業(yè)發(fā)展的巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn)。另外，Web服務(wù)的分布式特性與傳統(tǒng)的組件系統(tǒng)不同，服務(wù)本身處于分布式的環(huán)境中，面對不斷涌現(xiàn)出來的服務(wù)，以專家靜態(tài)規(guī)定服務(wù)組合的方式是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如何高效、正確、智能的將現(xiàn)有的服務(wù)組合成新的服務(wù)成為現(xiàn)在國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。目前，Web服務(wù)組合方法主要包括以下幾種(I)基于工作流的方法。工作流可被用作分布活動(dòng)的協(xié)調(diào)執(zhí)行引擎或服務(wù)組合方案的描述方式，其中以BPEL，WSFL等工作流建模語言最為常見。但是，該方法主要以人工編輯為主，不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)服務(wù)組合。(2)基于人工智能(Al)規(guī)劃的方法。該方法借鑒了 Al中的形式化方法和邏輯推理，但它時(shí)間復(fù)雜度高，無法適應(yīng)問題規(guī)模較大情況下的服務(wù)組合。(3)基于圖搜索的方法。該方法將服務(wù)按照概念輸入集合和概念輸出集合構(gòu)建成服務(wù)依賴圖(SDG)。將服務(wù)組合算法轉(zhuǎn)換成從有向圖中查找最優(yōu)路徑的問題。該方法效率較高，但僅考慮了概念語義，而未考慮QoS。(4)基于信息檢索的方法。該方法以SQL查詢來實(shí)現(xiàn)服務(wù)組合，避免了傳統(tǒng)服務(wù)組合算法極占內(nèi)存的缺點(diǎn)，適用于更大規(guī)模服務(wù)集合的組合計(jì)算。但由于其對服務(wù)抽象度要求過高，限制了實(shí)際應(yīng)用價(jià)值；另外，對于多QoS、語義關(guān)系復(fù)雜的情況下，該方法效率會(huì)大幅下降。(5)單一 QoS的圖搜索方法。此類方法中服務(wù)的選擇策略存在多種形式，包括局部最優(yōu)、全局最優(yōu)、混合最優(yōu)等，算法的實(shí)現(xiàn)多基于貪心算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、遺傳算法等智能算法。通過服務(wù)接口方式及根據(jù)QoS啟發(fā)式規(guī)則對子圖進(jìn)行裁剪來生成最優(yōu)組合方案。但存在以下不足以單一 QoS屬性概括服務(wù)的所有非功能性特性；只返回一個(gè)符合自定義規(guī)則的最佳搜索結(jié)果；只能選擇某一個(gè)服務(wù)進(jìn)行配置；動(dòng)態(tài)QoS適應(yīng)性較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，包括以下步驟步驟I. Top K服務(wù)中正向概念擴(kuò)展階段根據(jù)用戶需求，在服務(wù)的功能性要求滿足的情況下，依次從服務(wù)的非功能目標(biāo)形成的Skyline中選擇備選服務(wù)進(jìn)行概念擴(kuò)展；概念擴(kuò)展過程將測試比較當(dāng)前狀態(tài)至目標(biāo)概念的距離及相似度，對擴(kuò)展的各個(gè)狀態(tài)進(jìn)行取舍，從而構(gòu)建多條從Cl到CO的概念擴(kuò)展鏈，即多套服務(wù)調(diào)用備選方案；其中，概念擴(kuò)展鏈中每條鏈由概念與提供此概念的服務(wù)組成；步驟2. Top K服務(wù)中反向方案擇優(yōu)階段由于步驟I中生成的概念擴(kuò)展鏈一般包含一簇服務(wù)組合方案，為把其中的單個(gè)組合方案分離出來，并選取其中最優(yōu)的幾套方案返回，則需要將概念擴(kuò)展鏈轉(zhuǎn)換成基于與或樹的服務(wù)組合方案描述模型，將組合方案生成過程轉(zhuǎn)換為二叉樹的遍歷問題，其中，左節(jié)點(diǎn)表示服務(wù)前置條件，而右節(jié)點(diǎn)表示某前置條件可滿足的服務(wù)；同時(shí)，對所有服務(wù)組合方案進(jìn)行擇優(yōu)，生成全局QoS最優(yōu)的K個(gè)組合方案；步驟3.采用基于紙帶模型的Skyline算法優(yōu)化基于多維QoS的Top K服務(wù)組合方法按照設(shè)定的規(guī)則對步驟2中產(chǎn)生的服務(wù)組合方案進(jìn)行智能裁剪，生成最簡服務(wù)組合 方案樹，在服務(wù)擇取過程中，采用基于紙帶模型的Skyline算法克服傳統(tǒng)Skyline空間中存在的數(shù)據(jù)點(diǎn)頻繁更新造成的性能瓶頸，同時(shí)大幅提高獲得TopK方案的計(jì)算效率。在上述的一種語義Web服務(wù)組合方法，所述步驟I的具體實(shí)現(xiàn)方法包括以下子步驟第一步，采用六種非功能服務(wù)特征組成六維向量來構(gòu)造服務(wù)QoS模型；分別為服務(wù)響應(yīng)時(shí)間Qrt，服務(wù)吞吐量Qtp，服務(wù)可靠性Qr，服務(wù)信譽(yù)度Qcd，服務(wù)價(jià)格Qc，服務(wù)安全性Qs，對QoS各個(gè)屬性進(jìn)行規(guī)范化處理，將各屬性值歸一化至統(tǒng)一區(qū)間；第二步，定義擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)如下某時(shí)刻擴(kuò)展得到的所有概念及到它們所消耗QoS信息組成的中間狀態(tài)，其中結(jié)束狀態(tài)為包含CO的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)；第三步，對用戶需求UR進(jìn)行判斷，計(jì)算從Cl到CO是否有可用概念擴(kuò)展路線可達(dá)，若沒有，則直接返回給用戶；第四步，對概念關(guān)系圖進(jìn)行遍歷，在滿足功能要求的前提下，根據(jù)服務(wù)的非功能特征形成每個(gè)概念關(guān)系圖的最優(yōu)備選服務(wù)集合Skyline ；Skyline定義為,對于數(shù)據(jù)集合中某一點(diǎn)P，若在同樣數(shù)據(jù)集合中不存在任何點(diǎn)能夠支配P，即不存在一個(gè)點(diǎn)在所有維度上的值都小于或等于P在同維度上的值，則稱P點(diǎn)為此數(shù)據(jù)集合的Skyline點(diǎn)；第五步,遍歷Skyline,克隆概念圖，并選取每個(gè)Skyline點(diǎn)作為擴(kuò)展方向，沿?cái)U(kuò)展方向進(jìn)行概念擴(kuò)展，每個(gè)克隆的概念繼承父狀態(tài)的Skyline，各種概念之間可以通過服務(wù)組合算法生成一條概念之間轉(zhuǎn)換的鏈表，鏈表中的每一項(xiàng)即為某一服務(wù)的調(diào)用，算法據(jù)此當(dāng)前狀態(tài)到用戶需求CO之間的最小QoS花費(fèi)判斷各個(gè)狀態(tài)至目標(biāo)的距離，概念關(guān)系圖得到概念直接距離矩陣，矩陣中每一數(shù)據(jù)項(xiàng)表示概念直接調(diào)用某一服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的QoS值，利用Floyd加權(quán)圖求定點(diǎn)最短路徑算法對概念直接距離矩陣進(jìn)行處理，最終得到概念之間通過服務(wù)組合進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的最小QoS值，概念擴(kuò)展過程中實(shí)時(shí)比較當(dāng)前狀態(tài)至終點(diǎn)的概念距離及相似度；第六步，具體的概念擴(kuò)展和備選服務(wù)的加入，首先求出備選服務(wù)的前置條件消耗的QoS與此備選服務(wù)自身消耗的QoS之和，并將其保存于服務(wù)對象中，然后得到加入此備選服務(wù)后新增的概念，即此服務(wù)的輸出概念集合，亦即概念的擴(kuò)展；進(jìn)而將概念及提供此概念的服務(wù)保存于概念服務(wù)鏈中，并更新skyline ；第七步，對擴(kuò)展后的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)去重操作，去除重復(fù)多余的狀態(tài)；
第八步，當(dāng)生成的狀態(tài)數(shù)目大于K時(shí)拋棄離目標(biāo)過遠(yuǎn)的狀態(tài)，概念擴(kuò)展過程比較當(dāng)前狀態(tài)至終點(diǎn)的概念距離及相似度，比較各狀態(tài)距離，依據(jù)所需概念擴(kuò)展鏈個(gè)數(shù)K并依據(jù)保留距離小的，舍棄距離大的的原則進(jìn)行擴(kuò)展。在上述的一種語義Web服務(wù)組合方法，所述步驟2的具體實(shí)現(xiàn)方法包括以下子步驟第一步，方案樹左節(jié)點(diǎn)的生成，由于服務(wù)調(diào)用時(shí)所需的概念集合在服務(wù)概念擴(kuò)展鏈中一般有多種提供方式，因此所提供方式采用笛卡爾積進(jìn)行，并當(dāng)可提供方式過多時(shí)對所有可提供的方式進(jìn)行排序取Top-K個(gè)，然后依次作為生成的左節(jié)點(diǎn)；第二步，方案樹右節(jié)點(diǎn)的生成，從擴(kuò)展鏈中提取提供服務(wù)的集合及集合中每個(gè)服務(wù)所提供概念，以此構(gòu)建右節(jié)點(diǎn)；第三步，遞歸調(diào)用構(gòu)建方案樹，調(diào)用上兩步算法產(chǎn)生某一節(jié)點(diǎn)的左右節(jié)點(diǎn)，將其按照方案樹的特性進(jìn)行組織，按照基于“與或樹”的方案樹的特點(diǎn)，某一服務(wù)的所有條件以父 子鏈表的關(guān)系進(jìn)行組織，后一提供方式為前一提供方式的左孩子，算法稱此為左孩子鏈，某一條件的提供者也以父子的關(guān)系進(jìn)行組織，稱為右孩子鏈，算法產(chǎn)生某個(gè)右節(jié)點(diǎn)所有的左節(jié)點(diǎn)，遍歷生成的左節(jié)點(diǎn)，生成每個(gè)左節(jié)點(diǎn)所需服務(wù)，即所有右節(jié)點(diǎn)然后遍歷生成的這些右節(jié)點(diǎn)，然后將正向概念擴(kuò)展階段的所有概念擴(kuò)展鏈全部轉(zhuǎn)換成方案樹；第四步，遍歷服務(wù)組合方案樹生成各個(gè)服務(wù)組合方案子樹，其規(guī)則如下服務(wù)組合方案樹根節(jié)點(diǎn)為服務(wù)組合方案子樹的根節(jié)點(diǎn)；當(dāng)服務(wù)組合方案樹中一個(gè)左節(jié)點(diǎn)在服務(wù)組合方案子樹中時(shí)，該左節(jié)點(diǎn)的所有右孩子鏈表節(jié)點(diǎn)皆在服務(wù)組合方案子樹中；當(dāng)服務(wù)組合方案樹中的一個(gè)右節(jié)點(diǎn)在服務(wù)組合方案子樹中時(shí)，則該右節(jié)點(diǎn)的左節(jié)點(diǎn)鏈必有唯一一個(gè)在服務(wù)組合方案子樹中；遍歷過程從服務(wù)組合方案樹的根節(jié)點(diǎn)開始，至服務(wù)組合方案子樹所有節(jié)點(diǎn)皆為服務(wù)組合方案樹中的葉子節(jié)點(diǎn)為止；第五步，產(chǎn)生一定數(shù)量的組合方案子樹，當(dāng)生成方案超過用戶的要求K時(shí)，算法以服務(wù)組合方案全局QoS離Skyline坐標(biāo)系原點(diǎn)距離為擇優(yōu)依據(jù)對結(jié)果集合進(jìn)行增減，對方案按照某種特定規(guī)則排序即可得到組合方案中最優(yōu)的K個(gè)方案。在上述的一種語義Web服務(wù)組合方法，所述步驟3的具體實(shí)現(xiàn)方法包括新狀態(tài)Skyline集合產(chǎn)生，服務(wù)組合算法，最簡服務(wù)組合方案樹分支裁剪判斷步驟，其中，服務(wù)組合算法采用服務(wù)失效和備選組合算法用來從Skyline空間坐標(biāo)集合中刪除數(shù)據(jù)點(diǎn)。在上述的一種語義Web服務(wù)組合方法,所述新狀態(tài)Skyline集合產(chǎn)生的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下第一步，根據(jù)Skyline點(diǎn)集合坐標(biāo)分布,將整個(gè)Skyline空間坐標(biāo)系分成三區(qū)域，分別為支配區(qū)域，即新進(jìn)服務(wù)必然會(huì)支配已經(jīng)生成的Skyline集合中某些數(shù)據(jù)點(diǎn)；盲點(diǎn)區(qū)域，此區(qū)域各點(diǎn)不歸原Skyline各點(diǎn)支配,也不支配原Skyline中的元素；被支配區(qū)域,此區(qū)域的各點(diǎn)被Skyline支配；第二步，依據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)建立多維紙帶模型，即根據(jù)服務(wù)的QoS屬性維度建立相應(yīng)數(shù)目的紙帶，每一維屬性用一條紙帶表示，遍歷所有的紙帶，將Skyline集合按照此紙帶表示的QoS屬性進(jìn)行排序，將排序好的服務(wù)按照前后關(guān)系一一在對應(yīng)的紙帶中記錄，記錄每個(gè)服務(wù)的Id，遍歷所有的紙帶，對紙帶上的每個(gè)服務(wù)在紙帶上的位置按照從左到右依次編號(hào)，編號(hào)從I開始，編號(hào)記錄在對應(yīng)紙帶的相應(yīng)位置的服務(wù)上；
