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公开(公告)号：CN108964973A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810512839.1
申请日：2018-05-25
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: H04L41/50 , G06N3/002 , H04L41/145 , H04L41/5009 , H04L67/02 , H04L67/16
Abstract: 一种面向Web基于Bigraph替换算法的服务质量监控方法，包括以下步骤：第一步、结合Bigraph理论，建立一个服务组合框架，分为两阶段；1.1、信息抽取和细胞建模；1.2、服务组合；第二步、基于所述的框架提出的面向Web基于Bigraph替换算法的服务质量监控方法，过程如下：2.1：Web服务的信息抽取；2.2：细胞建模；2.3：失效服务检测。本发明提出面向Web基于Bigraph替换算法的服务质量监控方法，通过监控服务的质量，当发现服务失效时，自动将细胞Bigraph中的该失效服务信息删除，从而达到系统对失效服务组合的预警，后期进行相关服务的替换，进而可以保障服务的质量。
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公开(公告)号：CN108960401A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810512932.2
申请日：2018-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 一种面向Web服务计算环境的数据细胞自愈方法，包括以下步骤：第一步、结合Bigraph理论，建立一个服务组合框架，分为两阶段：1.1、信息抽取和细胞建模；1.2、服务组合；第二步、基于框架提出的一种面向Web服务计算环境的数据细胞自愈方法，过程如下：2.1：Web服务的信息抽取；2.2：细胞建模；2.3：服务组合验证；2.4：失效服务检测；2.5：细胞自愈：对服务有效性和质量进行周期性检测，通过对结构变异部分的数据细胞进行自我修复，实现服务动态行为的演化，使服务组合能够恢复预期的功能，最终达到自愈的效果。本发明提高系统的灵活性，使系统能够适应复杂的分析应用，保障服务组合的有效性。
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公开(公告)号：CN108804788A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810528122.6
申请日：2018-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 一种基于数据细胞模型的服务演化方法，包括以下步骤：第一步、结合Bigraph理论，建立一个服务演化框架，分为信息抽取和细胞建模及服务行为演化分析两阶段；第二步、基于所述的框架提出的基于数据细胞模型的服务演化方法，过程如下：步骤2.1：Web服务的信息抽取；步骤2.2：细胞建模；步骤2.3：服务行为演化：结合服务与生物细胞特性构建DCEM，随着用户需求与资源变更的变化，数据细胞发现现有的内部服务结构已经不能提供高质量的服务能力，需要进行相应的行为演化，使之在需求频繁变更和资源动态更新的情况下也能够高效的提供服务。本发明提高系统的灵活性，使系统能够适应复杂的分析应用。
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公开(公告)号：CN109284086B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810939197.3
申请日：2018-08-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向需求自适应的Web服务动态演化方法，包括以下步骤：第一步、计算领域本体中两个概念A和B之间的语义相似度；第二步、给出服务S1与服务S2输入相似度Siminput的计算方法；第三步、给出服务S1与服务S2输出相似度Simoutput的计算方法；第四步、计算服务S1与服务S2的功能相似性FunctionalSim(S1,S2)；第五步、结合第四步的服务功能相似性度量方式给出服务聚类算法；第六步、根据第五步的聚类结果，得到每个聚簇的中心服务；第七步、分别计算RCT节点需求描述与每个聚簇中心服务描述之间的功能相似度；第八步、根据用户请求中的QoS阈值对候选服务集CandidateServices进行筛选；第九步、对第八步过滤后的候选服务集CandidateServices进行服务综合评分及排名。本发明可以选出满足用户需求的最佳服务。
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公开(公告)号：CN107153526B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710260797.2
申请日：2017-04-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向实时流计算的并行数据回流方法，包括以下步骤：步骤(1)初始化三个队列；步骤(2)初始化一个管道Data Queue；步骤(3)Topology的Spout向Data Queue发起读请求；步骤(4)Data Queue读取三个队列中的数据；步骤(5)判断ToP指向的队列是否为空，若是，进行步骤(6)；若否，进行步骤(7)；步骤(6)将From队列中的数据复制到To队列中，并清空From队列；步骤(7)Topology获取Data Queue中的数据，当前Task向下游发送一个Tuple；步骤(8)当前Task等待发送Tuple的反馈，若发送失败或超时未反馈，则选择回流该Tuple；步骤(9)判断Topology是否可以停止，若否，则回到步骤(4)，否则，结束。本发明数据无状态且具有容错性；降低数据计算延迟，提高系统响应性；回流的数据会尽可能优先处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107153526A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710260797.2
