编辑推荐
《网构化软件可信评估技术》可作为网构化软件的QoS相关理论与方法、QoS评价方法与选取策略研究、信任的QoS推理与演化方法、基于QoS与信任的相关服务组合方法与策略和Web服务组合等相关研究教材，也可供从事相关专业的教学、科研和工程技术人员参考。
作者简介
龙军，1972年8月生，教授、博士生导师，美国哥伦比亚大学访问学者、北京大学博士后、中南大学“升华学者计划”特聘教授，湖南省杰出青年基金、教育部新世纪优秀人才支持计划获得者，中南大学大数据与知识工程科研团队负责人。研究方向：网络资源管理与可信计算，致力于研究全球一体化的网络资源联邦计算框架，开发支持各类网络资源可信接入、管理与调度的联邦计算平台，为智能制造、云制造、智能工厂提供基础支撑，建立了网构化软件网络资源管理与协同开发环境。主持完成国家863、国家科技支撑计划、国家自然科学基金等课题14项，突破了网络资源管理与可信计算研究领域一系列核心技术问题。科研成果在30个国家政府机关或大型企业得到推广应用，获省部级科技进步奖一等奖3项（排名第壹）、二等奖1项（排名第壹），授权与申请发明专利30余项，获得计算机软件著作权26项。在国内外重要期刊上发表论文100余篇，获国际GPC2015的论文奖。
目录
前言
中英文术语对照表
第1章绪论
1.1面向服务计算介绍及其意义
1.2服务组合的特点
1.3信任感知与演化的Web服务组合
1.4国内外相关研究项目
1.5本章小结
第2章可信服务组合相关技术研究
2.1Web服务概述
2.1.1Web服务的定义
2.1.2Web服务体系结构
2.2服务组合研究现状
2.2.1服务组合的定义
2.2.2服务组合的相关研究现状
2.3服务组合的QoS与可信研究现状
2.3.1服务QoS评测与组合研究
2.3.2可信服务组合研究
2.3.3基于可信性的服务QoS修正研究
2.3.4大数据与云环境下服务组合QoS研究
2.4本章小结
第3章基于环境感知的服务可信QoS评价与选取策略研究
3.1概述
3.2服务组合交互信息
3.3实体的信任模型与信任评价
3.3.1SC实体对SC实体的直接信任评价
3.3.2SC实体的间接信任评价
3.3.3SP实体的信任评价
3.4环境感知的服务QoS评价与选取策略
3.4.1服务可信QoS评价与选取概略
3.4.2服务评价与选取方法
3.5模型分析与实验结果
3.5.1模型分析
3.5.2实验参数设置
3.5.3环境感知的服务可信QoS评价性能评测
3.5.4能量有效性对比
3.6本章小结
第4章基于信任推理与演化的服务组合策略
4.1概述
4.2公共模型系统及其信任演算
4.2.1公共系统的服务质量
4.2.2公共系统的信任演算
4.3实体自身的信任模型与信任演算
4.3.1实体的服务质量评价
4.3.2实体的信任评价
4.4基于集合演算逐步推理的信任演化
4，4.1传统信任推理方法分析
4.4.2信任推理方法与规则
4.4.3基于信任推理与扩展的服务组合算法
4.5模型分析与实验结果
4.5.1模型分析
4.5.2实验参数设置
4.5.3基于信任推理与扩展的服务组合评测
4.6本章小结
第5章基于链路级的可信演化服务组合策略研究
5.1概述
5.2服务代理系统及其信任演算
5.2.1实体与组合链路的服务质量计算
5.2.2SP实体的系统信任演算
5.3直接信任模型与信任演算
5.3.1组合链路与SP实体的直接服务质量评价
5.3.2实体的直接信任评价
5.3.3组合路径的直接服务质量评价
5.4基于链路级的信任演化与服务组合
5.4.1传统服务组合方法分析
5.4.2SC实体的“偏好度”计算
5.4.3服务实体的“偏好度”计算
5.4.4服务组合实体的信任分区
5.4.5基于链路的快速服务组合策略
5.5模型分析与实验结果
5.5.1模型分析
