2008-基于组合服务执行信息的服务选取方法研究

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© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net第31卷 第8期2008年8月计 算 机 学 报

CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSVol.31No.8

Aug.2008 

收稿日期:2008203231;最终修改稿收到日期:2008206227.本课题得到国家自然科学基金(60773218)资助.张明卫,男,1979年生,博士研究生,主要研究方向为服务计算与数据挖掘.E2mail:neuzmw@163.com.魏伟杰,男,1980年生,博士研究生,主要研究方向为服务计算与数据挖掘.张 斌,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究领域为服务计算与信息集成.张锡哲,男,1978年生,博士,副教授,主要研究方向为服务计算与数据挖掘.朱志良,男,1962年生,教授,博士生导师,主要研究领域为混沌信息处理与服务计算.

基于组合服务执行信息的服务选取方法研究张明卫1),2) 魏伟杰1) 张 斌1) 张锡哲1) 朱志良21)(东北大学信息与科学工程学院 沈阳 110004)

2)(东北大学软件学院 沈阳 110004)

摘 要 组合服务选取问题是服务计算领域的一个研究热点问题,已往的选取方法大多基于难以准确获取的服务QoS信息,且算法思路复杂.文中提出了一种基于组合服务执行信息的服务选取方法.该方法分为3个阶段:数据生成阶段、数据挖掘阶段和服务选取阶段,分别进行组合服务执行信息的记载和相关数据集的生成、路径分支关联规则和服务执行顺序序列模式的挖掘以及基于挖掘产生的知识模式进行服务选取.文中首先给出一种可以方便记载日志的服务组合系统架构;然后提出一种基于时间加权的算法模型,以有效地进行路径分支关联规则和顺序序列模式的挖掘;最后对文中的组合服务选取方法进行描述.实验结果表明:文中方法在选取出的组合服务健壮性方面要优于基于QoS的方法.

关键词 组合服务;服务选取;关联规则;序列模式;数据挖掘中图法分类号TP18

ResearchonServiceSelectionApproachBasedonCompositeServiceExecutionInformation

ZHANGMing2Wei1),2) WEIWei2Jie1) ZHANGBin1) ZHANGXi2Zhe1) ZHUZhi2Liang2)1)(SchoolofInformationScienceandEngineering,NortheasternUniversity,Shenyang 110004)

2)(SchoolofSoftware,NortheasternUniversity,Shenyang 110004)

Abstract Compositeserviceselectionhasreceivedincreasingattentionbytheresearchcommuni2tyinthepastfewyears.MostselectionapproachesarebasedonserviceQoSinformationwhichisdifficulttoacquireaccurately,andthecorrespondingalgorithmsarecomplex.Inthispaper,acompositeserviceexecutioninformationbasedserviceselectionapproachisproposed.Thisap2proachincludesthreesteps:(1)dataproducingstep:recordingtheexecutioninformationofcom2positeservicesintoalogrepository,andextractingrelateddatasets;(2)dataminingstep:dis2coveringpathforkassociationrulesandserviceexecutionsequentialsequencepatternsbydatamining;(3)serviceselectingstep:selectingproperservicesbasedonthediscoveredknowledge.Inthispaper,acompositeservicesystemarchitecturewhichcanrecordthelogeasilyispresentedfirstly.Then,atimeweightedalgorithmmodeisproposedtodiscoverthepathforkassociationrulesandtheserviceexecutionsequentialsequencepatterns.Atlast,theserviceselectionap2proachbasedoncompositeserviceexecutioninformationisdescribed.ExperimentalresultsshowthatthenewselectionapproachisbetterthantheQoSbasedapproachesontherobustnessoftheselectedcompositeservices.

