一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法
服务分散存储在互联网上，随着互联网上Web服务的快速增长，自动、准确地搜索Web服务已经成为面向服务计算中的难点和关键问题．本文针对在开放、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、动态的环境，为服务搜索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服务发现中的网络负载均衡问题．最后，实验结果证明了方法的正确性和可行性．
Web服务 服务发现方法 推荐网络 蚁群算法
谢晓芹 宋超臣 张志强
哈尔滨工程大学 计算机学院，哈尔滨市 150001
国内会议
哈尔滨
中文
194-202
2010-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）