基于AIS的服務匹配技術的研究.pdf

1、本文針對在當前服務發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中服務匹配過程所存在的自學習能力較差的缺點,借助人工免疫系統(tǒng)中細胞變異、演化和二次響應等基本原理,通過模擬抗體-抗原之間的識別與響應機制,提出了一種基于人工免疫系統(tǒng)的服務匹配模型。 利用本文提出的服務匹配模型,針對需要解決的問題,研究工作取得了以下幾方面的進展：第一,實現(xiàn)了服務匹配系統(tǒng)的自學習功能,即系統(tǒng)能夠在匹配過程中進行自學習,并對匹配結果進行有效地記憶。隨著匹配次數(shù)的不斷增多,系統(tǒng)總體效率也在工作

2、的過程中得到逐步提升；第二,將系統(tǒng)匹配結果合理進行分成三大類--匹配度最高類型、匹配度次高類型和其余部分。在利用匹配度最高的結果作為請求結果的同時,系統(tǒng)也充分利用了服務匹配過程中匹配度次高部分的潛在服務,對其進行動態(tài)演化：第三,實現(xiàn)了系統(tǒng)的聯(lián)想(服務的演化)功能。匹配度次高的部分被利用進行動態(tài)演化,生成與當前服務請求類似的請求,記憶這些請求信息所對應的服務信息,省去了聯(lián)想得到的服務的初次匹配過程,系統(tǒng)將直接進行二次匹配,大大提高了系統(tǒng)效