申请日：2017-04-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向实时流计算的并行数据回流方法，包括以下步骤：步骤(1)初始化三个队列；步骤(2)初始化一个管道Data Queue；步骤(3)Topology的Spout向Data Queue发起读请求；步骤(4)Data Queue读取三个队列中的数据；步骤(5)判断ToP指向的队列是否为空，若是，进行步骤(6)；若否，进行步骤(7)；步骤(6)将From队列中的数据复制到To队列中，并清空From队列；步骤(7)Topology获取Data Queue中的数据，当前Task向下游发送一个Tuple；步骤(8)当前Task等待发送Tuple的反馈，若发送失败或超时未反馈，则选择回流该Tuple；步骤(9)判断Topology是否可以停止，若否，则回到步骤(4)，否则，结束。本发明数据无状态且具有容错性；降低数据计算延迟，提高系统响应性；回流的数据会尽可能优先处理。
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公开(公告)号：CN107145403A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710262218.8
申请日：2017-04-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种面向Web开发环境的关系型数据库数据回溯方法，包括以下步骤：第一步、建立Web环境SeeLog日志处理模型，过程如下：1.1自动获取SeeLog日志；1.2根据算法动态调整日志持久化行为；1.3采用日志分割策略进行持久化操作；第二步、采用TBack数据回溯机制进行数据库恢复，过程如下：一旦数据库在某一时间点发生故障，利用数据库事务日志进行数据回溯，将数据库恢复至故障发生之前的任意时间点；第三步、采用内存日志的自备份机制，将每个事务即时写入持久化层，保证内存日志不会丢失。本发明能实现低成本的数据备份并且可以不依赖于具体的关系型数据库种类和版本。
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公开(公告)号：CN110659363B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910692218.0
申请日：2019-07-30
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于膜计算的Web服务混合进化聚类方法，包括以下步骤：第一步：形式化定义；第二步：服务相似度计算；第三步：服务聚类；第四步:数据细胞根据运转规则跟新全局最优对象；第五步:停机与输出，系统中的各个组织细胞作为单独的执行单元以并行的结构进化运行，故该系统是并行分布式的，在该系统中，定义一系列的计算步骤为一个计算，从包含初始数据细胞对象集的组织细胞开始，在每一个计算中，都意味着有一个或者多个进化规则被作用于当前的数据细胞对象集上，当达到系统的停机约束条件时，系统自动停机，计算结果呈现于系统的外环境中。本发明能更好的得到服务领域的特征性，可以更准确的计算相似度，得到更好的聚类结果。
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公开(公告)号：CN110659363A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910692218.0
申请日：2019-07-30
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于膜计算的Web服务混合进化聚类方法，包括以下步骤：第一步：形式化定义；第二步：服务相似度计算；第三步：服务聚类；第四步:数据细胞根据运转规则跟新全局最优对象；第五步:停机与输出，系统中的各个组织细胞作为单独的执行单元以并行的结构进化运行，故该系统是并行分布式的，在该系统中，定义一系列的计算步骤为一个计算，从包含初始数据细胞对象集的组织细胞开始，在每一个计算中，都意味着有一个或者多个进化规则被作用于当前的数据细胞对象集上，当达到系统的停机约束条件时，系统自动停机，计算结果呈现于系统的外环境中。本发明能更好的得到服务领域的特征性，可以更准确的计算相似度，得到更好的聚类结果。
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公开(公告)号：CN109255125A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810939293.8
申请日：2018-08-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于改进DBSCAN算法的Web服务聚类方法，所述服务聚类方法包括以下步骤：第一步、计算领域本体中两个概念A和B之间的语义相似度；第二步、结合概念相似度计算方法，给出服务S1与服务S2输入相似度Siminput的计算方法；第三步、结合概念相似度计算方法，给出服务S1与服务S2输出相似度Simoutput的计算方法；第四步、结合求得的服务输入相似度Siminput与服务输出相似度SimOutput计算服务S1与服务S2的功能相似性FunctionalSim(S1,S2)；第五步、结合第四步的服务功能相似性度量方式给出服务聚类算法。本发明实现较好的服务聚类效果，从而缩短服务演化时间。
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