第三步，繼承父狀態(tài)的Skyline空間坐標(biāo)系；第四步，得到新增概念集合及現(xiàn)有概念集合；第五步，根據(jù)變化后的新增概念集合從服務(wù)庫取得可先進(jìn)行擴(kuò)展的服務(wù)組成的集合WSS,將WSS集合中每個(gè)服務(wù)加入至繼承的Skyline空間坐標(biāo)系；第六步，對于任意一個(gè)可進(jìn)行擴(kuò)展的服務(wù)，算出服務(wù)絕對優(yōu)集sps與絕對劣集
SWS ; 第七步,根據(jù)多維QoS紙帶模型判定規(guī)定，當(dāng)絕對劣集不為空時(shí),從原Skyline中刪除此服務(wù)的絕對劣集，并按插入處于A支配區(qū)域的服務(wù)的方式增加至Skyline中，即將服務(wù)加入到skyline集合后映射到skyline坐標(biāo)系，當(dāng)服務(wù)絕對優(yōu)集與絕對劣集皆為空時(shí)，同樣將新增服務(wù)加入至原skyline集合后映射到skyline坐標(biāo)系即可,而當(dāng)服務(wù)絕對優(yōu)集為空時(shí)，只需將服務(wù)映射至skyline坐標(biāo)系即可；第八步，對父狀態(tài)以新skyline及合并后的新舊概念集合為依據(jù)進(jìn)行更新得到新的狀態(tài)；第九步，當(dāng)按照方案生成算法生成所有服務(wù)組合方案時(shí)，為從方案集合中取得K個(gè)最優(yōu)方案返回，因涉及方案的多QoS比較，算法同樣以比較Skyline點(diǎn)集合坐標(biāo)分布的方式進(jìn)行判定。在上述的一種語義Web服務(wù)組合方法，所述服務(wù)組合算法的具體實(shí)現(xiàn)方法如下第一步，取得服務(wù)絕對優(yōu)集和絕對劣集，按照紙帶模型判斷所屬區(qū)域；第二步，刪除服務(wù)必不可能位于支配區(qū)，當(dāng)變動(dòng)服務(wù)位于盲點(diǎn)區(qū)域時(shí)，算法將計(jì)算對應(yīng)變動(dòng)服務(wù)的唯一支配區(qū)Local Skyline,將Local Skyline所有元素依次插入到原Skyline，然后把對應(yīng)變動(dòng)服務(wù)在Skyline坐標(biāo)系中的映射刪除；第三步，當(dāng)變動(dòng)服務(wù)位于受支配區(qū)域，算法直接將服務(wù)從Skyline坐標(biāo)系中將相應(yīng)的映射刪除；第四步，設(shè)置新Skyline至相應(yīng)的狀態(tài)的概念擴(kuò)展鏈。在上述的一種語義Web服務(wù)組合方法，所述最簡服務(wù)組合方案樹分支裁剪的判斷依據(jù)為用戶要求返回QoS全局最優(yōu)的組合方案數(shù)目K以及算法在概念擴(kuò)展時(shí)記錄的擴(kuò)展到某一概念所消耗的QoS數(shù)值，其生成算法為第一步，參照步驟B中生成組合方案樹；第二步，算法對方案樹進(jìn)行中序遍歷，對各個(gè)右節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理；第三步，按照同右節(jié)點(diǎn)同層次，不同右節(jié)點(diǎn)同層次，不同右節(jié)點(diǎn)不同層次依照對應(yīng)規(guī)則順序進(jìn)行，規(guī)則如下同右節(jié)點(diǎn)同層次對此節(jié)點(diǎn)的左孩子鏈表進(jìn)行排序，擇取最優(yōu)的K個(gè)方案，此步可在生成方案樹時(shí)進(jìn)行處理；不同右節(jié)點(diǎn)同層次此種情形下選擇服務(wù)提供方式數(shù)量的笛卡爾積接近K數(shù)值，按照提供方式消耗的QoS數(shù)值進(jìn)行比較排序；刪除QoS消耗太多的左節(jié)點(diǎn)，并保證所有遍歷過的右節(jié)點(diǎn)都有至少一個(gè)左節(jié)點(diǎn)作為提供方式；不同右節(jié)點(diǎn)不同層次要將某提供條件進(jìn)行分解后進(jìn)行排序，再按照上兩步方式處理；第四步，返回處理完成的方案樹即為所需最簡服務(wù)組合方案樹。
因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)1.通過概念最短轉(zhuǎn)換路徑思想，解決傳統(tǒng)正向概念擴(kuò)展過程中隨機(jī)選取的盲目性；2.以服務(wù)支配集Skyline為依據(jù)，對概念進(jìn)行多方向擇優(yōu)擴(kuò)展，避免最優(yōu)方案丟失；3.將與或樹服務(wù)組合方案描述模型轉(zhuǎn)換成二叉樹遍歷問題，更為簡單易懂；4.利用最簡服務(wù)組合方案樹，極大提高組合算法的時(shí)間和空間效率5.利用基于紙帶模型的Skyline算法克服Skyline空間中由于數(shù)據(jù)點(diǎn)頻繁更新所造成的性能降低。


附圖I是本發(fā)明的流程示意圖。附圖2是本發(fā)明中C-K概念關(guān)系圖。附圖3是本發(fā)明中概念直接距離與概念最短路徑。附圖4是本發(fā)明中Web服務(wù)概念化描述實(shí)例。 附圖5是本發(fā)明中用戶需求為CI={C9，C10}，C0={C4，C5}的一條路徑。附圖6是本發(fā)明中組合方案樹。附圖7是本發(fā)明中Skyline紙帶模型空間示意圖。附圖8是本發(fā)明中二維紙帶模型示意圖。
