服務組合候選集構建方法及系統與流程
2023-04-24 17:08:16
本發明涉及分布式製造系統信息集成技術領域，尤其是涉及服務組合候選集構建方法及系統。
背景技術：
雲製造，作為一種「製造即服務」的商業範式，自從被提出，就受到了廣泛的關注。在雲製造環境下，分布式的製造資源被封裝成雲服務，雲平臺用戶可以就產品設計、製造、測試等生產製造全生命周期的各個階段對雲平臺提出任務需要。雲製造涉及的關鍵技術眾多，其中服務組合作為服務流通、共享、增值的重要手段，在雲製造平臺中起著重要的作用。
雲製造環境下的服務組合面臨眾多挑戰，其中一方面就是雲平臺中存在的大量服務會使得現有的服務組合方法效率降低。目前關於雲製造服務組合大都集中於假設服務候選集已知的情況下，製造服務之間的匹配優選。而對於服務組合候選集生成方面的研究涉及較少，關於服務組合候選集的產生方法主要集中於傳統的web服務組合，但這種方法缺乏動態性且效率低。另一方面，雲製造作為開放共享的製造服務平臺，存在大量功能一致，但是非功能信息不同的服務，這些服務的存在加劇了服務組合搜索匹配的難度。
技術實現要素：
有鑑於此，本發明的目的在於提供服務組合候選集構建方法及系統，以提高服務組合候選集構建的效率性、適應性、操作性和便捷性。
第一方面，本發明實施例提供了一種服務組合候選集構建方法，包括：
採集具體服務中的聚類指標信息；
對所述聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務；
分別統計各個所述抽象服務中的抽象出入信息，並對所述抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡；
根據任務需求，在所述抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集。
結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，所述對所述聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務包括：
根據相似度計算公式，對所述聚類指標信息進行相似度計算，得到聚類矩陣；
統計所述聚類矩陣中每行中滿足第一數值的服務編號；
將每行中滿足所述第一數值的服務編號分別構成多個類別，作為所述多個抽象服務。
結合第一方面的第一種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，所述聚類指標信息包括基本信息、具體輸入信息和具體輸出信息，所述根據相似度計算公式，對所述聚類指標信息進行相似度計算，得到聚類矩陣包括：
根據相似度計算公式，對所述基本信息進行相似度計算，形成第一基本信息相似度矩陣；
判斷所述第一基本信息相似度矩陣中每個位置元素的基本信息相似度是否滿足基本信息閾值；
如果所述基本信息相似度滿足基本信息閾值，則將所述位置元素設定為所述第一數值；
如果所述基本信息相似度不滿足基本信息閾值，則將所述位置元素設定為第二數值；
根據所述位置元素的數值，得到第二基本信息相似度矩陣；
對所述具體輸入信息和所述具體輸出信息分別進行相似度計算，得到輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣；
基於所述第二基本信息相似度矩陣、所述輸入信息相似度矩陣和所述輸出信息相似度矩陣，根據比較公式，得到所述聚類矩陣。
結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，所述抽象出入信息包括抽象輸入信息和抽象輸出信息，所述分別統計各個所述抽象服務中的抽象出入信息，並對所述抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡包括：
分別統計各個所述抽象服務中的所述抽象輸入信息和所述抽象輸出信息，將統計到的所述抽象輸入信息和所述抽象輸出信息分別構成輸入信息組和輸出信息組；
對所述輸入信息組和所述輸出信息組進行相似度計算，得到抽象出入相似度；
判斷所述抽象出入相似度是否滿足出入閾值；
如果所述抽象出入相似度滿足所述出入閾值，則構建所述抽象服務網絡。
結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，所述根據任務需求，在所述抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集包括：
抽取所述任務需求的需求出入信息；
根據所述需求出入信息，選取與所述需求出入信息匹配的所述抽象服務作為起止節點；
基於所述起止節點，根據搜索算法在所述抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到所述服務組合候選集。
第二方面，本發明實施例還提供一種服務組合候選集構建系統，包括：聚類指標信息採集單元、抽象服務獲取單元、抽象服務網絡構建單元和服務組合候選集獲取單元；
所述聚類指標信息採集單元，用於採集具體服務中的聚類指標信息；
所述抽象服務獲取單元，用於對所述聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務；
所述抽象服務網絡構建單元，用於分別統計各個所述抽象服務中的抽象出入信息，並對所述抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡；
所述服務組合候選集獲取單元，用於根據任務需求，在所述抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集。
結合第二方面，本發明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中，所述抽象服務獲取單元包括：
相似度計算單元，用於根據相似度計算公式，對所述聚類指標信息進行相似度計算，得到聚類矩陣；
統計單元，用於統計所述聚類矩陣中每行中滿足第一數值的服務編號；
分類單元，用於將每行中滿足所述第一數值的服務編號分別構成多個類別，作為所述多個抽象服務。
結合第二方面的第一種可能的實施方式，本發明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式，其中，所述聚類指標信息包括基本信息、具體輸入信息和具體輸出信息，所述相似度計算單元還用於：
