公开(公告)号：CN103106268B

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201310041726.5

申请日：2013-02-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王红兵 ,  王玉文 ,  陈鑫 ,  吴琴

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种用户偏好检索方法，首先判断多维的用户偏好模型中，注册中心数据的各维之间的相关性是否确定，如确定，则进行多维降到一维的数据处理，否则进行多维到低维的多维数据处理。本发明方法找出对用户偏好模型数据的有效的索引方法并根据用户偏好模型表达的用户偏好在数据库中有效地检索k个最优的数据项的索引方法，使得检索过程不必扫描整个数据库，并构建一个满足不同情况的top‑k检索引擎，可提供高效的检索服务。

公开(公告)号：CN103646008B

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201310687734.7

申请日：2013-12-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 王红兵 ,  陈鑫 ,  吴琴 ,  王玉文

IPC: G06F15/18

Abstract: 本发明公开了一种Web服务组合方法，针对传统服务组合方法存在的耗时长、灵活性差等问题，将多Agent（智能体）技术、博弈论和强化学习方法引入服务组合过程，将服务组合过程转化为一个马尔可夫博弈过程（Markov Games,or Stochastic Games）。在此基础上进一步融入Q-learning方法和团队马尔可夫博弈理论，使其能够适用于多Agent协同学习环境，通过迭代求解的方式求得最终的服务组合结果。本发明方法能够有效提高求解速度，确保各个智能体在高效协作的同时，能够自主地适应环境并进行动态的服务组合，有效提高了服务组合的灵活性和自适应性。

公开(公告)号：CN103106268A

公开(公告)日：2013-05-15

申请号：CN201310041726.5

申请日：2013-02-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王红兵 ,  王玉文 ,  陈鑫 ,  吴琴

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种用户偏好检索方法，首先判断多维的用户偏好模型中，注册中心数据的各维之间的相关性是否确定，如确定，则进行多维降到一维的数据处理，否则进行多维到低维的多维数据处理。本发明方法找出对用户偏好模型数据的有效的索引方法并根据用户偏好模型表达的用户偏好在数据库中有效地检索k个最优的数据项的索引方法，使得检索过程不必扫描整个数据库，并构建一个满足不同情况的top-k检索引擎，可提供高效的检索服务。

公开(公告)号：CN103646008A

公开(公告)日：2014-03-19

申请号：CN201310687734.7

申请日：2013-12-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 王红兵 ,  陈鑫 ,  吴琴 ,  王玉文

IPC: G06F15/18

Abstract: 本发明公开了一种Web服务组合方法，针对传统服务组合方法存在的耗时长、灵活性差等问题，将多Agent（智能体）技术、博弈论和强化学习方法引入服务组合过程，将服务组合过程转化为一个马尔可夫博弈过程（Markov Games,or Stochastic Games）。在此基础上进一步融入Q-learning方法和团队马尔可夫博弈理论，使其能够适用于多Agent协同学习环境，通过迭代求解的方式求得最终的服务组合结果。本发明方法能够有效提高求解速度，确保各个智能体在高效协作的同时，能够自主地适应环境并进行动态的服务组合，有效提高了服务组合的灵活性和自适应性。