具體實(shí)施例方式下面通過實(shí)施例，并結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說明。實(shí)施例I.首先，介紹一下本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)過程本發(fā)明主要包括如下步驟步驟I.正向概念擴(kuò)展階段根據(jù)用戶需求(包括概念輸入集Cl和概念輸出集CO)，在服務(wù)的功能性要求滿足的情況下，依次從服務(wù)的非功能目標(biāo)形成的Skyline中選擇備選服務(wù)進(jìn)行概念擴(kuò)展；概念擴(kuò)展過程將測試比較當(dāng)前狀態(tài)至目標(biāo)概念的距離及相似度，對擴(kuò)展的各個(gè)狀態(tài)進(jìn)行取舍，從而構(gòu)建多條從Cl到CO的概念擴(kuò)展鏈，即多套服務(wù)調(diào)用備選方案。其中，概念擴(kuò)展鏈中每條鏈由概念與提供此概念的服務(wù)組成。可根據(jù)概念擴(kuò)展鏈個(gè)數(shù)判斷用戶需求是否可滿足，當(dāng)此個(gè)數(shù)不為O時(shí)，可知當(dāng)前服務(wù)集可滿足用戶需求；否則，服務(wù)集無法滿足用戶需求。同時(shí)，為方便反向方案擇優(yōu)，在概念擴(kuò)展階段記錄擴(kuò)展到某一概念時(shí)所消耗的QoS數(shù)值。步驟2.反向方案擇優(yōu)階段由于正向概念擴(kuò)展階段生成的概念擴(kuò)展鏈一般包含一簇服務(wù)組合方案，為把其中的單個(gè)組合方案分離出來，并選取其中最優(yōu)的幾套方案返回，則需要將概念擴(kuò)展鏈轉(zhuǎn)換成基于“與或樹”的服務(wù)組合方案描述模型，將組合方案生成過程轉(zhuǎn)換為二叉樹的遍歷問題，其中，左節(jié)點(diǎn)表示服務(wù)前置條件，而右節(jié)點(diǎn)表示某前置條件可滿足的服務(wù)。同時(shí)，對所有服務(wù)組合方案進(jìn)行擇優(yōu)，生成全局QoS最優(yōu)的K個(gè)組合方案。步驟3.采用基于紙帶模型的Skyline算法優(yōu)化基于多維QoS的Top K服務(wù)組合方法按照特定規(guī)則對服務(wù)組合方案樹進(jìn)行智能裁剪，生成最簡服務(wù)組合方案樹，在服務(wù)擇取過程中，采用基于紙帶模型的Skyline算法克服傳統(tǒng)Skyline空間中存在的數(shù)據(jù)點(diǎn)頻繁更新造成的性能瓶頸，同時(shí)大幅提聞獲得TopK方案的計(jì)算效率?；谏鲜黾夹g(shù)方案，更進(jìn)一步地，如圖I所述，Top K自動(dòng)服務(wù)組合算法詳細(xì)步驟描述如下步驟I詳細(xì)說明如下第一步，采用六種非功能服務(wù)特征組成六維向量來構(gòu)造服務(wù)QoS模型。分別為服務(wù)響應(yīng)時(shí)間Qrt，服務(wù)吞吐量Qtp，服務(wù)可靠性Qr，服務(wù)信譽(yù)度Qcd，服務(wù)價(jià)格Qc，服務(wù)安全性Qs0對QoS各個(gè)屬性進(jìn)行規(guī)范化處理,將各屬性值歸一化至統(tǒng)一區(qū)間，如
ο第二步，定義擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)如下某時(shí)刻擴(kuò)展得到的所有概念及到它們所消耗QoS信息組成的中間狀態(tài)，其中結(jié)束狀態(tài)為包含CO的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)。第三步，對用戶需求UR(Cl，CO)進(jìn)行判斷，計(jì)算從Cl到CO是否有可用概念擴(kuò)展路線可達(dá)，若沒有，則直接返回給用戶。
第四步，對概念關(guān)系圖進(jìn)行遍歷，在滿足功能要求的前提下，根據(jù)服務(wù)的非功能特征形成每個(gè)概念關(guān)系圖的最優(yōu)備選服務(wù)集合Skyline。Skyline定義為,對于數(shù)據(jù)集合中某一點(diǎn)P，若在同樣數(shù)據(jù)集合中不存在任何點(diǎn)能夠支配P，即不存在一個(gè)點(diǎn)在所有維度上的值都小于或等于P在同維度上的值，則稱P點(diǎn)為此數(shù)據(jù)集合的Skyline點(diǎn)。第五步,遍歷Skyline,克隆概念圖，并選取每個(gè)Skyline點(diǎn)作為擴(kuò)展方向，沿?cái)U(kuò)展方向進(jìn)行概念擴(kuò)展，每個(gè)克隆的概念繼承父狀態(tài)的Skyline。各種概念之間可以通過服務(wù)組合算法生成一條概念之間轉(zhuǎn)換的鏈表，鏈表中的每一項(xiàng)即為某一服務(wù)的調(diào)用。算法據(jù)此當(dāng)前狀態(tài)到用戶需求CO之間的最小QoS花費(fèi)判斷各個(gè)狀態(tài)至目標(biāo)的距離。概念關(guān)系圖得到概念直接距離矩陣(矩陣橫縱皆為概念)，矩陣中每一數(shù)據(jù)項(xiàng)表示概念直接調(diào)用某一服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的QoS值。利用Floyd加權(quán)圖求定點(diǎn)最短路徑算法對概念直接距離矩陣進(jìn)行處理，最終得到概念之間通過服務(wù)組合進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的最小QoS值。概念擴(kuò)展過程中實(shí)時(shí)比較當(dāng)前狀態(tài)至終點(diǎn)的概念距離及相似度。第六步，具體的概念擴(kuò)展和備選服務(wù)的加入，首先求出備選服務(wù)的前置條件消耗的QoS與此備選服務(wù)自身消耗的QoS之和，并將其保存于服務(wù)對象中，然后得到加入此備選服務(wù)后新增的概念，即此服務(wù)的輸出概念集合，亦即概念的擴(kuò)展；進(jìn)而將概念及提供此概念的服務(wù)保存于概念服務(wù)鏈中，并更新skyline。第七步，對擴(kuò)展后的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)去重操作，去除重復(fù)多余的狀態(tài)。第八步，當(dāng)生成的狀態(tài)數(shù)目大于K時(shí)拋棄離目標(biāo)過遠(yuǎn)的狀態(tài)。概念擴(kuò)展過程比較當(dāng)前狀態(tài)至終點(diǎn)的概念距離及相似度，比較各狀態(tài)距離，依據(jù)所需概念擴(kuò)展鏈個(gè)數(shù)K并依據(jù)保留距離小的，舍棄距離大的的原則進(jìn)行擴(kuò)展。步驟2詳細(xì)說明如下第一步，方案樹左節(jié)點(diǎn)的生成，由于服務(wù)調(diào)用時(shí)所需的概念集合(B卩服務(wù)前置條件)在服務(wù)概念擴(kuò)展鏈中一般有多種提供方式，因此所提供方式采用笛卡爾積進(jìn)行，并當(dāng)可提供方式過多時(shí)對所有可提供的方式進(jìn)行排序取Top-K個(gè)，然后依次作為生成的左節(jié)點(diǎn)第二步，方案樹右節(jié)點(diǎn)的生成，從擴(kuò)展鏈中提取提供服務(wù)的集合及集合中每個(gè)服務(wù)所提供概念，以此構(gòu)建右節(jié)點(diǎn)。第三步，遞歸調(diào)用構(gòu)建方案樹，調(diào)用上兩步算法產(chǎn)生某一節(jié)點(diǎn)的左右節(jié)點(diǎn)，將其按照方案樹的特性進(jìn)行組織。