Chọn dịch vụ web dựa trên dàn khái niệm (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - VŨ THỊ NHƯ QUỲNH CHỌN DỊCH VỤ WEB DỰA TRÊN DÀN KHÁI NIỆM Chuyên ngành: Truyền liệu mạng máy tính Mã số: 60.48.15 Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Trần Đình Quế TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2010 MỞ ĐẦU Dịch vụ web xem thành phần phần mềm có khả tương tác với dựa vào giao thức chuẩn mở SOAP, WSDL, UDDI, BPEL Các chuẩn hướng đến hỗ trợ thao tác môi trường dịch vụ web khám phá, chọn lựa, tích hợp thực thi Trong vài năm trở lại đây, kết hợp web ngữ nghĩa, công nghệ agent dịch vụ web thu hút nhiều quan tâm nghiên cứu Chọn dịch vụ pha quan trọng vòng đời phát triển dịch vụ web ngữ nghĩa FCA (Formal Concept Analysis) lý thuyết toán học cho phép xây dựng cấu trúc xếp có thứ tự (cây phân cấp), gọi dàn khái niệm, từ ngữ cảnh ; cơng nghệ agent nhằm hỗ trợ cho tự động hoá hoạt động môi trường dịch vụ Đề tài “Chọn dịch vụ web dựa dàn khái niệm” tìm hiểu chọn dịch vụ web ngữ nghĩa Luận văn áp dụng cách tiếp cận chọn dịch vụ web dựa cộng đồng agent, kỹ thuật áp dụng hỗ trợ cho việc chọn sử dụng dàn khái niệm Nội dung luận văn gồm chương: Chương 1: Tổng quan chọn dịch vụ web ngữ nghĩa Chương 2: Chọn dịch vụ web dựa dàn khái niệm Chương 3: Thử nghiệm kết I NỘI DUNG CHÍ NH CỦ A TƢ̀NG CHƢƠNG CHƢƠNG 1: Chương giới thiệu tổng quan đặc điểm dịch vụ web, hạn chế Bằng việc bổ sung ngữ nghĩa cho mô tả dịch vụ, dịch vụ web ngữ nghĩa công nghệ cho phép tự động quảng bá, tìm kiếm, chọn lựa, tích hợp thực thi dịch vụ ngày đáp ứng nhu cầu người dùng Chọn dịch vụ pha quan trọng vòng đời phát triển dịch vụ web ngữ nghĩa Phần cuối chương giới thiệu phương pháp chọn dịch vụ sâu vào hệ thống chọn dịch vụ dựa agent cải tiến phương pháp truyền thống cho chọn dịch vụ Chọn dịch vụ web ngữ nghĩa Sự xuất chuẩn công nghệ dịch vụ web ngữ nghĩa tạo điều kiện phát triển cho ứng dụng diện rộng môi trường hệ thống mở Số lượng dịch vụ ngày tăng làm cho việc tìm kiếm chọn lựa dịch vụ thoả mãn yêu cầu người dùng ngày cấp thiết Tuy nhiên việc tìm kiếm phải đối mặt với thách thức lớn có nhiều nhà cung cấp đưa dịch vụ loại Việc khám phá dịch vụ cho phép tìm dịch vụ thoả mãn yêu cầu người dùng Còn việc chọn dịch vụ xếp thứ hạng dịch vụ từ tập hợp dịch vụ thu từ pha khám phá, từ chọn dịch vụ dịch vụ thoả mãn yêu cầu người dùng [15] Hệ thống chọn dịch vụ dựa agent Mỗi nhà cung cấp dịch vụ người dùng dịch vụ đại diện agent Tại agent lưu điểm đánh giá agent khác điểm mà cho dịch vụ nhà cung cấp Khi agent nhận u cầu từ phía người dùng, gửi u cầu đến agent hàng xóm để nhận thông tin đánh giá dịch vụ agent hàng xóm Tại agent hàng xóm, thực hai việc: Đưa câu trả lời; không trả lời câu truy vấn Khi agent nhận trả lời