许斌与母 许斌(清华大学计算机科学与技术系副教授)
研究工作主要集中在服务计算理论与方法中的自动服务组装算法问题。以Web 服务为背景的服务计算技术为互联网定义了全新的计算模式,随着Web服务数量的增多和业务过程的细化,很多系统需要若干Web服务协作完成,这就产生了对自动服务组装的需求,即:将具有相关性的不同Web服务组装在一起以完成特定的功能。我所在课题组的研究工作解决了自动服务组装的算法及其效率问题。
数据关联是服务的输入、输出数据之间存在的映射关系,已有的研究都通过隐式的方法表达数据关联,即通过对服务输入、输出所使用的数据模型或本体模型进行匹配推理,自动构造数据关联关系,这种方式在表达能力上存在局限性。
为此,我课题组的研究通过显式声明的方式来表达数据关联,并借鉴超级链接的思想,提出服务数据链接模型SDL,用于显式地描述服务之间的数据关联。 基于SDL 模型,我的课题组对服务依赖图模型SDG 进行扩展,引入属性量词、属性变换、显式依赖三个扩展元素,提出扩展的服务依赖图模型SDG ,在原模型基础上有效增强了数据关联表达能力。
利用SDG 模型中显式依赖的概念,我的课题组提出了基于数据关联的服务组装算法,有效地提高了处理具有复杂继承关系数据集的组装算法性能。
基于该算法所实现的软件系统参加了IEEE CEC/EEE 2007年的Web Service Challenge竞赛的系统评测,获得组装性能第一名。
针对服务质量敏感、无预定义工作流的自动服务组装,我的课题组通过本体概念来进行服务之间的数据匹配。通过分析总结各种服务质量(Quality of Services, QoS)属性的特点,以获取具有最优QoS的服务组合方案为目标,我们利用数据驱动的想法,在理论上提出了面向服务质量优化的数据驱动服务组装模型。
在该模型的基础上,我的课题组提出了两种算法:基于迭代和基于贪心的服务组装算法。实验结果表明,算法效率较高,可以满足服务组装系统根据QoS的变化进行动态服务组装的需求。
基于上述两种算法所实现的软件系统参加了IEEE CEC 2008和2009年两年的Web Service Challenge竞赛的系统评测,先后获得服务组装性能评测的第一名和第二名。