按照基于“與或樹”的方案樹的特點(diǎn)，某一服務(wù)的所有條件以父子鏈表的關(guān)系進(jìn)行組織，后一提供方式為前一提供方式的左孩子，算法稱此為左孩子鏈。某一條件的提供者也以父子的關(guān)系進(jìn)行組織，稱為右孩子鏈。算法產(chǎn)生某個(gè)右節(jié)點(diǎn)所有的左節(jié)點(diǎn)，遍歷生成的左節(jié)點(diǎn)，生成每個(gè)左節(jié)點(diǎn)所需服務(wù)，即所有右節(jié)點(diǎn)然后遍歷生成的這些右節(jié)點(diǎn)，然后將正向概念擴(kuò)展階段的所有概念擴(kuò)展鏈全部轉(zhuǎn)換成方案樹。第四步，遍歷服務(wù)組合方案樹生成各個(gè)服務(wù)組合方案子樹，其規(guī)則如下服務(wù)組合方案樹根節(jié)點(diǎn)為服務(wù)組合方案子樹的根節(jié)點(diǎn)；當(dāng)服務(wù)組合方案樹中一個(gè)左節(jié)點(diǎn)在服務(wù)組合方案子樹中時(shí)，該左節(jié)點(diǎn)的所有右孩子鏈表節(jié)點(diǎn)皆在服務(wù)組合方案子樹中；當(dāng)服務(wù)組合方案樹中的一個(gè)右節(jié)點(diǎn)在服務(wù)組合方案子樹中時(shí)，則該右節(jié)點(diǎn)的左節(jié)點(diǎn)鏈必有唯一一個(gè)在服務(wù)組合方案子樹中；遍歷過程從服務(wù)組合方案樹的根節(jié)點(diǎn)開始，至服務(wù)組合方案子樹所有節(jié)點(diǎn)皆為服務(wù)組合方案樹中的葉子節(jié)點(diǎn)為止。第五步，產(chǎn)生一定數(shù)量的組合方案子樹，當(dāng)生成方案超過用戶的要求K時(shí)，算法以服務(wù)組合方案全局QoS離Skyline坐標(biāo)系原點(diǎn)距離為擇優(yōu)依據(jù)對結(jié)果集合進(jìn)行增減。對方案按照某種特定規(guī)則排序即可得到組合方案中最優(yōu)的K個(gè)方案。步驟3包括新狀態(tài)Skyline集合產(chǎn)生，服務(wù)組合算法，最簡服務(wù)組合方案樹SCCPT，現(xiàn)詳細(xì)說明如下 其中新狀態(tài)Skyline集合產(chǎn)生采用的方式為采用并操作的方式將可擴(kuò)展服務(wù)集合元素依次增加至繼承的Skyline中，這樣既使繼承Skyline中元素支配關(guān)系不必進(jìn)行比較操作獲得，又可依紙帶模型算法快速進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整得到本狀態(tài)的Skyline集合，定義優(yōu)集P(WS)為紙帶中處于改動(dòng)服務(wù)編號(hào)之前服務(wù)組成的集合。定義劣集ff(ws)為紙帶中處于改動(dòng)服務(wù)編號(hào)之后服務(wù)組成的集合。定義絕對優(yōu)集SP (WS)為對于某一服務(wù),其在各個(gè)紙帶上的優(yōu)集的交集。定義絕對劣集SW(ws)為對于某一服務(wù)，其在各個(gè)紙帶上的劣集的交集。定義唯一支配區(qū)為，若某一區(qū)域!■中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)只被某一數(shù)據(jù)點(diǎn)P支配，而無其他數(shù)據(jù)點(diǎn)支配r中任意一點(diǎn)。算法則稱區(qū)域r為數(shù)據(jù)點(diǎn)P的唯一支配區(qū)。定義Local Skyline為，任意Skyline點(diǎn)的唯一支配區(qū)。步驟3. I.新Skyline集合產(chǎn)生步驟如下第一步，根據(jù)Skyline點(diǎn)集合坐標(biāo)分布,將整個(gè)Skyline空間坐標(biāo)系分成三區(qū)域，分別為支配區(qū)域，即新進(jìn)服務(wù)必然會(huì)支配已經(jīng)生成的Skyline集合中某些數(shù)據(jù)點(diǎn)(即某些服務(wù))；盲點(diǎn)區(qū)域，此區(qū)域各點(diǎn)不歸原Skyline各點(diǎn)支配,也不支配原Skyline中的元素；被支配區(qū)域，此區(qū)域的各點(diǎn)被Skyline支配。第二步，依據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)建立多維紙帶模型，即根據(jù)服務(wù)的QoS屬性維度建立相應(yīng)數(shù)目的紙帶，每一維屬性用一條紙帶表示。遍歷所有的紙帶，將Skyline集合按照此紙帶表示的QoS屬性進(jìn)行排序，將排序好的服務(wù)按照前后關(guān)系一一在對應(yīng)的紙帶中記錄，記錄每個(gè)服務(wù)的Id。遍歷所有的紙帶，對紙帶上的每個(gè)服務(wù)在紙帶上的位置按照從左到右依次編號(hào)，編號(hào)從I開始，編號(hào)記錄在對應(yīng)紙帶的相應(yīng)位置的服務(wù)上。第三步，繼承父狀態(tài)的Skyline空間坐標(biāo)系；第四步，得到新增概念集合及現(xiàn)有概念集合，第五步，根據(jù)變化后的新增概念集合從服務(wù)庫取得可先進(jìn)行擴(kuò)展的服務(wù)組成的集合WSS,將WSS集合中每個(gè)服務(wù)加入至繼承的Skyline空間坐標(biāo)系。第六步，對于任意一個(gè)可進(jìn)行擴(kuò)展的服務(wù)，算出服務(wù)絕對優(yōu)集sps與絕對劣集
SWSo
第七步,根據(jù)多維QoS紙帶模型判定規(guī)定，當(dāng)絕對劣集不為空時(shí),從原Skyline中刪除此服務(wù)的絕對劣集，并按插入處于A支配區(qū)域的服務(wù)的方式增加至Skyline中，即將服務(wù)加入到skyline集合后映射到skyline坐標(biāo)系。當(dāng)服務(wù)絕對優(yōu)集與絕對劣集皆為空時(shí)，同樣將新增服務(wù)加入至原skyline集合后映射到skyline坐標(biāo)系即可。而當(dāng)服務(wù)絕對優(yōu)集為空時(shí)，只需將服務(wù)映射至skyline坐標(biāo)系即可。第八步，對父狀態(tài)以新skyline及合并后的新舊概念集合為依據(jù)進(jìn)行更新得到新的狀態(tài)。第九步，當(dāng)按照方案生成算法生成所有服務(wù)組合方案時(shí)，為從方案集合中取得K個(gè)最優(yōu)方案返回，因涉及方案的多QoS比較，算法同樣以比較Skyline點(diǎn)集合坐標(biāo)分布的方式進(jìn)行判定。步驟3. 2.其中服務(wù)失效和備選組合算法用來從Skyline空間坐標(biāo)集合中刪除數(shù)據(jù)點(diǎn)，步驟如下 第一步，取得服務(wù)絕對優(yōu)集和絕對劣集，按照紙帶模型判斷所屬區(qū)域第二步，刪除服務(wù)必不可能位于支配區(qū)。