网络环境下服务系统的自主管理研究

Modern services have distinct features of organizational networking and information networking. Business managers are facing greater management complexity problems because of the complexity and dynamic variability of service network and the perishability of service resource . Therefore, starting with lowering the management complexity of service system, this project will make a research on the autonomic modeling, organization and coordinated management of service systems, combining the autonomic management theory and the intelligent computing technology. The contents of research focuses include: (1) Research on the autonomic modeling of service system,which includes state awareness and guidance. The valid state awareness can be achieved by knowledge representation and reasoning based on ontology language with combining the data mining technology. The "dynamic guidance" will be implemented by the policy-based manegement with combining the machine learning technology.(2) Design a organizational structure of service system with global efficient integration and local dynamic autonomy, based on macro information guidance. (3) Research on the learing and efficiency of autonomic service composition using structure based AI Planning, and research the coordinated management in the dynamic and uncertain environment by introducing trust and exploiting fuzzy logic and data mining technology. This project is expected to offer the novel ideas and theoretical basises to the efficient management of service systems in the ever-increasing complex network environment.

现代服务具有鲜明的组织网络化与信息网络化特征。由于服务网络的复杂性、 动态可变性和服务资源的易逝性，企业管理者正面临更大的管理复杂性难题。本项目从降低服务系统的管理复杂性入手，结合自主管理思想和智能计算技术，研究网络环境下服务系统的自主性模型、组织结构及协调管理。重点包括：(1)研究服务系统的自主性(状态觉察和可指导性)建模。基于本体语言的知识表示和推理，结合数据挖掘技术，实现服务系统的有效状态觉察；基于策略的管理方法，结合机器学习技术，实现服务系统的"动态可指导性"。(2)基于宏观信息导向的管理模式，设计一种全局高效融合和局部区域动态自治相结合的服务系统组织结构。(3)采用基于结构的智能规划研究自主服务组合的学习和效率，并引入信任度，采用模糊逻辑和数据挖掘技术相结合，研究动态不确定环境中服务系统的协调管理。本项目可预期为应对日益复杂化的网络服务系统的有效管理提供新思路和理论依据。

现代服务具有鲜明的组织网络化与信息网络化特征。由于服务网络的复杂性、 动态可变性和服务资源的易逝性，企业管理者正面临更大的管理复杂性难题。本项目从降低服务系统的管理复杂性入手，结合自主管理思想和智能计算技术，研究网络环境下服务系统的自主性模型、交互式用户服务意图理解及服务组合优化，具体包括： .（1）面向自主管理的服务节点建模.从网络环境下服务系统服务节点的有效状态觉察和可指导性出发开展了以下研究：.- 采用领域本体和基于主题模型的本体词扩充相结合的方案，构建了面向旅游行程规划服务的领域本体；.- 研究和设计基于BPEL增强其服务组合自适应性的框架，提供了多种通用自适应策略支持基于策略的管理方法，并从策略类型、实时性、粒度、信息路径四个维度提供自适应流程注入支持；.- 构建领域案例库，研究了案例存储、案例检索，以及案例重用和修正，支持基于案例的计划（CBP）的服务组合。.（2） 面向自然语言查询的服务发现及推荐.研究了采用自然语言进行服务查询的服务意图理解，具体包括：.- 研究作为理解用户话语基础的词语向量表达方法，并结合词汇分类体系改进了词语向量质量；.- 研究了用户服务查询中的用户话语的意图识别和领域语义信息抽取方法；.- 研究了交互式服务查询过程中，不含领域语义信息的话语的端到端对话控制。.（3） 面向动态复杂场景的服务组合算法.研究了面向动态不确定网络环境中复杂服务（组合）请求的服务组合算法，具体包括： .- 研究和设计了改进Djkstra算法和连续查询算法，以及算法选择策略（重查和局部更新），在动态环境（动态QoS及动态服务网络拓扑）下得到更高效的服务组合效果；.- 研究了基于BPEL的服务组合方法，支持静态与动态的方式进行服务替换，并支持对单一活动和流程片段的服务替换；.- 研究了基于CBP的服务（案例）重用方法，并初步应用于旅游规划案例的服务流程复用；.- 结合旅游行程规划应用领域的数据集，在行程规划方面开展动态泛化定向问题和旅行商问题的建模与优化算法研究；并研究了基于约束满足问题的复杂服务组合算法。.（4） 智能交互式旅游助理系统.研发了智能交互式旅游助理系统，作为前述各项研究内容工作的业务支持。同时，也是一些主要研究成果的应用范例。.本项目的研究成果为应对日益复杂化的网络服务系统的有效管理提供新思路和理论依据。