5.5.2实验参数设置
5.5.3基于信任推理与扩展的服务组合评测
5.6本章小结
第6章基于环境学习与感知的服务组合算法
6.1概述
6.2一般微粒群算法与服务组合问题
6.2.1服务组合的基本模型
6.2.2基本的粒子群算法
6.3基于环境感知的粒子群思想
6.4基于环境感知的粒子群算法
6.4.1算法概略
6.4.2认知环境的创建
6.4.3编码策略
6.4.4初始的优化粒子群集的生成
6.4.5粒子的运算规则
6.4.6粒子适应值计算
6.5算法分析与实验结果
6.5.1实验场景设置
6.5.2算法参数设置
6.5.3实有效性实验
6.6本章小结
第7章有效负载均衡的网格Web服务体系结构模型
7.1概述
7.2网格Web服务体系概略
7.3资源组织树系统
7.3.1资源树的构造算法
7.3.2Web资源树与APAS的交互过程
7.3.3Web资源树与WSRRC的交互过程
7.3.4Web资源负载信息维护算法
7.3.5Web服务负载均衡算法
7.4区域代理自治系统
7.5用户与WSRRC系统
7.6GWSF模型的原型系统
7.6.1系统环境
7.6.2系统拓扑
7.6.3协议功能实现
7.6.4实现实例
7.6.5负载均衡模拟结果
7.7GWSA模型的分析
7.7.1模型的合理性
7.7.2协议查找效率
7.7.3协议的可扩展性
7.8本章小结
第8章网格环境中一种有效的Web服务资源组织机制
8.1概述
8.2网格Web服务体系概略
8.3区域自治系统
8.3.1AAS模型的假定与几个基本概念
8.3.2AAS模型体系结构
8.3.3AASWeb服务资源组织协议
8.4用户系统
8.5WSNS系统
8.6GWSA模型的原型系统
8.6.1系统环境
8.6.2系统拓扑
8.6.3协议功能实现
8.6.4实现实例
8.7GWSA模型的分析
8.7.1模型的合理性
8.7.2协议查找效率
8.7.3协议的可扩展性
8.8本章小结
第9章一种基于生成树的Web服务组合模型
9.1概述
9.2Web服务组合覆盖网络
9.2.1服务覆盖网的总体结构
9.2.2服务覆盖网的构造算法
9.3Web服务组合算法
9.4系统性能分析
9.5本章小结
第10章总结
10.1工作总结
10.2研究成果与应用成果
10.3进一步深入研究的工作
参考文献
文摘
版权页：
二、在信任推理与计算方面采用了可信受限的推理，基于集合的信任推理，逐步逼近评价实体的信任推理方法。
首先，传统的信任推理往往采用推理路径上实体的信任值相乘的方法计算得到，而不管推理路径中是否存在不可信的实体，往往会得到自相矛盾的信任值。产生信任矛盾的主要原因是：不可信实体的可信度本身就非常低，但系统却采用了不可信实体推荐的高信任值，导致整条推理路径上的信任值还是非常高。在实际生活中，一些共谋实体，往往对某些服务提供者（SP）（如某下载资源）标以很高的信任度，而用户相信其评价时，去下载时，往往得到的是到一些广告页面的链接地址。而用户往往能够在一些没有评价，或者评价度不是非常高的信任推荐路径中能够得到想要下载的资源，可见，如果不对实体的本身的可信度加以区分，而采用泛化的信任相加或者相乘的方法都是不可取的，都会引起信任评价的缺失与信任泛化。可见，在存在不可信实体的信任路径进行信任推荐是不可信的（信任缺失与信任泛化），因此本章在计算信任推荐时，信任推理限制在可信实体间进行，从而避免信任的缺失与信任泛化。
其次，传统的信任推荐方法采取信任推荐路径的计算方法，直接计算对目的实体的信任值。这种方法得到的信任值不仅存在缺失与信任泛化，而且多条信任路径得到的结果也不一致，一般采用加权综合的方法得到一个统一的信任值。导致推理的结果不可解释，意义也不明确，计算也较为复杂。