當(dāng)變動(dòng)服務(wù)位于盲點(diǎn)區(qū)域時(shí)，算法將計(jì)算對應(yīng)變動(dòng)服務(wù)的唯一支配區(qū)Local Skyline,將Local Skyline所有元素依次插入到原Skyline，然后把對應(yīng)變動(dòng)服務(wù)在Skyline坐標(biāo)系中的映射刪除。第三步，當(dāng)變動(dòng)服務(wù)位于受支配區(qū)域，算法直接將服務(wù)從Skyline坐標(biāo)系中將相應(yīng)的映射刪除第四步，設(shè)置新Skyline至相應(yīng)的狀態(tài)的概念擴(kuò)展鏈。步驟3. 3.最簡服務(wù)組合方案樹分支裁剪的判斷依據(jù)為用戶要求返回QoS全局最優(yōu)的組合方案數(shù)目K以及算法在概念擴(kuò)展時(shí)記錄的擴(kuò)展到某一概念所消耗的QoS數(shù)值，其生成算法為第一步，參照步驟B中生成組合方案樹第二步，算法對方案樹進(jìn)行中序遍歷，對各個(gè)右節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，第三步，按照同右節(jié)點(diǎn)同層次，不同右節(jié)點(diǎn)同層次，不同右節(jié)點(diǎn)不同層次依照對應(yīng)規(guī)則順序進(jìn)行。規(guī)則如下同右節(jié)點(diǎn)同層次對此節(jié)點(diǎn)的左孩子鏈表進(jìn)行排序，擇取最優(yōu)的K個(gè)方案，此步可在生成方案樹時(shí)進(jìn)行處理；不同右節(jié)點(diǎn)同層次此種情形下選擇服務(wù)提供方式數(shù)量的笛卡爾積接近K數(shù)值，按照提供方式消耗的QoS數(shù)值進(jìn)行比較排序；刪除QoS消耗太多的左節(jié)點(diǎn)。并保證所有遍歷過的右節(jié)點(diǎn)都有至少一個(gè)左節(jié)點(diǎn)作為提供方式；不同右節(jié)點(diǎn)不同層次要將某提供條件進(jìn)行分解后進(jìn)行排序，再按照上兩步方式處理。第四步，返回處理完成的方案樹即為所需最簡服務(wù)組合方案樹。2.下面介紹一下采用本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)方法所進(jìn)行的具體實(shí)施例根據(jù)圖I，分兩部分闡述本方法第一部分，正向概念擴(kuò)展階段I.概念擴(kuò)展算法步驟I.對Al中所述QoS各個(gè)屬性進(jìn)行規(guī)范化，將各屬性的值統(tǒng)一調(diào)整至某一區(qū)間。定義在服務(wù)QoS模型中的正負(fù)增益，正增益為數(shù)值取值越大越佳，負(fù)增益則相反，為數(shù)值取值越小越優(yōu)。算法選擇最小-最大規(guī)范法進(jìn)行處理。規(guī)范處理規(guī)則如下正增益屬性規(guī)范化公式
權(quán)利要求
1.一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟I. Top K服務(wù)中正向概念擴(kuò)展階段根據(jù)用戶需求，在服務(wù)的功能性要求滿足的情況下，依次從服務(wù)的非功能目標(biāo)形成的Skyline中選擇備選服務(wù)進(jìn)行概念擴(kuò)展；概念擴(kuò)展過程將測試比較當(dāng)前狀態(tài)至目標(biāo)概念的距離及相似度，對擴(kuò)展的各個(gè)狀態(tài)進(jìn)行取舍，從而構(gòu)建多條從Cl到CO的概念擴(kuò)展鏈，即多套服務(wù)調(diào)用備選方案；其中，概念擴(kuò)展鏈中每條鏈由概念與提供此概念的服務(wù)組成； 步驟2. Top K服務(wù)中反向方案擇優(yōu)階段由于步驟I中生成的概念擴(kuò)展鏈一般包含一簇服務(wù)組合方案，為把其中的單個(gè)組合方案分離出來，并選取其中最優(yōu)的幾套方案返回，則需要將概念擴(kuò)展鏈轉(zhuǎn)換成基于與或樹的服務(wù)組合方案描述模型，將組合方案生成過程轉(zhuǎn)換為二叉樹的遍歷問題，其中，左節(jié)點(diǎn)表示服務(wù)前置條件，而右節(jié)點(diǎn)表示某前置條件可滿足的服務(wù)；同時(shí)，對所有服務(wù)組合方案進(jìn)行擇優(yōu)，生成全局QoS最優(yōu)的K個(gè)組合方案； 步驟3.采用基于紙帶模型的Skyline算法優(yōu)化基于多維QoS的Top K服務(wù)組合方法按照設(shè)定的規(guī)則對步驟2中產(chǎn)生的服務(wù)組合方案進(jìn)行智能裁剪，生成最簡服務(wù)組合方案樹，在服務(wù)擇取過程中，采用基于紙帶模型的Skyline算法克服傳統(tǒng)Skyline空間中存在的數(shù)據(jù)點(diǎn)頻繁更新造成的性能瓶頸，同時(shí)大幅提高獲得TopK方案的計(jì)算效率。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，所述步驟I的具體實(shí)現(xiàn)方法包括以下子步驟 第一步，采用六種非功能服務(wù)特征組成六維向量來構(gòu)造服務(wù)QoS模型；分別為服務(wù)響應(yīng)時(shí)間Qrt，服務(wù)吞吐量Qtp，服務(wù)可靠性Qr，服務(wù)信譽(yù)度Qcd，服務(wù)價(jià)格Qc，服務(wù)安全性Qs，對QoS各個(gè)屬性進(jìn)行規(guī)范化處理，將各屬性值歸一化至統(tǒng)一區(qū)間； 第二步，定義擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)如下某時(shí)刻擴(kuò)展得到的所有概念及到它們所消耗QoS信息組成的中間狀態(tài)，其中結(jié)束狀態(tài)為包含CO的擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)； 第三步，對用戶需求UR進(jìn)行判斷，計(jì)算從Cl到CO是否有可用概念擴(kuò)展路線可達(dá)，若沒有，則直接返回給用戶； 第四步，對概念關(guān)系圖進(jìn)行遍歷，在滿足功能要求的前提下，根據(jù)服務(wù)的非功能特征形成每個(gè)概念關(guān)系圖的最優(yōu)備選服務(wù)集合Skyline ；Skyline定義為,對于數(shù)據(jù)集合中某一點(diǎn)P，若在同樣數(shù)據(jù)集合中不存在任何點(diǎn)能夠支配P，即不存在一個(gè)點(diǎn)在所有維度上的值都小于或等于P在同維度上的值，則稱P點(diǎn)為此數(shù)據(jù)集合的Skyline點(diǎn)； 