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《基于聚類的自動化Web服務組合系統(tǒng)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、浙江大學碩士學位論文基于聚類的自動化Web服務組合系統(tǒng)姓名：馬瑩申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機系統(tǒng)結構指導教師：吳健20120214浙江大學碩士學位論丈＼＼煳4㈣868螋7＼Y20摘嬰摘要隨著互聯網的發(fā)展，web服務的數量激增，服務組合無論在效率上還是在QoS的保證方面，都面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，本文在對已有工作進行充分調研的基礎上，提出了一個新型的web服務組合原型系統(tǒng)——CBA_CS2(ClusteringBasedAutomaticCoarsnessServiceCompositionSystem)。本文對該系統(tǒng)進行了多方面的闡述，主要工作與貢獻包括以下四個方面：1)提出一套完整的包含
2、自動化服務組合、服務驗證和服務管理在內的系統(tǒng)該系統(tǒng)以自動化服務組合為核心，并提供了QoS優(yōu)化功能；此外，還提供了組合有效性驗證和服務管理平臺，是一套完整的原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)還采用了松耦合多模塊的設計理念，系統(tǒng)內模塊均為用戶可配置的，從而實現了系統(tǒng)的靈活性。2)提出了一個高效的支持QOS優(yōu)化的自動化服務組合算法在CBA—CS2系統(tǒng)中的服務組合體系里，提供了一個支持QoS優(yōu)化的自動化服務組合算法CBBCM，該算法先對服務進行聚類，以減少組合時所掃描的匹配服務候選池，繼而對后向鏈法進行改進，高效地完成了服務的自動組合。3)為自動化組合構建了完善的支撐體系除了核心的服務組合模塊，系統(tǒng)還提供了完善的支
3、撐體系，包括服務預處理模塊和服務鏈挖掘模塊。服務預處理模塊針對用戶提供的web服務文檔，將其轉化為標準的服務向量；而服務鏈挖掘模塊則通過頻繁集挖掘方案，對服務組合調用記錄進行分析，并將分析結果反饋給系統(tǒng)，進一步提高了系統(tǒng)性能。4)通過實驗來評價和證明了系統(tǒng)在組合效率、QOS優(yōu)化方面的優(yōu)勢我們設計了多組實驗測試服務組合的效率、QoS及服務鏈挖掘功能的有效性。我們將服務組合模塊使用的CBBCM算法與其它類似算法進行比較，證明服務組合模塊在性能和QoS之間，選擇了一個很好的均衡點：我們還通過還調用服務鏈挖掘模塊對歷史記錄進行分析，證明頻繁集的加入使得服務組合效率明顯提高。關鍵詞：web服務，Qo
4、S，聚類，服務組合，后向鏈法，頻繁集浙汀大學碩士學位論文AbstractBecausethescaleoftheenterpriseapplicationsisexpandingtoday,servicecompostionisfacedwithunprecedentedchallenges．Onthebasisofafullinvestigationofpreviouswork，weproposedanewwebservicecompositionsystem—CBA—CS2(ClusteringBasedAutomaticCoarsnessServiceCompositionSyste
5、m)．Thissystemisdescribedindetails．Ourmajorworkandcontributionsareasfollows：First，acompletesystemisproposed，includingautomaticservicecomposition，validationandmanagement．ThesystemiSbasedonservicecomposition，providingQoSoptimization；Inaddition，italsoprovidesthevalidationofservicecompositionandtheserv
6、icemanagementplatform．Sothesystemisacompleteprototypesystem．Thesystemiscomposedbymultiplemoduleswhicharelooselycoupled．Modulesinthesystemcanallbeconfiguredbyusers，whichachievetheflexibility．Second，anefficientalgorithmofautomaticservicecompositionisproposed，whichsupportsQoSoptimization．Fortheservic
7、ecompositionsystemofCBA—CS2，weproposedanautomaticcompostionalgorithmCBBCMwhichsupportsQoSoptimization．Thisalgorithmfirstlyclustersservices，therebyreducingthesizeofcandidatepoolwhilescanningthematchingservices．The