《网构化软件可信评估技术》可作为网构化软件的QoS相关理论与方法、QoS评价方法与选取策略研究、信任的QoS推理与演化方法、基于QoS与信任的相关服务组合方法与策略和Web服务组合等相关研究教材，也可供从事相关专业的教学、科研和工程技术人员参考。
作者简介
龙军，1972年8月生，教授、博士生导师，美国哥伦比亚大学访问学者、北京大学博士后、中南大学“升华学者计划”特聘教授，湖南省杰出青年基金、教育部新世纪优秀人才支持计划获得者，中南大学大数据与知识工程科研团队负责人。研究方向：网络资源管理与可信计算，致力于研究全球一体化的网络资源联邦计算框架，开发支持各类网络资源可信接入、管理与调度的联邦计算平台，为智能制造、云制造、智能工厂提供基础支撑，建立了网构化软件网络资源管理与协同开发环境。主持完成国家863、国家科技支撑计划、国家自然科学基金等课题14项，突破了网络资源管理与可信计算研究领域一系列核心技术问题。科研成果在30个国家政府机关或大型企业得到推广应用，获省部级科技进步奖一等奖3项（排名第壹）、二等奖1项（排名第壹），授权与申请发明专利30余项，获得计算机软件著作权26项。在国内外重要期刊上发表论文100余篇，获国际GPC2015的论文奖。
目录
前言
中英文术语对照表
第1章绪论
1.1面向服务计算介绍及其意义
1.2服务组合的特点
1.3信任感知与演化的Web服务组合
1.4国内外相关研究项目
1.5本章小结
第2章可信服务组合相关技术研究
2.1Web服务概述
2.1.1Web服务的定义
2.1.2Web服务体系结构
2.2服务组合研究现状
2.2.1服务组合的定义
2.2.2服务组合的相关研究现状
2.3服务组合的QoS与可信研究现状
2.3.1服务QoS评测与组合研究
2.3.2可信服务组合研究
2.3.3基于可信性的服务QoS修正研究
2.3.4大数据与云环境下服务组合QoS研究
2.4本章小结
第3章基于环境感知的服务可信QoS评价与选取策略研究
3.1概述
3.2服务组合交互信息
3.3实体的信任模型与信任评价
3.3.1SC实体对SC实体的直接信任评价
3.3.2SC实体的间接信任评价
3.3.3SP实体的信任评价
3.4环境感知的服务QoS评价与选取策略
3.4.1服务可信QoS评价与选取概略
3.4.2服务评价与选取方法
3.5模型分析与实验结果
3.5.1模型分析
3.5.2实验参数设置
3.5.3环境感知的服务可信QoS评价性能评测
3.5.4能量有效性对比
3.6本章小结
第4章基于信任推理与演化的服务组合策略
4.1概述
4.2公共模型系统及其信任演算
4.2.1公共系统的服务质量
4.2.2公共系统的信任演算
4.3实体自身的信任模型与信任演算
4.3.1实体的服务质量评价
4.3.2实体的信任评价
4.4基于集合演算逐步推理的信任演化
4，4.1传统信任推理方法分析
4.4.2信任推理方法与规则
4.4.3基于信任推理与扩展的服务组合算法
4.5模型分析与实验结果
4.5.1模型分析
4.5.2实验参数设置
4.5.3基于信任推理与扩展的服务组合评测
4.6本章小结
第5章基于链路级的可信演化服务组合策略研究
5.1概述
5.2服务代理系统及其信任演算
5.2.1实体与组合链路的服务质量计算
5.2.2SP实体的系统信任演算
5.3直接信任模型与信任演算
5.3.1组合链路与SP实体的直接服务质量评价
5.3.2实体的直接信任评价
5.3.3组合路径的直接服务质量评价
5.4基于链路级的信任演化与服务组合
5.4.1传统服务组合方法分析
5.4.2SC实体的“偏好度”计算
5.4.3服务实体的“偏好度”计算
5.4.4服务组合实体的信任分区
5.4.5基于链路的快速服务组合策略
5.5模型分析与实验结果
5.5.1模型分析
5.5.2实验参数设置
5.5.3基于信任推理与扩展的服务组合评测
5.6本章小结
