免费论文：服务组件辅助推荐系统的研究与实现

SOA的概念给应用的设计和开发带来了根本性的改变，企业应用的开发被简化为模块化的业务服务，便于集成和重用。随着Web服务数量的不断增长和SOA的广泛应用，越来越多的企业希望结合现有的Web服务来快速构建所需的应用程序。基于工作流的服务组合是目前应用最广泛的服务组合，但其效率往往受限于业务流程编排需要花费大量时间寻找合适的Web服务。自动化服务组合虽然可以实现高效率，但由于其对语义Web服务的依赖、需要创建本体以及对AI规划的依赖，仍然不适合大规模应用。针对上述问题，本文通过分析基于工作流的服务组合的开发过​​程以及基于该开发过程构建的业务流程，提出一种服务推荐方法，可以帮助业务流程编排人员高效地进行服务组合。这种方法使用聚类和关联规则挖掘从历史流程中获取知识，并使用这些知识向业务流程编排者推荐服务。首先对历史过程中的功能模块进行聚类，根据其功能相似性进行聚类，然后从每个聚类中包含的服务序列中挖掘出Web服务的关联规则。推荐服务时，首先找到与当前正在编辑的功能模块相似的功能集群，然后在这些集群中找出对应的关联规则，最后使用当前添加的Web服务序列来匹配关联规则，从而得到推荐服务。本文基于服务组件推荐方法，设计并实现了服务组件辅助推荐系统。最后通过实验验证了本文提出的服务推荐方法的有效性。测试了方法中的参数对服务推荐效果的影响。实验结果表明，本文提出的服务推荐方法可以达到一定的命中率，可以在一定程度上提高组合服务的开发效率。

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