第五步，遍歷Skyline,克隆概念圖，并選取每個(gè)Skyline點(diǎn)作為擴(kuò)展方向，沿?cái)U(kuò)展方向進(jìn)行概念擴(kuò)展，每個(gè)克隆的概念繼承父狀態(tài)的Skyline，各種概念之間可以通過服務(wù)組合算法生成一條概念之間轉(zhuǎn)換的鏈表，鏈表中的每一項(xiàng)即為某一服務(wù)的調(diào)用，算法據(jù)此當(dāng)前狀態(tài)到用戶需求CO之間的最小QoS花費(fèi)判斷各個(gè)狀態(tài)至目標(biāo)的距離，概念關(guān)系圖得到概念直接距離矩陣，矩陣中每一數(shù)據(jù)項(xiàng)表示概念直接調(diào)用某一服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的QoS值，利用Floyd加權(quán)圖求定點(diǎn)最短路徑算法對概念直接距離矩陣進(jìn)行處理，最終得到概念之間通過服務(wù)組合進(jìn)行轉(zhuǎn)換所需的最小QoS值，概念擴(kuò)展過程中實(shí)時(shí)比較當(dāng)前狀態(tài)至終點(diǎn)的概念距離及相似度； 第六步，具體的概念擴(kuò)展和備選服務(wù)的加入，首先求出備選服務(wù)的前置條件消耗的QoS與此備選服務(wù)自身消耗的QoS之和，并將其保存于服務(wù)對象中，然后得到加入此備選服務(wù)后新增的概念，即此服務(wù)的輸出概念集合，亦即概念的擴(kuò)展；進(jìn)而將概念及提供此概念的服務(wù)保存于概念服務(wù)鏈中，并更新skyline ； 第七步，對擴(kuò)展后的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)去重操作，去除重復(fù)多余的狀態(tài)； 第八步，當(dāng)生成的狀態(tài)數(shù)目大于K時(shí)拋棄離目標(biāo)過遠(yuǎn)的狀態(tài)，概念擴(kuò)展過程比較當(dāng)前狀態(tài)至終點(diǎn)的概念距離及相似度，比較各狀態(tài)距離，依據(jù)所需概念擴(kuò)展鏈個(gè)數(shù)K并依據(jù)保留距離小的，舍棄距離大的的原則進(jìn)行擴(kuò)展。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，所述步驟2的具體實(shí)現(xiàn)方法包括以下子步驟 第一步，方案樹左節(jié)點(diǎn)的生成，由于服務(wù)調(diào)用時(shí)所需的概念集合在服務(wù)概念擴(kuò)展鏈中一般有多種提供方式，因此所提供方式采用笛卡爾積進(jìn)行，并當(dāng)可提供方式過多時(shí)對所有可提供的方式進(jìn)行排序取Top-K個(gè)，然后依次作為生成的左節(jié)點(diǎn)； 第二步，方案樹右節(jié)點(diǎn)的生成，從擴(kuò)展鏈中提取提供服務(wù)的集合及集合中每個(gè)服務(wù)所提供概念，以此構(gòu)建右節(jié)點(diǎn)； 第三步，遞歸調(diào)用構(gòu)建方案樹，調(diào)用上兩步算法產(chǎn)生某一節(jié)點(diǎn)的左右節(jié)點(diǎn)，將其按照方案樹的特性進(jìn)行組織，按照基于“與或樹”的方案樹的特點(diǎn)，某一服務(wù)的所有條件以父子鏈表的關(guān)系進(jìn)行組織，后一提供方式為前一提供方式的左孩子，算法稱此為左孩子鏈，某一條件的提供者也以父子的關(guān)系進(jìn)行組織，稱為右孩子鏈，算法產(chǎn)生某個(gè)右節(jié)點(diǎn)所有的左節(jié)點(diǎn)，遍歷生成的左節(jié)點(diǎn)，生成每個(gè)左節(jié)點(diǎn)所需服務(wù)，即所有右節(jié)點(diǎn)然后遍歷生成的這些右節(jié)點(diǎn)，然后將正向概念擴(kuò)展階段的所有概念擴(kuò)展鏈全部轉(zhuǎn)換成方案樹； 第四步，遍歷服務(wù)組合方案樹生成各個(gè)服務(wù)組合方案子樹，其規(guī)則如下服務(wù)組合方案樹根節(jié)點(diǎn)為服務(wù)組合方案子樹的根節(jié)點(diǎn)；當(dāng)服務(wù)組合方案樹中一個(gè)左節(jié)點(diǎn)在服務(wù)組合方案子樹中時(shí)，該左節(jié)點(diǎn)的所有右孩子鏈表節(jié)點(diǎn)皆在服務(wù)組合方案子樹中；當(dāng)服務(wù)組合方案樹中的一個(gè)右節(jié)點(diǎn)在服務(wù)組合方案子樹中時(shí)，則該右節(jié)點(diǎn)的左節(jié)點(diǎn)鏈必有唯一一個(gè)在服務(wù)組合方案子樹中；遍歷過程從服務(wù)組合方案樹的根節(jié)點(diǎn)開始，至服務(wù)組合方案子樹所有節(jié)點(diǎn)皆為服務(wù)組合方案樹中的葉子節(jié)點(diǎn)為止； 第五步，產(chǎn)生一定數(shù)量的組合方案子樹，當(dāng)生成方案超過用戶的要求K時(shí)，算法以服務(wù)組合方案全局QoS離Skyline坐標(biāo)系原點(diǎn)距離為擇優(yōu)依據(jù)對結(jié)果集合進(jìn)行增減，對方案按照某種特定規(guī)則排序即可得到組合方案中最優(yōu)的K個(gè)方案。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，所述步驟3的具體實(shí)現(xiàn)方法包括新狀態(tài)Skyline集合產(chǎn)生，服務(wù)組合算法，最簡服務(wù)組合方案樹分支裁剪判斷步驟，其中，服務(wù)組合算法采用服務(wù)失效和備選組合算法用來從Skyline空間坐標(biāo)集合中刪除數(shù)據(jù)點(diǎn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，所述新狀態(tài)Skyline集合產(chǎn)生的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下 第一步，根據(jù)Skyline點(diǎn)集合坐標(biāo)分布,將整個(gè)Skyline空間坐標(biāo)系分成三區(qū)域,分別為支配區(qū)域，即新進(jìn)服務(wù)必然會(huì)支配已經(jīng)生成的Skyline集合中某些數(shù)據(jù)點(diǎn)；盲點(diǎn)區(qū)域，此區(qū)域各點(diǎn)不歸原Skyline各點(diǎn)支配,也不支配原Skyline中的元素；被支配區(qū)域,此區(qū)域的各點(diǎn)被Skyline支配； 