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融合网络中基于用户偏好的动态服务聚合研究及服务控制的优化

Research of Dynamic Service Aggregation and Optimization of Service Control in Convergent Network

【作者】 叶凯

【导师】 李晓峰;

【作者基本信息】 北京邮电大学 , 计算机科学与技术, 2011, 硕士

【摘要】 随着网络融合的推进,用户需要一个智能的服务环境来动态聚合不同网络的能力。语义Web服务是基于本体的新一代Web服务技术,其开放和标准的服务接口是提供异构网络能力的一种新方式。智能代理作为用户的代理,应当能够采集用户需求,并且根据用户偏好聚合异构网络的服务供用户使用。因此,智能代理在服务按需动态聚合方面需要有相应的模型和算法支持。本文首先分析了现阶段的网络融合在业务层面缺乏有效的融合方式,无法提供个性化、智能化的普适服务的现状,对实验室原有的融合网络智能服务环境架构进一步优化。然后,本文针对融合网络环境中缺乏有效的服务聚合方法以及用户需求多样化的实际情况,提出了一个用户偏好驱动的动态服务聚合模型以及相应的服务聚合算法。该模型利用预埋的动态规则实现逻辑维的动态聚合,采用延迟绑定技术分离服务逻辑和实际服务资源,实现资源维的动态聚合。同时通过分析用户需求的组成,本文提出了一种基于服务情景和用户状态的偏好本体模型,使用户偏好能作用于服务聚合算法。然后,本文对智能代理作为用户的代理者、服务调用方以及服务动态聚合执行者三种角色进行分析,提出了智能代理的功能性需求和非功能性需求,继而根据需求分析对智能代理的框架进行了优化设计和实现。文中重点论述了消息格式的设计以及智能代理服务控制机制的设计和实现。最后,通过实际应用远程医疗监控服务的测试,验证了智能代理根据用户需求动态聚合服务机制的正确性。

【Abstract】 With the advance of network integration, users need an intelligent service environment to dynamically aggregate capacities of different networks. Ontology-based Semantic Web Services is a new generation of Web Services technology, its open and standard service interface is a new way to provide heterogeneous network capacities. Intelligent agent as a user agent, should be able to collect user requirements, and aggregate heterogeneous network services for users according to user preference. Therefore, intelligent agent needs corresponding model and algorithm support in service on-demand dynamic aggregation.This paper first analyzes that the current level of network convergence lack of effective integration methods at service level, and proposed an intelligent service environment in convergent network. Then, for the lack of effective service aggregation technology in convergent network, this paper presents a user preferences-driven dynamic service aggregation model and the corresponding service aggregation algorithm. By analyzing the composition of user needs, this paper presents an ontology model of user preferences based on service scenario and user status, so that user preferences can function in service aggregation algorithm. Then, we do optimized design and implementation of intelligent agent framework according to the requirements analysis. Finally, through a practical application, this paper verifies that the dynamic service aggregation mechanism based on user demand is correct.

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