語(yǔ)義社區(qū)中服務(wù)注冊(cè)中心部署策略研究.pdf

1、服務(wù)注冊(cè)中心是面向服務(wù)架構(gòu)的重要組成部分之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)范圍內(nèi)面向服務(wù)計(jì)算模式的普及和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日趨復(fù)雜，海量服務(wù)注冊(cè)信息的合理組織和管理對(duì)面向服務(wù)計(jì)算的性能顯得至關(guān)重要，因此，服務(wù)注冊(cè)中心的合理部署是實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)的基礎(chǔ)。目前，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下服務(wù)注冊(cè)中心部署存在的主要問(wèn)題包括缺乏理論支撐，不能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演變，缺乏語(yǔ)義信息處理能力，不能理解服務(wù)注冊(cè)信息和自動(dòng)演算推理。與此同時(shí)，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究中發(fā)現(xiàn)萬(wàn)維網(wǎng)等都具有非常有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)特性，諸如

2、網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)的社區(qū)結(jié)構(gòu)特性，它為服務(wù)注冊(cè)中心的研究提供了有力理論依據(jù)。《中國(guó)至2050年信息科技發(fā)展線路圖》已將網(wǎng)絡(luò)科學(xué)列為發(fā)展新信息科學(xué)和前沿交叉科學(xué)的重要分支，因此，在對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中利用語(yǔ)義和社區(qū)結(jié)構(gòu)特性來(lái)搜尋和發(fā)現(xiàn)語(yǔ)義社區(qū)(根據(jù)節(jié)點(diǎn)興趣偏好的語(yǔ)義信息劃分的內(nèi)部聯(lián)系緊密而外部聯(lián)系稀疏的邏輯結(jié)構(gòu))，然后在其中設(shè)置服務(wù)注冊(cè)中心的研究具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，也對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論研究起到了積極的作用，在語(yǔ)義社區(qū)中進(jìn)行服務(wù)注冊(cè)中心部署策略研究具有理論價(jià)

3、值。
　　 基于上述背景，論文通過(guò)結(jié)合對(duì)等網(wǎng)的可擴(kuò)展性、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的智能性和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)特性，開(kāi)展了語(yǔ)義社區(qū)中服務(wù)注冊(cè)中心部署策略研究，提出了一個(gè)解決服務(wù)注冊(cè)中心部署問(wèn)題的模型，并針對(duì)模型中所涉及的節(jié)點(diǎn)選擇、網(wǎng)絡(luò)演化和語(yǔ)義社區(qū)劃分等具體問(wèn)題展開(kāi)了研究。因此，論文的主要內(nèi)容包括系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)、超級(jí)節(jié)點(diǎn)選擇、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲莼?、語(yǔ)義信息傳播和語(yǔ)義社區(qū)劃分五個(gè)方面。
　　 論文研究取得的主要成果體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
　　

4、(1)提出了以語(yǔ)義特征為基礎(chǔ)的具有超級(jí)節(jié)點(diǎn)的語(yǔ)義路由服務(wù)注冊(cè)中心(Super Peer and Semantic Routing UDDI，SPSR-UDDI)模型。模型以語(yǔ)義信息為基礎(chǔ)，將節(jié)點(diǎn)興趣偏好語(yǔ)義信息以“謠言”形式傳播，節(jié)點(diǎn)通過(guò)語(yǔ)義信息獲取到與其具有相同興趣偏好的其它節(jié)點(diǎn)信息，把網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)按照興趣偏好劃分語(yǔ)義社區(qū)，在社區(qū)中選擇綜合性能相對(duì)較好的節(jié)點(diǎn)作為超級(jí)節(jié)點(diǎn)承擔(dān)服務(wù)注冊(cè)中心的任務(wù)，社區(qū)間通過(guò)語(yǔ)義信息互聯(lián)，對(duì)于給定的查詢主要

5、集中在對(duì)應(yīng)的主題域，查詢處理范圍小，查詢處理效率高。
　　 (2)提出了基于集對(duì)的超級(jí)節(jié)點(diǎn)選擇算法。算法在超級(jí)節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)引入資源消耗因子和負(fù)載能力，量化了負(fù)載能力性能指標(biāo)，增加了算法的普適性和靈活性；采用集對(duì)方法選擇超級(jí)節(jié)點(diǎn)，較好地量化節(jié)點(diǎn)各種參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了模糊綜合評(píng)價(jià)，該方法還可以通過(guò)權(quán)重的方式體現(xiàn)用戶的對(duì)特定參數(shù)的重視程度，是一種有效的評(píng)估方法；根據(jù)節(jié)點(diǎn)排隊(duì)長(zhǎng)度漲落的均方根函數(shù)，在節(jié)點(diǎn)即將出現(xiàn)擁塞之前啟動(dòng)超級(jí)節(jié)點(diǎn)選舉算法，提高

6、了系統(tǒng)整體服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間。
　　 (3)提出了基于節(jié)點(diǎn)點(diǎn)強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)演化方法。方法采用在密集區(qū)投放服務(wù)點(diǎn)的思想，通過(guò)節(jié)點(diǎn)邊權(quán)優(yōu)先連接原則讓部分節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)整連接策略，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)自組織演化過(guò)程，并使最終的網(wǎng)絡(luò)具備小世界特性，獲得較好的服務(wù)響應(yīng)時(shí)間。
　　 (4)提出了采用謠言興趣衰減機(jī)制的語(yǔ)義信息傳播模型。模型采用謠言興趣衰減機(jī)制，以較小的消息量在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)興趣偏好信息的有效傳播；每個(gè)節(jié)點(diǎn)僅依據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的興趣偏好信息進(jìn)行決策

7、，并根據(jù)興趣偏好的語(yǔ)義匹配相似程度改變節(jié)點(diǎn)之間的連接度，減少了對(duì)全局性知識(shí)的依賴。
　　 (5)提出了基于社區(qū)語(yǔ)義熵的語(yǔ)義社區(qū)劃分算法。算法通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的語(yǔ)義信息，利用社區(qū)語(yǔ)義熵實(shí)現(xiàn)了將興趣偏好相似的節(jié)點(diǎn)聚集在同一主題領(lǐng)域的語(yǔ)義社區(qū)劃分；社區(qū)劃分后，由超級(jí)節(jié)點(diǎn)管理每個(gè)語(yǔ)義社區(qū)，承擔(dān)服務(wù)注冊(cè)中心任務(wù)，節(jié)點(diǎn)根據(jù)語(yǔ)義信息自主地建立并維護(hù)與其它節(jié)點(diǎn)的拓?fù)溥B接，完成網(wǎng)絡(luò)自組織過(guò)程，達(dá)到節(jié)點(diǎn)資源的有序組織，為語(yǔ)義社區(qū)結(jié)構(gòu)中的服務(wù)注冊(cè)中心部署提