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需求语义驱动的按需服务聚合生产方法被引量：7: 2010年; 按需服务资源聚合、软件随需演变生长,赋予了需求工程在服务计算时代新的机遇.文中针对面向服务的网络化软件开发强调发现和重用已有的服务资源,通过聚合服务资源来满足用户需求的软件生产技术形态,构筑语义需求工程以应用于网络化软件的生产.基于语义的服务需求工程的关注点是识别服务和过程,采取涉众群体智能参与的服务需求语义获取和需求语义驱动的互操作性聚类来实施按需服务生产的方法,以服务的需求语义完整性描述为支点,系统地研究和提出三大技术:即面向大众本体、不断演化、即时验证的需求语义获取技术,需求语义驱动的服务软件聚合方法,基于需求语义的服务定制.针对需求语义驱动的服务聚合生产,充分利用网上涉众群体智能和需求专家相结合,采用语义wikis以捕获和验证网络化软件需求语义,通过需求语义互操作展开选择连接本体作为语义信息载体,进行服务资源聚合,生成网络化软件.理论与实证研究表明,基于语义的服务需求工程对云服务环境下网络化软件的按需交付具有明显的实用性和有效性.; 文斌何克清梁鹏王健; 关键词：聚类

面向领域核心服务定制的部分语义互操作聚类研究被引量：2: 2011年; 在面向服务的软件工程(SOSE)时代中,需要面向领域用户共性需求,从语义互操作层次实现服务资源聚合,形成领域核心服务资产的聚合来满足用户需求.提出一种面向领域核心服务定制的部分语义互操作性聚类方法,该方法在实施服务本体封装的基础上,从语义互操作性的充分、必要能力两个方面,利用本体概念间语义推理关系进行匹配计算,实施领域服务聚合.与含意互操作性聚类方法相比,本文通过实验验证,该方法提高了满足用户个性化,多元化需求的按需服务的查全率.; 刘建晓何克清王健冯在文宁达

基于RGPS领域资产聚合的按需服务发现方法被引量：1: 2012年; 服务发现机制面临两个现实问题:一是服务数量剧增、服务类型多样,二是用户需求多变、业务流程日益复杂,这些都导致服务发现日趋困难.传统服务发现机制往往关注服务本身的属性和内在特征,而忽略了服务发现的宗旨就是为了满足用户的需求.本文将基于RGPS领域资产(Role-Goal-Process-Service)的服务聚合技术引入到服务发现机制中,提出一个新的服务发现框架,实现服务的聚合和抽象,解决服务资源的按需服务发现问题.最后,构建一个服务注册管理原型平台,利用仿真实验对所提出的方法进行了验证.; 曾诚何克清李兵马费成; 关键词：RGPS

基于社会标注的Web服务语义自动浮现方法被引量：8: 2011年; 社会化标注已经成为当前Web2.0时代流行的资源识别和管理方法.针对当前Web服务语义描述能力不足的问题,提出一种基于多维度的Web服务语义社会标注方法.在社会标注模型的指导下,利用涉众的广泛参与性,从推荐标签集、候选标签集以及自由标签集3种集合中选取若干个标签对服务进行社会标注;同时从服务的功能语义、非功能语义、目标语义、交互语义和补充语义5个维度建立服务语义社会标注框架,给出具体标注类型,将其分为机器标注和群体标注,利用群体智能,对机器标注的服务语义进行修正和完善,提高Web服务语义描述的完整性(即服务标签的语义覆盖率).进而作者提出了一种服务语义自动浮现方法,结合服务语义维度优先级,并根据标签出现频率以及服务属性类型优先级对标签进行排序,使得Web服务能够呈现大众用户认可的语义信息,提高Web服务语义描述的准确性(即服务标签的有效使用率),为后期准确发现Web服务奠定基础.最后通过实验分析,验证上述方法在提高服务语义描述能力方面的实用性和有效性.; 宁达何克清彭蓉冯在文刘建晓李征; 关键词：社会标注 WEB服务标签推荐

KMP算法在Web服务语义标注中的应用: 对Web服务进行语义标注是指基于领域本体对Web服务进行语义描述,使其能够被计算机所理解,因此标注算法的优劣直接会影响到Web服务标注的准确率.目前人工标注方法繁琐,而全自动标注方法又无法保证其准确性,因此研究半自动语义...; 曾诚李兵何克清; 关键词：WEB服务语义标注 KMP算法; 文献传递

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国家教育部博士点基金(20090141120020)