từ phía agent hàng xóm, dựa vào thơng tin thơng tin lưu trữ để xếp hạng dịch vụ nhà cung cấp từ chọn dịch vụ tốt tư vấn cho người dùng Vòng đời hệ thống chọn dịch vụ dựa agent Khi có yêu cầu dịch vụ từ phía người dùng, agent phải trải qua bước sau Bƣớc1: Lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ  Lấy danh sách nhà cung cấp dịch vụ thuộc loại yêu cầu  Liên hệ với agent khác để lấy đánh giá agent khác nhà cung cấp  Lấy điểm agent khác cho nhà cung cấp dịch vụ  Dựa vào điểm tính agent phía trên, điểm đánh giá nhà cung cấp đánh giá active agent cho agent khác để tính điểm cho nhà cung cấp Từ chọn nhà cung cấp trả lại kết cho người dùng (kết trả lại danh sách thứ tự nhà cung cấp với điểm nó) Bƣớc 2: Tính điểm cho nhà cung cấp chọn  Người dùng sử dụng dịch vụ  Đánh giá dịch vụ mà vừa sử dụng  Đánh giá lại agent thay đổi lại bảng xếp hạng agent CHƢƠNG 2: Chương trình bày kỹ thuật dàn khái niệm áp dụng dàn khái niệm chọn dịch vụ, đưa ví dụ thực tính tốn dựa kỹ thuật Dàn khái niệm Định nghĩa 1: Một ngữ cảnh (context) ba < G, M, I >, G, M tập hợp I  G, M  quan hệ hai G M G gọi đối tượng (objects), M gọi thuộc tính (attributes) I gọi phạm vi ảnh hưởng (incidence) ngữ cảnh Định nghĩa 2: Cho A  G, B  M , đặt A’ = { m  M /(g  A : g Im) } B’ = { g  G /(m  B : g Im) } Khi gọi khái niệm (concept) A  G, B  M B’ = A Ở đây, A gọi ngoại diên (extent) khái niệm, B gọi nội hàm (intent) khái niệm Khái niệm gọi không tầm thường (nontrivial) A B khác Ф Các khái niệm thứ tự theo tập ngoại diên chúng Áp dụng dàn khái niệm tìm kiếm dịch vụ có chức tƣơng tự Việc tìm kiếm thực qua hai bước: Đánh số dịch vụ: Từ file WSDL phân tích theo thẻ tag với từ khóa Các từ khóa tách tạo dàn thể cho việc đánh số dịch vụ Phân lớp tổ chức dịch vụ: Truy vấn dàn số dịch vụ theo từ khóa để thu thập dịch vụ miền định Các dịch vụ thu thập sử dụng phương pháp đo tương tự nhau, cặp với để xác định có dịch vụ có chức gần tương tự Kết tạo dàn thể mối quan hệ dịch vụ với dựa chức mà chúng cung cấp Áp dụng dàn khái niệm chọn dịch vụ Pha chọn nhà cung cấp dịch vụ: Bảng Các bƣớc để chọn dịch vụ  User agent lấy danh sách nhà cung cấp dịch vụ theo loại dịch vụ yêu cầu từ sở liệu  User agent liên lạc với agent khác cộng đồng để lấy đánh giá nhà cung cấp dịch vụ danh sách  User agent lấy điểm từ agent khác  UserAgent thực việc đánh giá (sử dụng đánh giá thời cho agent khác) chọn nhà cung cấp dịch vụ Công thức chọn nhà cung cấp dịch vụ thích hợp nhất: Gọi Saj điểm agent Aa cho nhà cung cấp j, Sa điểm trung bình agent Aa cho tất nhà cung cấp dịch vụ, Rai đánh giá agent Aa cho agent Ai, Rai  (0,1) Nhà cung cấp có điểm cao chọn Điểm agent Aa cho nhà cung cấp j tính sau S aj  S a   ((S i ij  S i )  Rai ) R (2.2) i Ví dụ: Một người muốn tìm dịch