考虑非功能因素的语义Web服务选择的开题报告

考虑非功能因素的语义Web服务选择的开题报告一、背景介绍与研究意义随着Web技术的不断推进，语义Web服务(SemanticWebServices)逐渐成为一种新的服务形式，并且逐渐被应用于各个领域。它的最大特点就是能够为不同系统之间的协作提供通用性和可互操作性。而服务选择则是语义Web服务的重要环节。服务提供者和服务请求者作为服务使用双方，通过服务选择步骤中的服务描述、匹配和排名这些流程，选出最适合自己需求的服务。服务选择在语义Web服务中是一个重要的研究方向，但目前大多数研究都是从功能需求出发考虑的，即如何选择最符合客户功能需求的服务。但除了功能需求之外，服务在选择过程中还需要考虑到一些非功能因素，如性能、安全性、成本等。因此本文将探讨如何从非功能因素出发，构建一个符合语义Web服务选取的模型，使服务选择的过程不再只考虑服务的功能匹配，而是一种较为全面和准确的方式。二、研究内容本研究旨在解决传统语义Web服务选择方法中没有考虑非功能需求因素的问题，主要研究内容如下：(1)研究语义Web服务的非功能需求分类与描述方法，形成一个完整的非功能需求体系；(2)提出一种基于权重的非功能需求匹配算法，利用最小二乘法等算法，将非功能需求转化为数值化的形式，并确定其权重；(3)基于所提出的非功能需求匹配算法，设计一个综合排名算法，将非功能需求与功能需求结合起来，综合对语义Web服务进行排序。三、研究方法本研究所使用的研究方法主要有：文献调研、需求分析、建模、算法设计与实现、实验仿真等。其中，文献调研主要是对相关领域的研究成果、方法和技术等进行文献查找和分析。通过对现有研究的综述和总结，以便了解国内外学者目前对语义Web服务非功能需求匹配问题的研究动态。需求分析是整个研究的起点，分析用户的需求，确定研究对象与研究目标，为后续建模和算法设计提供理论支持。建模是研究中的关键步骤之一，需要针对非功能需求分类与描述方法构建一个服务需求模型，以及综合排名算法模型，为下一步算法设计与实现提供重要的支持。算法设计与实现是本研究的重点之一，将以文献调研和建模为基础，采用多种算法实现语义Web服务的综合排名，最终获得一个比较可用的综合排名方法。实验仿真则是对所提出的综合排名方法进行评估和验证，通过多组实验仿真数据的比对，得到该方法的可行性和有效性。四、预期研究成果(1)建立一个满足语义Web服务非功能需求的服务需求模型；(2)提出一种基于权重的非功能需求匹配算法，将服务需要的非功能需求量化处理；(3)设计出一个符合语义Web服务基于非功能与功能排序的综合排名算法，对需要的语义Web服务进行严格排序；(4)通过实验数据验证该方法的可行性和有效性，为该算法在语义Web服务领域的应用提供理论依据。五、论文结构安排第1章绪论介绍语义Web服务的概念和研究意义，分析语义Web服务选择的研究现状，确定本研究的研究内容和方法。第2章相关技术和方法介绍语义Web、Web服务以及服务分类和需求分析等相关技术和方法。第3章非功能需求分类和描述方法详细介绍语义Web服务的非功能需求分类和描述方法，建立符合语义Web服务的服务需求模型。第4章基于权重的非功能需求匹配算法提出一种基于权重的非功能需求匹配算法，利用最大似然估计、以及最小二乘法等算法，将非功能需求量化为数值，从而为综合排名算法做好准备。第5章综合排名算法设计和实现根据需求模型，提出符合语义Web服务基于非功能和功能的排序方式，确定权重和权值比，采用矩阵运算和排序算法等方法实现算法。第6章实验仿真通过实验仿真数据，对所提出的算法