信息提供类Web服务的自动发现与组合关键技术

《信息提供类Web服务的自动发现和自动组合》是一篇针对博士研究生赵文峰的学位论文，该研究聚焦于在日益普及的面向服务架构(SOA)背景下，信息提供类Web服务的自动化管理和优化。SOA的核心在于服务复用，随着服务数量的增长和系统集成的广泛需求，自动服务发现和组合技术的重要性日益凸显。然而，尽管近年来语义Web服务领域取得了显著进展，理论体系和方法层出不穷，但大部分现有解决方案倾向于通用处理，可能因过于简化而导致在实际应用中的性能瓶颈。 传统的自动发现和组合方法往往采用统一的功能描述和组合策略，虽然适用于广泛场景，但无法适应不同服务的特性差异和特定应用的需求。因此，这篇论文旨在突破这一局限，通过选择信息提供类Web服务作为研究对象，探索更为精细和定制化的解决方案。作者认识到，为了提高效率和可扩展性，有时需要牺牲部分表达能力，但这并不意味着降低服务质量，而是寻求在特定应用场景下的最优平衡。 论文的主要创新点在于针对信息提供类服务的特点，提出了一种新的自动发现和组合策略，可能是基于特定上下文、用户行为或者业务规则的算法。这种策略可能会利用数据挖掘、机器学习或者智能代理等技术，以实现对服务的高效匹配和有效整合。论文可能还会探讨如何通过动态调整、自适应策略以及服务评估机制，确保在大规模、异构的服务环境中，自动发现和组合过程能够实时且准确地进行。 此外，论文的讨论可能还包括对现有方法的评估和比较，以证明新方法在实际问题中的优越性，以及对未来研究方向的展望，比如如何进一步提升自动发现和组合的效率，减少复杂性，或者引入更多的自适应性和灵活性。《信息提供类Web服务的自动发现和自动组合》是一篇深入探究特定服务类型服务管理的关键论文，对于推动Web服务技术的实际应用具有重要的理论和实践价值。