vụ đặt vé xem phim Hệ thống phải tự tìm kiếm danh sách nhà cung cấp dịch vụ đặt vé phim, xếp hạng trả lại cho người sử dụng danh sách nhà cung cấp tốt Giả sử sau tìm kiếm, có bốn nhà cung cấp dịch vụ thoả mãn yêu cầu: Moviefone, Yahoo movies, Cinemark, Fandango Sau đó, User Agent liên lạc với Agent khác cộng đồng để lấy đánh giá nhà cung cấp dịch vụ danh sách Giả sử tại, cộng đồng có Agent: UserAgent1, UserAgent2, UserAgent3 Bảng điểm đánh sau: Bảng 2 Các agent dịch vụ mà chúng đánh giá UserAgent1 UserAgent2 UserAgent3 Moviefone Yahoo Movies Cinemark Fandango 0.3 0.5 - - 0.2 0.4 0.1 0.5 - 0.3 0.2 - Áp dụng công thức 2.2, ta thu kết sau: Điểm agent cho nhà cung cấp dịch vụ: 0.38 Điểm trung bình agent cho tất nhà cung cấp: UserAgent 1: 0.2; UserAgent2 : 0.1875; UserAgent3: 0.125 Điểm agent khác cho nhà cung cấp dịch vụ: Điểm UserAgent 2: Cho Moviefone: 0.2; Yahoo Movies: 0.4; Cinemark: 0.1; Fandango: 0.5; Điểm UserAgent 3: Cho Moviefone: 0; Yahoo Movies: 0.3; Cinemark: 0.2; Fandango: Đánh giá UserAgent cho UserAgent 2: 0.5 ; cho UserAgent 3: 0.35 Như vậy, điểm UserAgent cho Moviefone là: 0.32; Yahoo Movies: 0.38; Cinemark là: 0.35; Fandango là: 0.45 Do Fandango chọn Pha cập nhật đánh giá agent Pha cập nhật đánh giá bắt đầu người sử dụng dùng xong dịch vụ Pha gồm phần: đánh giá dịch vụ, đánh giá agent khác Đánh giá dịch vụ: Sau sử dụng dịch vụ, người dùng cho điểm dịch vụ theo cách sau:  Cho điểm thuộc tính dịch vụ  Điểm cho dịch vụ tính trọng số trung bình tất thuộc tính dịch vụ Đánh giá agent khác dựa dàn khái niệm: Trong trình chọn dịch vụ thích hợp cho người sử dụng, agent có tham khảo ý kiến agent khác cộng đồng, sau đánh giá chất lượng dịch vụ, agent xếp hạng agent cung cấp ý kiến cho Việc xếp hạng dựa đánh giá agent cho thức agent khác, tính theo cơng Rai  (rai  1) qa i  (2.3) Trong đó, rai đánh giá cho, qai độ tin cậy, Rai đánh giá thực tế Ta có : R = r = q = ; R = r = q = ; R = r q = ; R tăng q > r Mỗi agent mơ hình hóa điểm ngang hàng với dựa phân cấp Mỗi nút cặp [r, q], Việc tính đánh giá r độ tin tưởng q sử dụng dàn khái niệm để tính tốn Xây dựng dàn khái niệm : Các agents nhà cung cấp dịch vụ mơ ngữ cảnh Các agents đối tượng, nhà cung cấp thuộc tính ngữ cảnh Ngữ cảnh biểu diễn quan hệ “đánh giá” agents nhà cung cấp Bảng Các khái niệm từ bảng 2.3 C1 ({UserAgent1, User Agent 2, User Agent 3},{ Yahoo Movies }) C2 ({UserAgent1, User Agent 2},{ Moviefone, Yahoo Movies }) C3 ({UserAgent2, User Agent 3},{Yahoo Movies, Cinemark}) C4 ({UserAgent2},{Moviefone, Fandango}) C5 () Yahoo Movies, Cinemark, Khi thứ tự theo ngoại diên khái niệm tạo thành dàn C1 C2 C3 C4 C5 Duyệt theo dàn khái niệm: Thuật toán: Evaluate-Agent() 1.Duyệt dàn theo chiều rộng BFS để tìm khái niệm có ngoại diên lớn (gọi