多层QoS约束支持的遥感信息服务个性化搜索方法

It has been a trend in today's information age that remote sensing information services instead of the remote sensing information products to realize sharing and application. Remote sensing information applications in the network environment have the characteristics of diversity,complexity,concurrency and real-time.So it is very difficult to search remote sensing information services online by use of mature commerce searching engine directly.How to quickly,accurately and efficiently find the remote sensing information services that meet users' individual needs have become a bottle-neck that restricts the further development of remote sensing information services.For the above problems,the application introduces remote sensing information ontology to the searching of remote sensing data and services and fully considers the characteristics of remote sensing information services in the data sources,the functions of remote sensing information processing,the users and the tasks oriented. Then the application does some researches for multi-soure remote sensing information service discovery mechanism, and expands the existing Web services discovery models by the three methods of multi-dimensional semantic feature clustering method, multi-layer QoS constraint method and user's feedback method to establish an efficient, special remote sensing information service discovery model. On this basis,the application proposes an optimization method for remote sensing information service individualized searching, which supporting mutil-level QoS constraint and using a semantic clustering algorithm.The application will provide an effective approach for fast and accurate remote sensing information service searching online which satisfies uers' individual requirements, and will provide an important support for large-scale remote sensing information cloud computing and cloud services.

以服务替代传统遥感信息产品实现遥感信息的共享与应用已成为当今信息时代的一大趋势。网络环境下遥感应用任务需求的多样化、复杂化、并发性和实时性等特点导致难以直接使用现有的商业搜索引擎在线获取服务。如何快速、准确、高效地发现满足用户个性化需求的服务成为制约遥感信息服务进一步发展的瓶颈。本项目引入遥感信息本体，在综合考虑遥感信息服务在数据来源、处理功能以及所面向的用户群体和任务需求等方面的特点基础上，研究多源遥感信息服务发现机理，综合运用多维语义特征聚类法、多层QoS约束法和用户相关反馈法三种方法对现有的Web服务发现模型进行扩展，建立一种多层QoS约束的遥感信息服务发现模型；在此基础上，提出一种基于语义聚类的多层QoS约束支持的遥感信息服务个性化搜索优化方法，为面向用户个性化任务需求的遥感信息服务快速、准确、高效的搜索提供一种更为有效的途径，为大规模遥感信息云计算和云服务提供重要支撑。

以服务代替传统遥感数据产品实现信息的共享与应用已成为当今信息时代的一大趋势。随着计算机技术和地球空间信息技术的发展，网络上发布的各种遥感信息服务的数量日益庞大，面对各类纷繁复杂的海量地理信息服务，人们日益需要更加准确、快速的方法定位所需的各种服务。网络环境下的遥感应用任务需求具有多样化、复杂化、并发性和实时性等特点，难以直接使用现有的商业搜索引擎实现服务的在线获取。如何快速、准确、高效地发现满足用户个性化需求的服务成为制约遥感信息服务进一步发展的瓶颈。. 本项目在综合考虑以遥感应用为代表的地理信息服务在数据来源、处理功能及面向的用户群体和任务需求等方面的特点基础上，研究了多源遥感信息服务发现机理，综合运用多维语义特征聚类法，多层QoS约束发和用户相关反馈法等方法对现有的网络服务发现模型进行扩展，建立一种多层QoS约束遥感信息服务发现模型。在此基础上，提出一种基于语义聚类的多层QoS约束支持的遥感信息服务个性化搜索优化方法。. 基于自主研发的QoS约束支持的地理信息服务搜索系统，我们对项目提出的模型和算法的有效性进行了验证。实验表明，本项目提出的服务搜索方法在服务搜索查全率、查准率以及搜索效率上较传统服务发现方法都有很好地改善。同时，项目提供一种兼顾主观服务质量和客观服务质量的地理信息服务搜索方法，由于全面考虑了服务的功能性和用户个性化需求，使服务搜索系统具有更好地用户体验。本项目为面向用户个性化任务需求的遥感信息服务快速、准确、高效的搜索提供了一种更为有效的解决途径，为大规模地理信息云计算和云服务提供了重要支撑。

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