物联网中基于动态QoS的服务发现与选择的研究

发布时间：2019-09-26 06:06

【摘要】：随着物联网服务迅速增长,物联网服务已成为“服务海洋”,人们面临如何从“服务海洋”发现与选择更好的服务来满足需要的挑战。很多的研究团队在服务的发现与选择的研究上加大了投入。如何从大量服务中发现满足用户需求的相似服务,以及如何从这些相似服务中选择出满足用户需求的最佳服务均是需要解决的问题。现有的服务发现算法主要基于相似度的计算和关键字的匹配,发现结果的完整性有待提高。而现有的基于Qo S的选择算法主要基于客观属性,无法随着用户的使用动态修正用户的选择,给选择的准确性带来局限。因此本文从三个方面进行了研究。首先,由于现有的服务描述文件基本上都是WSDL文件,为了更好研究和实现本体,在研究基于本体语义距离的服务发现之前,在建立本地本体库与本体标准化的基础上,本文首先研究了从WSDL文件到语义描述文件(OWL-S)的映射,来将现有的用WSDL描述的服务转化为OWL-S描述的语义服务。其次,论文提出基于本体语义距离的服务发现方法。为了从大量的服务中准确,完整的找到相似服务集,使用具有语义推理作用的本体描述语言OWL-S,从原本的关键词扩展到语义推理判断。服务发现算法的研究主要在于用户请求与已有服务之间的匹配算法,本文提出了基于语义距离的匹配算法,并使用OWLS-TC3测试集建立仿真实验,验证该算法有效的提高了服务发现的成功率与完整性。最后,本文提出了基于Qo S的动态服务选择算法。该算法在考虑客观的Qo S静态属性的基础上,加入了对主观Qo S属性的研究,将其从静态的属性数据计算转变为动态计算,加入权值来提高算法的准确性和可靠性。通过仿真实验表明,基于服务发现得到的相似服务集,该算法计算确定满足用户需求的最佳服务成功率平均高于同类算法,保证了准确性。
【图文】：

图 3.8 WSDL2OWL-S 与 MA 的比较比 WSDL2OWL-S 更具有可扩展性。需要重要说明的是，系过程性能有着负面影响。这是因为对任何一个发现过程而言入/输出匹配的研究是一个重要的任务。毫无疑问，当定义输这种匹配会变得更快和更精确。因此，从服务发现的角度来2OWL-S 好。如相关工作部分所说，，ASSMA[39]的作者没有提。关于实验与评估的数据主要集中在分类过程中，不在我们

图 4.5 不同 SDMA 汇总函数的二叉测试结果 SDMA 可选方案的二叉测试结果，将比较结果与 OWLSminMA 在准确确定服务/请求对是否相关时获得最佳特征测于 SDMA 各汇总函数可选方案的匹配结果与 OWLS-TC 计信息。这个表中的每一行表示一个水平的相关性。SD对的语义距离时达到的最佳比例是 68%。总的来说，使来代表整个服务/请求对语义距离测量值是最好的选择。表 4.2 各 SDMA 汇总函数的分级测试结果 分级测试集avgSDMAminSDMA服务/请求对数26950322412321484
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.1;TP391.44;TN929.5

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