第二步，依據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)建立多維紙帶模型，即根據(jù)服務(wù)的QoS屬性維度建立相應(yīng)數(shù)目的紙帶，每一維屬性用一條紙帶表示，遍歷所有的紙帶，將Skyline集合按照此紙帶表示的QoS屬性進(jìn)行排序，將排序好的服務(wù)按照前后關(guān)系一一在對應(yīng)的紙帶中記錄，記錄每個(gè)服務(wù)的Id，遍歷所有的紙帶，對紙帶上的每個(gè)服務(wù)在紙帶上的位置按照從左到右依次編號(hào)，編號(hào)從I開始，編號(hào)記錄在對應(yīng)紙帶的相應(yīng)位置的服務(wù)上； 第三步，繼承父狀態(tài)的Skyline空間坐標(biāo)系； 第四步，得到新增概念集合及現(xiàn)有概念集合； 第五步，根據(jù)變化后的新增概念集合從服務(wù)庫取得可先進(jìn)行擴(kuò)展的服務(wù)組成的集合WSS,將WSS集合中每個(gè)服務(wù)加入至繼承的Skyline空間坐標(biāo)系； 第六步，對于任意一個(gè)可進(jìn)行擴(kuò)展的服務(wù)，算出服務(wù)絕對優(yōu)集sps與絕對劣集SWS ；第七步，根據(jù)多維QoS紙帶模型判定規(guī)定，當(dāng)絕對劣集不為空時(shí),從原Skyline中刪除此服務(wù)的絕對劣集，并按插入處于A支配區(qū)域的服務(wù)的方式增加至Skyline中，即將服務(wù)加入到skyline集合后映射到skyline坐標(biāo)系，當(dāng)服務(wù)絕對優(yōu)集與絕對劣集皆為空時(shí)，同樣將新增服務(wù)加入至原skyline集合后映射到skyline坐標(biāo)系即可,而當(dāng)服務(wù)絕對優(yōu)集為空時(shí)，只需將服務(wù)映射至skyline坐標(biāo)系即可； 第八步，對父狀態(tài)以新skyline及合并后的新舊概念集合為依據(jù)進(jìn)行更新得到新的狀態(tài)； 第九步，當(dāng)按照方案生成算法生成所有服務(wù)組合方案時(shí)，為從方案集合中取得K個(gè)最優(yōu)方案返回，因涉及方案的多QoS比較，算法同樣以比較Skyline點(diǎn)集合坐標(biāo)分布的方式進(jìn)行判定。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，所述服務(wù)組合算法的具體實(shí)現(xiàn)方法如下 第一步，取得服務(wù)絕對優(yōu)集和絕對劣集，按照紙帶模型判斷所屬區(qū)域； 第二步，刪除服務(wù)必不可能位于支配區(qū)，當(dāng)變動(dòng)服務(wù)位于盲點(diǎn)區(qū)域時(shí)，算法將計(jì)算對應(yīng)變動(dòng)服務(wù)的唯一支配區(qū)Local Skyline,將Local Skyline所有元素依次插入到原Skyline，然后把對應(yīng)變動(dòng)服務(wù)在Skyline坐標(biāo)系中的映射刪除； 第三步，當(dāng)變動(dòng)服務(wù)位于受支配區(qū)域，算法直接將服務(wù)從Skyline坐標(biāo)系中將相應(yīng)的映射刪除； 第四步，設(shè)置新Skyline至相應(yīng)的狀態(tài)的概念擴(kuò)展鏈。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種語義Web服務(wù)組合方法，其特征在于，所述最簡服務(wù)組合方案樹分支裁剪的判斷依據(jù)為用戶要求返回QoS全局最優(yōu)的組合方案數(shù)目K以及算法在概念擴(kuò)展時(shí)記錄的擴(kuò)展到某一概念所消耗的QoS數(shù)值，其生成算法為 第一步，參照步驟B中生成組合方案樹； 第二步，算法對方案樹進(jìn)行中序遍歷，對各個(gè)右節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理； 第三步，按照同右節(jié)點(diǎn)同層次，不同右節(jié)點(diǎn)同層次，不同右節(jié)點(diǎn)不同層次依照對應(yīng)規(guī)則順序進(jìn)行，規(guī)則如下 同右節(jié)點(diǎn)同層次對此節(jié)點(diǎn)的左孩子鏈表進(jìn)行排序，擇取最優(yōu)的K個(gè)方案，此步可在生成方案樹時(shí)進(jìn)行處理； 不同右節(jié)點(diǎn)同層次此種情形下選擇服務(wù)提供方式數(shù)量的笛卡爾積接近K數(shù)值，按照提供方式消耗的QoS數(shù)值進(jìn)行比較排序；刪除QoS消耗太多的左節(jié)點(diǎn)，并保證所有遍歷過的右節(jié)點(diǎn)都有至少一個(gè)左節(jié)點(diǎn)作為提供方式；不同右節(jié)點(diǎn)不同層次要將某提供條件進(jìn)行分解后進(jìn)行排序，再按照上兩步方式處理； 第四步，返回處理完成的方案樹即為所需最簡服務(wù)組合方案樹。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種語義Web服務(wù)組合方法，是一種針對大規(guī)模Web服務(wù)，實(shí)現(xiàn)按需自動(dòng)服務(wù)組合的技術(shù)。該技術(shù)能夠同時(shí)考慮多種服務(wù)質(zhì)量(QoS)，如服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、價(jià)格等，根據(jù)用戶的輸入輸出需求，自動(dòng)構(gòu)建語義上滿足需求的若干服務(wù)流程，并返回多種服務(wù)質(zhì)量綜合最優(yōu)的TopK個(gè)組合方案。此外，該技術(shù)能夠在百萬Web服務(wù)規(guī)模下，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的組合效率，從而在大幅減小程序開發(fā)者實(shí)際編程量的同時(shí)，還能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)狀況和Web服務(wù)的運(yùn)行狀況，始終保證用戶使用到最優(yōu)組合方案。
文檔編號(hào)G06F17/30GK102945283SQ20121046875
公開日2013年2月27日 申請日期2012年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月19日
發(fā)明者曾承, 丁偉, 胡揚(yáng), 曹德強(qiáng) 申請人:武漢大學(xué)