C) có chứa nhà cung cấp dịch vụ chọn 2.Xử lí khái niệm C(Đánh giá tất agent có liên quan đến nhà cung cấp chọn) 3.Giả sử D khái niệm gốc quan trọng có liên quan với C Thực đánh giá tất agent D 4.Duyệt dàn từ xuống dưới, xét khái niệm chưa xét đến tất agent đánh giá Tất agent đánh giá Thuật tốn kết thúc Bước quan trọng q trình đánh giá agent cách khái niệm xử lí Kết cuối đánh giá (r) độ tin tưởng (q) agent biểu diễn khái niệm thay biểu diễn tốt Giả sử có khái niệm gồm rater (N1,N2) dịch vụ đánh giá (1,2,3), mô tả bảng 2.6 Bảng Xử lí khái niệm rt 1 q t 1 rt qt N1 x1 y1 z1 r1 q1 ? ? N2 x2 y2 z2 r2 q2 ? ? Tình 1: Trong bước lặp đầu tiên, active agent không đánh giá đủ hết nhà cung cấp dịch vụ Trong giai đoạn này, ta thu khái niệm có chứa nhà cung cấp dịch vụ đánh giá active agent Cập nhật đánh giá: Đánh giá ( rt ) phụ thuộc vào đánh giá thời ( rt 1 ) độ chênh lệch điểm cho nhà cung cấp dịch vụ agent active agent (d),    rt  rt 1    t  (2.5) Với   d  giá trị 1  d  ngưỡng;   1 d  giá trị ngưỡng;  t gọi hệ số giảm; Độ chênh lệch điểm cho nhà cung cấp dịch vụ agent active agent (d) chuẩn hóa nằm khoảng (0,1) Chuẩn hóa t  rt1 r   rt t 1 ; Hệ số giảm  t : (2.6)  số dương; rt1 giá trị nhỏ 1.0  rt  hai giá trị rt Tình 2: Giai đoạn giống với giai đoạn trước, khác active agent đánh giá đầy đủ nhà cung Đánh giá người sử dụng i cho người sử dụng k cho công thức sau: rik   (s  s )(s  s )  s  s   s  s  ij j i kj k j ij i j kj k (2.7) Ở đây,  j  J  tập tất nhà cung cấp dịch vụ, s ij điểm người sử dụng i cho nhà cung cấp j, s i điểm trung bình cho người sử dụng i Các đánh giá chuẩn hóa giai đoạn trước Tình 3: lan truyền đánh giá theo chuỗi khái niệm: thực theo lan truyền đánh giá độ tin tưởng qua khái niệm Cập nhật đánh giá: rt  d1  d   rt 1   t  l  d1   Cập nhật độ tin cậy: qt     qt 1   (2.8)    (2.9) l  1  Trong đó,  số dương  hệ số giảm Ví dụ: Giả sử có khái niệm gồm rater (UserAgent1, UserAgent 2, UserAgent ) dịch vụ đánh giá (Moviefone,Yahoo Movies, Cinemark), U Moviefon e Yahoo Movie s Cinemar k rt 1 q t 1 rt qt 0.3 0.5 0.2 0.6 0.4 ? ? 0.2 0.3 0.1 0.7 0.3 ? ? A U A Đây bảng sở liệu user agent Tại lưu điểm User Agent 2, User Agent cho nhà cung cấp rt 1 , q t 1 điểm mà UserAgent cho UserAgent UserAgent Giả sử có người đánh giá thuộc tính User Agent sau: dễ sử dụng: 0.2; hỗ trợ người dùng: 0.1;hiệu quả:0.1 Trong đó, trọng số mơ tả độ ưu tiên thuộc tính UserAgent là: Dễ sử dụng: 1; Hỗ trợ người dùng: 1; Hiệu quả: Thực tính toán, điểm đánh User Agent cho Moviefone là: R 11=0.4 Bây phải cập nhật lại điểm mà User Agent cho User Agent User Agent dựa điểm mà đánh giá cho Moviefone Tình 1: User Agent khơng có đủ đánh giá nhà cung cấp Cập nhật đánh giá: Các đánh giá tính lại theo cơng thức 2.5 Độ chênh lệch điểm cho nhà cung cấp agent active agent (d) tính theo cơng thức 2.4 Đặt ngưỡng 0.2;  =1nếu d0.2; Hệ số giảm  t  rt1 (2.6).với rt1 = (rt-1, 1-rt-1).