计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2015年
16期
70-76
,共7页
张林%吴晓铭%王凌阳
張林%吳曉銘%王凌暘
장림%오효명%왕릉양
可变索引%服务标签合并树(SLM-tree)%服务重用%流程片段
可變索引%服務標籤閤併樹(SLM-tree)%服務重用%流程片段
가변색인%복무표첨합병수(SLM-tree)%복무중용%류정편단
changeable level index%Service Label Merge(SLM)-tree%service reuse%flow fragment
服务重用的目的是提高软件开发的效率,然而,现有的服务重用方法局限于原子服务的重用。如何重用任意粒度的服务流程片段(Service Flow Fragment,SFF)是一个更具实用价值的问题。提出一种新颖的索引(Changeable Level Index,CLI),它通过所构造的服务标签合并树(Service Label Merge-tree,SLM-tree)组织服务流程,同时实现原子服务及组合服务的检索,从而最大限度地提高它们的利用率,并且能够择优返回检索结果。为验证所提出方法的可行性和有效性,通过Web Service Challenge Testset Generator(CTG)构造了一个包含20万流程,1.05亿原子服务的数据集。实验结果表明,提出的方法具有很高的性能。
服務重用的目的是提高軟件開髮的效率,然而,現有的服務重用方法跼限于原子服務的重用。如何重用任意粒度的服務流程片段(Service Flow Fragment,SFF)是一箇更具實用價值的問題。提齣一種新穎的索引(Changeable Level Index,CLI),它通過所構造的服務標籤閤併樹(Service Label Merge-tree,SLM-tree)組織服務流程,同時實現原子服務及組閤服務的檢索,從而最大限度地提高它們的利用率,併且能夠擇優返迴檢索結果。為驗證所提齣方法的可行性和有效性,通過Web Service Challenge Testset Generator(CTG)構造瞭一箇包含20萬流程,1.05億原子服務的數據集。實驗結果錶明,提齣的方法具有很高的性能。
복무중용적목적시제고연건개발적효솔,연이,현유적복무중용방법국한우원자복무적중용。여하중용임의립도적복무류정편단(Service Flow Fragment,SFF)시일개경구실용개치적문제。제출일충신영적색인(Changeable Level Index,CLI),타통과소구조적복무표첨합병수(Service Label Merge-tree,SLM-tree)조직복무류정,동시실현원자복무급조합복무적검색,종이최대한도지제고타문적이용솔,병차능구택우반회검색결과。위험증소제출방법적가행성화유효성,통과Web Service Challenge Testset Generator(CTG)구조료일개포함20만류정,1.05억원자복무적수거집。실험결과표명,제출적방법구유흔고적성능。
The purpose of reusing service is to improve the efficiency of software development. However, the existing service reuse methods are limited to reuse atomic services. How to reuse arbitrary granularities of Service Flow Fragment(SFF) is a challenging problem with great application value. This paper presents a novel index(Changeable Level Index)based on Service Label Merge-tree(SLM-tree)on service processes. CLI can achieve the unified index on both atomic and com-posite services and maximize reuse of them and return the ranked results. To verify the feasibility and effectiveness, it con-structs a sample dataset which contains 200 thousand processes and 105 million atomic services based on the Web Service Challenge Testset Generator(CTG). The experimental results show an effective and efficient approach for SFF query.