基于社会网络分析的服务发现关键技术的研究

通过重用或合成Web上已有的软件服务形成新的软件服务和应用已经成为构造软件的一种新方式。随着Web2.0和相关技术、模式的发展，非专业普通用户可能成为服务使用的主力军。然而，在数量庞大、各式各样的服务中，快速、准确地发现所需的服务对普通用户而言将是一项复杂而费时的任务。针对这一问题，本项目试图从社会网络的观点来研究Web服务组织和发现中的关键问题。首先研究服务的社会网络模型，服务网络的构建方法，然后基于社会网络分析理论，通过分析服务网络结构对服务节点的影响，提出对服务进行排序、搜索及推荐的有效算法以提高服务发现效率和质量，最后对提出的理论与算法进行实验测试，并实现系统原型。研究结果将可以提供更加准确有效的服务发现技术，为建立适合大众的Web服务市场提供理论基础和实践指导。

近年来随着Web2.0、云计算、移动互联网等技术和模式的广泛应用，使用多种来源的Web服务来开发有创意的云端应用服务的模式受到极大欢迎。如何快速而准确地从Internet上找到满足用户需要的服务，已成为服务计算领域亟待解决的问题。尽管已有的研究在服务发现方面取得了很多进展，但是要真正达到在Web服务市场中高效地发现服务的目的，仍然面临着许多挑战。本项目以帮助用户高效地从Internet上发现自己想要的服务为目标，针对Web服务关系和服务网络进行研究，取得了以下主要研究成果：(1)深入分析了Web服务的特点，利用社会网络理论提出了一系列Web服务关系挖掘及服务网络构建的算法,包括服务相似关系、组合关系和潜在组合关系等；(2)针对服务网络利用社会网络分析理论对其结构特征进行系统的分析，发现它具有幂律、强聚集、小世界等结构特征，开发了可视化的服务网络分析工具；(3)利用服务网络提出了情景感知的Web服务搜索算法，考虑了用户所处的位置、社会关系等场景来帮助用户快速发现感兴趣的高质量服务；(4)利用社会网络，并结合服务质量和用户反馈，提出了一系列评估服务、服务提供者可信性的算法，可以向用户推荐可信的服务；(5)最后使用真实服务数据开展了实验，并开发了原型系统，验证了上述模型和算法的有效性和高性能。本项目提出的挖掘Web服务关系的方法和基于服务社会关系的个性化服务发现方法，为高质量的服务发现提供了比较新颖、高效的技术手段，为解决服务发现问题提供了具有参考价值的方案，具有一定的科学意义和实用价值。