客户需求模式与服务模式的双边映射与演化分析

发布时间：2017-09-03 02:28

  本文关键词：客户需求模式与服务模式的双边映射与演化分析

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【摘要】：如何高效地使用组合的服务满足来自于大规模用户的个性化需求仍然是一个极具挑战的难题。服务网络的出现为求解服务组合问题提出了一种成本有效且选择灵活的方法,首先,将大量的原子服务通过参数间语义的联系连结成一个可定制的网络,在此基础上,当新的用户需求抵达时,服务网络通过执行定制算法为用户制定出满足需求的组合服务方案。但是服务网络仍然是从零开始为需求构建方案,对于一组相似的用户需求,是否可以进一步提高定制效率是一个有价值的研究问题。基于服务网络和服务网络定制的研究背景,本文提出了一种新的面向双边模式的服务网络定制算法,设计了服务网络构成要素的评估方法,最后给出了需求模式、服务模式和服务网络要素的演化分析。1.传统服务网络的定制过程中为每一条用户需求逐个进行个性化定制,其定制效率较低,成本也往往相对较高。在历史的用户需求中存在着共性的部分,这样的共性同样出现在与需求相对应的定制方案当中,本文将以上两种共性从历史需求和服务组合记录中挖掘出来,并用双边模式的形式表达(即需求模式和服务模式)。获得双边模式后,在二者之间建立可能的映射关系,并充分利用以上三种来自于历史的先验知识指导服务组合、提高定制效率,将这种面向双边模式的服务网络定制算法命名为BPSC(Bilateral patterns Based Service Network Customization)算法。2.在用于满足用户需求的定制方案中,由不同的服务网络构成要素共同协作来满足特定的功能,而随着用户对服务网络的使用,元素会逐渐体现出重要度的差异,如果为每一个元素分配相同的维护资源显然会在一定程度上降低服务网络的定制效率。本文针对这一问题,提出了服务网络构成要素的评估方法,基于用户需求及其定制结果,在积累了一定量的用户使用记录后,使用动态评估的方法对参与到定制过程中的服务网络构成元素进行重要度评估,结合元素在静态服务网络中的结构特征,根据动静两种状态的评估结果制定调整策略对服务网络进行更新和再定制。3.服务网络不是一个静态的网络,用户需求会随着时间的推移产生不同,而服务网络中元素的使用会随着用户需求的改变而变化,所以无论是从需求和定制方案得到的需求模式、服务模式,还是服务网络元素的使用都应该是随着时间演化的,了解这种演化规律有助于用户和服务网络维护人员更好地理解需求和服务网络的使用情况,进而对服务网络进行演化。本文为服务网络的定制加入了时间的概念,观察在不同时间区间内挖掘的需求模式、服务模式和使用到的服务网络元素彼此间存在的联系。分别为相邻两个时间段内的模式及元素的映射关系区分了演化的类型,并利用这种时间上连续的联系建立了演化网络。通过实验验证和对比分析发现:(1)相较于传统的定制算法,本文提出的BPSC算法在绝大多数情况下能够提高服务网络的定制效率;(2)提出的服务网络构成要素重要度评估方法可以发现服务网络在满足用户需求时体现的能力不足,基于评估结果对原始服务网络进行调整后,可以获得优化了的定制效率,尤其在定制时间上有显著的压缩;(3)为不同时间跨度的三组需求集合的需求模式、服务模式以及服务网络元素生成演化网络后,通过进一步分析分别得出了它们演化的规律。
【关键词】：服务网络 需求模式 服务模式 服务组合 演化
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题的来源与背景10-11
• 1.2 课题研究意义11-13
• 1.3 国内外研究综述13-16
• 1.3.1 服务组合与服务网络13-14
• 1.3.2 模式的概念及性质14-15
• 1.3.3 服务系统的演化15-16
• 1.3.4 现有研究的不足16
• 1.4 本文的主要研究内容及章节安排16-18
• 第2章 服务网络的基本概念18-23
• 2.1 服务网络的定义18-20
• 2.2 服务网络的生命周期20
• 2.3 服务网络的定制20-21
• 2.4 服务网络的演化21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第3章 面向双边模式的服务网络定制算法23-44
• 3.1 服务网络定制的求解策略23-25
• 3.2 需求模式25
• 3.3 服务模式25-26
• 3.4 需求模式和服务模式的映射26-29
• 3.5 面向双边模式的服务网络定制算法29-34
• 3.5.1 需求模式匹配算法30-32
• 3.5.2 服务模式选择算法32-33
• 3.5.3 服务组合算法33-34
• 3.6 实验与分析34-43
• 3.6.1 实验数据与环境变量34-35
• 3.6.2 需求集规模对定制效率的影响及分析35-37
• 3.6.3 用于挖掘模式的支持度设置对定制效率的影响37-38
• 3.6.4 模式映射的最低分数阈值对定制效率的影响38-39
• 3.6.5 BPSC和WSPR定制效率的比较39-41
• 3.6.6 不同需求集合对BPSC适应情况的比较41-42
• 3.6.7 实验结论分析42-43
• 3.7 本章小结43-44
• 第4章 服务网络元素的重要度评估44-60
• 4.1 问题定义44-47
• 4.1.1 服务网络元素的重要度评估问题44
• 4.1.2 服务网络的评估对象44-46
• 4.1.3 两种评估方法46
• 4.1.4 评价元素重要度的指标46-47
• 4.2 评估方法47-52
• 4.2.1 静态评估47-50
• 4.2.2 动态评估50-52
• 4.3 实验与分析52-59
• 4.3.1 实验数据与环境变量52-53
• 4.3.2 调整策略对服务网络结构的影响53-56
• 4.3.3 单一调整策略对定制效率的影响56-57
• 4.3.4 复合调整策略对定制效率的影响57-59
• 4.3.5 实验结论分析59
• 4.4 本章小结59-60
• 第5章 需求模式与服务模式的演化分析60-73
• 5.1 问题定义60
• 5.2 用户需求模式演化规律的挖掘60-64
• 5.3 服务模式演化规律的挖掘64-65
• 5.4 服务网络元素演化规律的挖掘65-66
• 5.5 实验与分析66-72
• 5.5.1 实验数据与环境变量66-67
• 5.5.2 演化分析67-71
• 5.5.3 实验结论分析71-72
• 5.6 本章小结72-73
• 结论73-75
• 参考文献75-80
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果80-82
• 致谢82

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本文编号：782359