Keywords compositeservices;serviceselection;associationrule;sequencepattern;datamining© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net

1 引 言Web服务采用一系列基于XML的标准和协议,很好地解决了跨组织、异构平台上应用的相互连接和集成问题.目前随着对Web服务应用要求的不断提高,能够提供增值功能的组合Web服务已经得到广泛的重视.然而,如何能够在大量实现相同功能的Web服务中选取出一组服务,使得组合服务具有良好的质量、较高的用户满意度已经成为一个亟待解决的问题.目前,对组合服务选取问题的研究已有很多,大多数方法基于服务质量(QoS)信息进行服务选取[127].这类方法从质量的角度出发,选取最能满足用户需求的组合服务,它们的最大优点是能够较大程度地体现用户意图.然而,这类方法也存在一些缺点.首先,现有的Web服务技术还不支持诸如QoS等服务的非功能属性,而且有些QoS信息是动态的,如何来提供Web服务的QoS保障目前仍缺乏有效的解决方案.因此,基于QoS进行服务选取所面临的一个最主要问题就是如何准确地获取服务QoS信息.另外,组合服务中的多个基本服务间存在着诸如数据、资源、业务等各种各样的关联关系[5],这些关联关系影响着组合服务质量的好坏和执行的过程.在组合服务的QoS计算模型方面,很难合理地度量这种基本服务间的关联关系对组合服务QoS的影响,致使在选取时不能够充分考虑这些关联关系,这在一定程度上降低了选取出的组合服务的健壮性,增加了其不能正确执行的可能性.与基于QoS的组合服务选取方法不同,本文从经验角度出发,提出了一种基于组合服务执行信息的服务选取方法.该方法首先通过日志记载组合服务已往的执行信息,并提取相关数据集;然后在这些数据集上进行挖掘,以产生经验式的、频繁的路径分支关联规则和服务执行顺序序列模式;最后使用挖掘产生的这些知识模式进行服务选取.和基于QoS的组合服务选取方法相比,本文的方法具有两个优点.首先,该方法选取时所基于的信息更容易准确获取,因为它所依赖的组合服务执行信息就是指组合服务执行产生的具体服务序列数据,可以方便地通过日志记载和提取.其次,该方法提高了选取出的组合服务的健壮性,因为该方法基于已往均能正确执行的结果数据进行选取,充分考虑了基本服务间的关联关系.然而,文中选取方法也具有一个缺点,就是不能够体现用户特定的选取意图,因此,该方法更适合用在客户对所请求的业务和业务所处的服务环境不熟悉的情况下做选取.本文主要有以下贡献点.首先,文中提出了一种全新的服务选取方法,为以后组合服务选取提供了一种可供选择的模型.该方法基于已往组合服务的执行信息进行服务选取,而不是基于难以准确获取的QoS信息,同时,选取的粒度从一个服务扩展到由多个服务组成的序列.利用该方法,可以缩短服务选取的时间,并提高所选取出组合服务的健壮性.其次,本文提出了一种基于时间加权的算法模型,用于关联挖掘和序列模式挖掘.在Web服务挖掘领域,

所存在的最大问题是:Web服务是动态变化的,因此根据已往使用信息挖掘出来的知识不能保证其可用性.本文提出的时间加权算法,可以对最近的数据加以较高的权重,从而可以有效地解决该问题.最后,本文给出了一种可以方便记载日志的服务组合系统架构.

本文第2节描述组合服务选取的研究思路,并定义相关概念;第3节描述组合路径数据集和服务执行顺序序列集的提取方法;第4节给出路径分支关联规则和服务执行顺序序列模式的挖掘方法,并在其中描述基于时间加权的算法模型;第5节给出基于路径分支关联规则和顺序序列模式的组合服务选取算法;第6节针对文中提出的服务选取算法进行实验分析;第7节进行总结,并展望今后的工作.

2 研究思路及基本概念2.1 组合服务选取的研究思路本文提出的基于组合服务执行信息的服务选取方法,将整个选取过程分为3个阶段:数据生成阶段、数据挖掘阶段和服务选取阶段.图1给出了各个阶段的相互关系.

第1阶段为数据生成阶段:即通过日志记载组合服务已往的执行信息,并从这些信息中提取出两个数据集:组合路径数据集和服务执行顺序序列集.

作为整个服务选取方法的基础,该阶段首先需要有一种能够方便记载日志的服务组合系统架构,以记录组合服务已往的使用信息;另外需要有相应的数据提取算法,以生成组合路径数据集和服务执行顺序序列集.本文第3节将详细描述这部分内容.

第2阶段为数据挖掘阶段:首先在组合路径数

99318期张明卫等:基于组合服务执行信息的服务选取方法研究