论文摘要
随着电信网和互联网的发展与融合,网络所提供的各种服务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。但是目前的服务提供方式和服务开发方式大都是以提供方的主观判断作为依据的:提供什么服务,用户就用什么服务。其中的个性化程度较低,用户体验较难改善。如何获得、理解最终用户的需求,并依据需求来生成个性化服务已经成为当今研究的热点问题。本文结合国家973计划“一体化可信网络与普适服务体系基础研究”项目,以面向服务的架构(Service Oriented Architecture, SOA)和个性化服务技术等为基础,对面向最终用户的服务需求和个性化服务按需生成等方面展开了一系列研究,取得了一定成果。论文的主要工作包括以下几个方面:1,作为个性化服务按需聚合的基础和前提,有效获取、理解和描述用户需求是其中的关键问题。为此本文提出一种新的需求建模语言BPMN-lite及相关需求工程过程。考虑到一方面最终用户地理位置分散,另一方面最终用户在需求的表达和认知上存在较大的模糊性甚至矛盾,故本文中的需求获取方式主要通过呼叫中心话务员与最终用户直接沟通的方式。BPMN-lite正是应用于呼叫中心坐席的计算机环境中,通过一系列基本图元来描述和定义相关活动、逻辑和角色。BPMN-lite的核心是其模型语言BPDL,同时还包括与之对应的文档说明等。通过简单培训后,话务员可以通过语音、视频等多种方式与用户直接沟通,以BPMN-lite建模工具及其生成的系列文档作为载体完成需求获取和初步分析。2.个性化服务生成的重点在于如何理解需求模型、分析需求模型并将其用于指导整个服务生成过程。在SOA环境下,个性化服务主要体现在对现有服务功能的按需组织和组合上。WS-BPEL作为目前主流的复杂服务建模模型,是个性化服务的有效描述手段。基于以上考虑,本文提出一种从BPMN-lite模型向WS-BPEL模型转换的算法,该算法能有效地以迭代的方式将BPMN-lite的图模型转换成WS-BPEL结构化模型。但是由于需求模型是描述性的,而WS-BPEL模型是基于工作流的可执行模型,这个转换本身是一个信息量增加的过程,因此这种转换只提供了个性化服务的一个骨架,还需要服务设计人员进一步对流程进行开发和仿真、验证。3. BPMN-lite描述的需求模型和WS-BPEL描述的个性化服务模型是服务按需生成的两个关键模型。为了提高服务生成的效率并缩短服务的发布时间,对上述模型进行有效的复用和推荐无疑是具有非常重要的意义。针对如上需求,本文提出基于语义的服务模型复用机制(模板)。无论是需求模型还是服务模型都可以相似的方式提取出相关模板作为资产供将来使用。在实际需求获取和服务生成过程中,通过对已有模板的拼接和填充而不是从零开始,可以明显地效提高工作效率。作为复用的基础,语义信息被标注在模板之中。通过与领域知识相关联,语义模板在填充过程中,推荐算法可以根据当前模板语义信息、领域知识信息及相关规则自动进行推理,并将推理结果中相关度最高的若干候选服务或模板推荐出来,进一步提高整个服务生成的效率。4.融合网络中除了描述良好的功能服务以外,还有大量的信息内容服务。在Web2.0技术的推动下,这种内容服务有相当多的都是用户自己生成的。它们之间接口各异甚至没有接口,如何将这些信息有效组织并用于个性化服务生成中,是目前业界面临的一个较大的挑战。本文通过对内容服务进行统一接口定义,给出了信息服务接口的一般形式。基于此接口之上,提出了一套对信息内容服务进行建模的方法。该方法包括了对服务的建模、对服务关系的建模、对用户信息的建模等多方面。通过对这些信息的模型化,结合相关推荐系统的算法,本文提出了一个基于Mashup的内容服务个性化生成方法。
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