服务生态网络中服务协同的可信性机制与关键技术研究

Service ecological network is a polymerism network which integrating of social networks and physical networks, in which the business services are the main part and the service collaboration must be established on the basis of credible. Aiming at the cross-network, cross-domain, dynamic, open and self-evolution characteristics of the service ecological network and focusing on the credibility requirements of the service collaboration, we will research the multiple basic properties and characteristics of credibility in the service ecological network to depict the polymorphism, cross-domain trust formation mechanism and evolution laws of its credibility; the cross-network, cross-domain, heterogeneous service composition and optimization mechanism for the service ecological network in order to fast and accurately meet the needs of users; service fault tolerance mechanism in large scale and dynamic evolution oriented environment to ensure the sustainable operation of the collaborative service; finally,a prototype system is designed for testing and verifying the efficiency and accuracy of the proposed mechanism.

服务生态网络是以业务服务为主体，与社交网络、物理网络等紧密融合的聚生态网络，网络中服务的协同必须建立在可信的基础上。本项目针对服务生态网络的跨网、跨域、动态、开放、自演化等特性，围绕服务协同的可信性支撑需求，研究服务生态网络中多元可信性的基本属性和特征，刻画多态、跨域的服务信任形成机理及其可信性的演化规律；研究基于大规模社会网络的服务信任评价和更新模型，建立基本完备的服务可信性评价机制。研究大规模服务生态网络中跨域、跨网、异构服务的可信组合及其优化机制，以快速、准确的满足用户的需求。研究面向大规模、动态自演化环境的服务失效容错机制以保障协同服务的可持续运行。研制一个支持服务可信协同的原型系统，并以此作为实验平台对可信机制及相关算法进行分析、评估和验证。

本研究针对服务网络中可信问题进行深入分析，并取得部分研究成果，具体来说，本课题主要做了以下3个方面的研究工作。.（1）基于智能决策优化的服务预测方法.提出一批新数据预处理方法以及特征筛选和分类器混合的快速决策方法，很好地解决了数据的冗余问题以及服务的预测问题。.（2）高效、准确的个性化服务推荐算法.提出一种基于信任的社会化推荐方法，为服务网络中服务的有效推荐提供支持。首先，提出一种社会化矩阵分解模型，该方法利用实体间的信任关系优化用户潜在特征空间和用户与服务的评价空间。其次，采用GMM（Gaussian Mixture Model）来实现用户产品的分组以提高模型的性能。最终通过实验表明，不管在稀疏或者浓密的真实数据集中，该算法在MAE和RMSE上的性能要比其它主流的算法优越。.（3）用户查询意图保护方法.提出了一种基于客户端的用户查询意图保护方法，来保护文本搜索服务中用户的查询意图，它无需改造搜索服务已有的体系结构，并且不影响查准率-查全率性能。并基于语义参考空间，我们提出了一种构建伪查询的机制。这种机制创建的伪查询显示出与真实用户查询相似的特征分布（似真）但是却指向无关的主题。最后，实验评估结果证明用我们的方法所构建的伪查询在似真性和无关性两方面的有效性。