第6章基于环境学习与感知的服务组合算法
6.1概述
6.2一般微粒群算法与服务组合问题
6.2.1服务组合的基本模型
6.2.2基本的粒子群算法
6.3基于环境感知的粒子群思想
6.4基于环境感知的粒子群算法
6.4.1算法概略
6.4.2认知环境的创建
6.4.3编码策略
6.4.4初始的优化粒子群集的生成
6.4.5粒子的运算规则
6.4.6粒子适应值计算
6.5算法分析与实验结果
6.5.1实验场景设置
6.5.2算法参数设置
6.5.3实有效性实验
6.6本章小结
第7章有效负载均衡的网格Web服务体系结构模型
7.1概述
7.2网格Web服务体系概略
7.3资源组织树系统
7.3.1资源树的构造算法
7.3.2Web资源树与APAS的交互过程
7.3.3Web资源树与WSRRC的交互过程
7.3.4Web资源负载信息维护算法
7.3.5Web服务负载均衡算法
7.4区域代理自治系统
7.5用户与WSRRC系统
7.6GWSF模型的原型系统
7.6.1系统环境
7.6.2系统拓扑
7.6.3协议功能实现
7.6.4实现实例
7.6.5负载均衡模拟结果
7.7GWSA模型的分析
7.7.1模型的合理性
7.7.2协议查找效率
7.7.3协议的可扩展性
7.8本章小结
第8章网格环境中一种有效的Web服务资源组织机制
8.1概述
8.2网格Web服务体系概略
8.3区域自治系统
8.3.1AAS模型的假定与几个基本概念
8.3.2AAS模型体系结构
8.3.3AASWeb服务资源组织协议
8.4用户系统
8.5WSNS系统
8.6GWSA模型的原型系统
8.6.1系统环境
8.6.2系统拓扑
8.6.3协议功能实现
8.6.4实现实例
8.7GWSA模型的分析
8.7.1模型的合理性
8.7.2协议查找效率
8.7.3协议的可扩展性
8.8本章小结
第9章一种基于生成树的Web服务组合模型
9.1概述
9.2Web服务组合覆盖网络
9.2.1服务覆盖网的总体结构
9.2.2服务覆盖网的构造算法
9.3Web服务组合算法
9.4系统性能分析
9.5本章小结
第10章总结
10.1工作总结
10.2研究成果与应用成果
10.3进一步深入研究的工作
参考文献
文摘
版权页：
二、在信任推理与计算方面采用了可信受限的推理，基于集合的信任推理，逐步逼近评价实体的信任推理方法。
首先，传统的信任推理往往采用推理路径上实体的信任值相乘的方法计算得到，而不管推理路径中是否存在不可信的实体，往往会得到自相矛盾的信任值。产生信任矛盾的主要原因是：不可信实体的可信度本身就非常低，但系统却采用了不可信实体推荐的高信任值，导致整条推理路径上的信任值还是非常高。在实际生活中，一些共谋实体，往往对某些服务提供者（SP）（如某下载资源）标以很高的信任度，而用户相信其评价时，去下载时，往往得到的是到一些广告页面的链接地址。而用户往往能够在一些没有评价，或者评价度不是非常高的信任推荐路径中能够得到想要下载的资源，可见，如果不对实体的本身的可信度加以区分，而采用泛化的信任相加或者相乘的方法都是不可取的，都会引起信任评价的缺失与信任泛化。可见，在存在不可信实体的信任路径进行信任推荐是不可信的（信任缺失与信任泛化），因此本章在计算信任推荐时，信任推理限制在可信实体间进行，从而避免信任的缺失与信任泛化。
其次，传统的信任推荐方法采取信任推荐路径的计算方法，直接计算对目的实体的信任值。这种方法得到的信任值不仅存在缺失与信任泛化，而且多条信任路径得到的结果也不一致，一般采用加权综合的方法得到一个统一的信任值。导致推理的结果不可解释，意义也不明确，计算也较为复杂。
| ISBN | 9787030463920 |
|---|---|
| 出版社 | 科学出版社 |
| 作者 | 龙军 |
| 尺寸 | 5 |