Đặt  =0.5 2.Độ tin cậy, tính theo cơng thức (2.9) Đặt  =0.5 Trước hết User Agent 2: d=0.1; rt1 = 0.4;  t =0.2 Áp dụng (2.5), Vậy đánh giá tính rt=0.78 Tình 2: User Agent có đánh giá đầy đủ dịch vụ Giả sử điểm User Agent1 sau đánh sau Moviefone Yahoo Movies Cinemark User Agent 0.3 0.5 0.2 User Agent 0.2 0.3 0.2 User Agent 0.4 0.2 0.3 Mới cập nhật Đánh giá tính theo cơng thức 2.7 Suy đánh giá User Agent cho User Agent là: r12  0.6 Tình 3: lan truyền đánh giá Giả sử khái niệm C1 có agent User Agent User Agent 2; Khái niệm C2 có agent User agent 2,và User Agent Khi người sử dụng cập nhật đánh giá User Agent ( User Agent gọi active agent) C1 User Agent phải cập nhật đánh giá User Agent Khi đánh giá User Agent User Agent cập nhật Việc cập nhật lan truyền tới khái niệm C2 Tại đây, phải cập nhật đánh giá User Agent1 cho User Agent3, thông qua đánh giá User Agent1 cho User Agent2.User Agent2 gọi Agent liên kết Việc cập nhập tính theo cơng thức (2.8 ) suy rt = 0.427947 CHƢƠNG 3: Chương trình bày đánh giá thuật tốn dàn khái niệm thông qua việc so sánh với hai thuật tốn Correlation GLearn, sau thử nghiệm cài đặt thuật toán Đánh giá thuật toán Việc so sánh thuật tốn dựa tiêu chí: khả hội tụ, độ xác, tỉ lệ sai số tuyệt đối trung bình, tình trạng xảy lỗi Mức độ đánh giá thuật toán quy định *, **, *** theo thứ tự hiệu tăng dần Bảng So sánh thuật toán Phƣơng pháp Correlation GLearn Concept Đánh giá Độ đo Khả hội tụ Độ xác Trung bình sai số tuyệt đối Tình trạng xảy lỗi Khả hội tụ Độ xác Trung bình sai số tuyệt đối Tình trạng xảy lỗi Khả hội tụ Độ xác Trung bình sai số tuyệt đối Tình trạng xảy lỗi ** ** ** * * * * *** *** ** *** ** Thử nghiệm cài đặt Hệ thống gồm hai loại Agent: UserAgent MatchAgent Lớp UserAgent đại diện cho người sử dụng, chịu trách nhiệm lựa chọn cho người dùng nhà cung cấp dịch vụ tốt theo yêu cầu, đồng thời có trách nhiệm cập nhập điểm cho dịch vụ đánh giá agent khác Lớp MatchAgent làm nhiệm vụ quản lí agent Khi agent khởi tạo liên lạc với MacthAgent để báo cáo xuất Khi UserAgent nhận yêu cầu chọn dịch vụ từ người dùng, thực câu truy vấn để tìm danh sách dịch vụ theo yêu cầu Sau gửi yêu cầu đến MatchAgent để biết có UserAgent tồn tại, gửi yêu cầu để lấy điểm Agent cho dịch vụ danh sách Từ điểm lấy từ Agent khác, điểm cho dịch vụ đánh giá Agent, UserAgent chọn dịch vụ tốt cho người dùng theo công thức chương Áp dụng xây dựng hệ thống chọn dịch vụ đặt vé xem phim: Một người muốn sử dụng dịch vụ đặt vé xem phim trực tuyến Do chưa có kinh nghiệm nên muốn tư vấn nhà cung cấp nhà cung cấp tốt cho loại dịch vụ mà muốn sử dụng Theo đó, phải chọn loại dịch vụ đặt