一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法

• 作者: 宋超臣 张志强 谢晓芹
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 服务发现 推荐网络 蚁群算法 负载均衡
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2093-2103
• 分类号: TP312
• 字数: 12626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2010.02093

摘要

服务分散存储在互联网上,随着互联网上Web服务数量的迅速增长,自动、准确、快速地搜索Web服务已经成为面向服务计算中的难点和关键问题.文中针对在开放、动态环境下现有的服务发现研究中存在的搜索效率不高、负载不均衡和语义欠缺等问题,提出了一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法.首先,该方法构建一个自组织服务推荐网络模型,并给出了相关策略,从而适合大规模开放、动态的网络环境,为服务发现提供了搜索空间和基础.其次,在自组织服务推荐网络模型的基础上,给出了一种基于蚁群算法的服务发现方法,该方法使用推荐有效地提高了服务发现的成功率和查全率,引入蚁群算法的思想有效地解决了服务发现中的网络负载均衡问题.最后,实验结果证明了该方法的正确性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志强	哈尔滨工程大学计算机学院	44	504	13.0	21.0
2	谢晓芹	哈尔滨工程大学计算机学院	28	293	8.0	16.0
3	宋超臣	哈尔滨工程大学计算机学院	12	130	6.0	11.0