vé xem phim nhận dịch vụ đặt vé xem phim tốt Khi người sử dụng vào hệ thống , hệ thống hiển thị dịch vụ đặt vé phim đánh giá cao Danh sách dịch vụ xếp dựa theo số điểm mà hệ thống cho dịch vụ Khi người dùng sử dụng xong dịch vụ, họ đánh giá dịch vụ mà họ sử dụng theo thuộc tính: giá cả, độ hiệu quả, khả hỗ trợ khách hàng, độ dễ sử dụng Ngồi họ cịn đánh giá xem tư vấn sử dụng dịch vụ hệ thống có tốt khơng Khi người sử dụng đánh giá xong, số điểm dịch vụ cập nhật lại II Kết luận Luận văn trình bày tổng quan dịch vụ web, nêu hạn chế dẫn đến việc xuất dịch vụ web ngữ nghĩa, sâu vào pha chọn dịch vụ vòng đời phát triển dịch vụ web ngữ nghĩa: tổng quan chọn dịch vụ, phương pháp chọn dịch vụ, đưa hệ thống chọn dịch vụ cải tiến phương pháp truyền thống dựa agent Kỹ thuật hỗ trợ chọn dịch vụ áp dụng kỹ thuật dàn khái niệm Dàn khái niệm sử dụng việc hỗ trợ tính tốn cập nhật đánh giá để chọn dịch vụ tốt Phần cuối luận văn trình bày đánh giá thuật toán dàn khái niệm sở so sánh với hai thuật toán khác, cuối cài đặt thử nghiệm kiểm chứng lý thuyết nghiên cứu Hƣớng nghiên cứu mở rộng đề tài Dựa ý tưởng người sử dụng dịch vụ chọn dịch vụ dựa đặc tính chất lượng dịch vụ, theo nguyên tắc tính điểm cho đặc tính Tuy nhiên người sử dụng khơng biết điểm cho đặc tính điểm chung cho đặc tính Trong cách tiếp cận dựa cộng đồng, người sử dụng dịch vụ cần phải đánh giá lẫn dựa điểm mà họ cho nhà cung cấp dịch vụ Đề tài mở rộng sở tính tốn sâu mơ hình khái niệm thuộc tính để đánh giá dựa danh tiếng Hơn nữa, cách tiếp cận luận văn, độ tin cậy tăng lên sau lần đánh giá agent, thực tế mức độ tin cậy bị giảm Để tăng thêm mức độ xác, tương lai nghiên cứu thêm độ tin cậy áp dụng chọn dịch vụ III Tài liệu tham khảo [1] L Aversano, M Bruno, G Canfora, M.D Penta, and D Distante, (2006), “Using concept lattices to support service selection” Int J Web Service Res., vol 3, no 4, pp 32–51, 2006 [2] Z Azmeh, M Huchard, C Tibermacine, C Urtado, S Vauttier, (2010), Using Concept Lattices to Support Web Service Compositions with Backup Services, Internet and Web Applications and Services, International Conference on, pp 363-368, Fifth International Conference on Internet and Web Applications and Services [3] Z Azmeh, M Huchard, C Tibermacine, C Urtado, and S Vauttier, (2008) WSPAB: A Tool for Automatic Classification & Selection of Web Services Using Formal Concept Analysis In ECOWS ’08: Proceedings of the 2008 Sixth European Conference onWeb Services, pages 31–40,Washington, DC, USA IEEE Computer Society [4] L Cabral, J Domingue, E Motta, T Payne, F Hakimpour, Approaches to Semantic Web Services: An Overview and Comparisons [5] S Chollet, V Lestideau, P Lalanda, D Moreno, (2010), Heterogeneous Service Selection based on Formal Concept Analysis In Proceedings IEEE Congress on Services (SERVICES 2010), Miami, Florida, USA [6] F Curbera, M Duftler, R Khalaf, W Nagy, N Mukhi, (2002), “Unraveling the Web Services Web: An Introduction to SOAP, WSDL, UDDI” [7] S.A DeLoach, M.F Wood, C.H Sparkman, 2001 “Multiagent Systems engineering”, International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, 11, (3), 231-258 [8] Epinions, (2002) Available: Http://www.epinions.com [9] B Ganter and R Wille, (1999), Formal Concept Analysis Mathematical Foundations Springer [10] G Kan, (2001) “Gnutella” In: Oram [2001] Ch 8, pp 94-122 [11] Y Liu, A Ngu, and L Zheng, (2004) “Qos computation and policing in dynamic web service selection (to appear)” In Proceedings of the WWW [12] H Lothman, (2001) Intellegent Platform in Distrubuted Software Architecture , Bachelor’ thesis [13] E M Maximilien and M.P Singh, (2003) “Agent- based architecture for autonomic web service selection” In Workshop on Web Services and Agentbased Engineering at Autonomous Agents and MultiAgent Systems [14] A Moor and W Heuvel, (2004), “ Web service selection in virtual communities” In 37th Hawaii International Conference on System Sciences [15] M Raghuram, M.P Singh, (2003), “Agent-Based Service Selection” In: Preprint submitted to Elsevier [16] B.M Sarwar, G Karypis, J.A Konstan, J Riedl, (2000), “Analysis of recommendation algorithms for ecommerce” In: ACM Conference on Electronic Commerce pp 158-167 [17] M.P Sing, B Yu, M Venkatraman, (2001) “Community-based service location” Communications of the ACM [18] S Shin, Web Services Overview, Java™ Technology Evangelist Sun Microsystems, Inc [19] SOAP, (2002), Simple Object Access Protocol Available: Http://www.w3.org/TR/soap12-part0 [20] UDDI, (2002), Universal Description Discovery and Integration Available: Http://www.uddi.org [21] WSDL, (2002), Web Services Description Language Available: Http://www.w3.org/Tr/wsdl [22] G Zacharia, A Moukas, P Maes, (1999) “Collaborative reputation mechanisms in electronic marketplaces” In: Proceedings of the 32nd Hawaii International Conference on System Sciences Minitrack on Electronic Commerce ... đưa dịch vụ loại Việc khám phá dịch vụ cho phép tìm dịch vụ thoả mãn yêu cầu người dùng Còn việc chọn dịch vụ xếp thứ hạng dịch vụ từ tập hợp dịch vụ thu từ pha khám phá, từ chọn dịch vụ dịch vụ. .. có dịch vụ có chức gần tương tự Kết tạo dàn thể mối quan hệ dịch vụ với dựa chức mà chúng cung cấp Áp dụng dàn khái niệm chọn dịch vụ Pha chọn nhà cung cấp dịch vụ: Bảng Các bƣớc để chọn dịch vụ. .. phân cấp), gọi dàn khái niệm, từ ngữ cảnh ; cơng nghệ agent nhằm hỗ trợ cho tự động hố hoạt động mơi trường dịch vụ Đề tài ? ?Chọn dịch vụ web dựa dàn khái niệm? ?? tìm hiểu chọn dịch vụ web ngữ nghĩa