根據相似度計算公式，對所述基本信息進行相似度計算，形成第一基本信息相似度矩陣；
判斷所述第一基本信息相似度矩陣中每個位置元素的基本信息相似度是否滿足基本信息閾值；
如果所述基本信息相似度滿足基本信息閾值，則將所述位置元素設定為所述第一數值；
如果所述基本信息相似度不滿足基本信息閾值，則將所述位置元素設定為第二數值；
根據所述位置元素的數值，得到第二基本信息相似度矩陣；
對所述具體輸入信息和所述具體輸出信息分別進行相似度計算，得到輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣；
基於所述第二基本信息相似度矩陣、所述輸入信息相似度矩陣和所述輸出信息相似度矩陣，根據比較公式，得到所述聚類矩陣。
結合第二方面，本發明實施例提供了第二方面的第三種可能的實施方式，其中，所述抽象出入信息包括抽象輸入信息和抽象輸出信息，所述抽象服務網絡構建單元包括：
分別統計各個所述抽象服務中的所述抽象輸入信息和所述抽象輸出信息，將統計到的所述抽象輸入信息和所述抽象輸出信息分別構成輸入信息組和輸出信息組；
對所述輸入信息組和所述輸出信息組進行相似度計算，得到抽象出入相似度；
判斷所述抽象出入相似度是否滿足出入閾值；
如果所述抽象出入相似度滿足所述出入閾值，則構建所述抽象服務網絡。
結合第二方面，本發明實施例提供了第二方面的第四種可能的實施方式，其中，所述服務組合候選集獲取單元包括：
抽取所述任務需求的需求出入信息；
根據所述需求出入信息，選取與所述需求出入信息匹配的所述抽象服務作為起止節點；
基於所述起止節點，根據搜索算法在所述抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到所述服務組合候選集。
本發明提供的服務組合候選集構建方法及系統，通過採集具體服務中的聚類指標信息，對聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務，分別統計各個抽象服務中的抽象出入信息，並對抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡，根據任務需求，在抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集，從而提高服務組合候選集構建的效率性、適應性、操作性和便捷性。
本發明的其他特徵和優點將在隨後的說明書中闡述，並且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
為使本發明的上述目的、特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，並配合所附附圖，作詳細說明如下。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明具體實施方式或現有技術中的技術方案，下面將對具體實施方式或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施方式，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例一提供的服務組合候選集構建方法流程圖；
圖2為本發明實施例一提供的服務組合候選集構建方法中步驟S120的流程圖；
圖3為本發明實施例一提供的獲取聚類矩陣的方法流程圖；
圖4為本發明實施例一提供的服務組合候選集構建方法中步驟S130的流程圖；
圖5為本發明實施例一提供的服務組合候選集構建方法中步驟S140的流程圖；
圖6為本發明實施例二提供的服務組合候選集構建系統的示意圖；
圖7為本發明實施例三提供的服務組合候選集構建系統結構示意圖；
圖8為本發明實施例四提供的針對製造車門的服務組合候選集構建方法流程圖；
圖9為本發明實施例四提供的製造本體系統示意圖。
圖標：
100-聚類指標信息採集單元；200-抽象服務獲取單元；210-相似度計算單元；220-統計單元；230-分類單元；300-抽象服務網絡構建單元；400-服務組合候選集獲取單元。
具體實施方式
為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本發明的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
目前，雲平臺中不但存在的大量服務，而且存在大量功能一致而非功能信息不同的服務，這些使得服務組合方法效率低且服務組合搜索匹配難度大。為了提高服務組合的效率，基於網絡的服務組合方法越來越受到關注。基於網絡，服務之間的關係可以獨立於任務請求，先於服務之間的組合被挖掘和存儲。但是存在的基於服務網絡的組合研究主要集中於依賴常規網絡模型進行組合或者僅僅側重於服務網絡的構建過程，如何利用構建好的服務網絡進行服務組合鮮有涉及。
基於此，本發明實施例提供的服務組合候選集構建方法及系統，通過聚類指標信息得到多個抽象服務，基於多個抽象服務的連接關係構建抽象服務網絡，根據任務需求，在抽象服務網絡中搜索得到服務組合候選集，從而可以提高服務組合候選集構建的效率性適應性、操作性和便捷性。
為便於對本實施例進行理解，首先對本發明實施例所公開的服務組合候選集構建方法進行詳細介紹。
實施例一：
圖1為本發明實施例一提供的服務組合候選集構建方法流程圖。
參照圖1，該方法包括以下步驟：
步驟S110，採集具體服務中的聚類指標信息；
具體的，對註冊到雲平臺的具體服務進行梳理，提取出具體服務的基本信息描述、具體輸入信息和具體輸出信息，並將基本信息描述、具體輸入信息和具體輸出信息分別放入三個集合中，作為聚類依據的聚類指標信息。
步驟S120，對聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務；
具體的，對聚類指標信息進行相似度計算，找出基本信息描述、具體輸入信息和具體輸出信息都屬於同一類的具體服務進行聚合，並將同一類的具體服務標記為同種抽象服務；聚合後的具體服務有多類，從而得到多個抽象服務。
步驟S130，分別統計各個抽象服務中的抽象出入信息，並對抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡；
具體的，抽象出入信息包括抽象輸入信息和抽象輸出信息，將各個抽象服務中的抽象輸入信息和抽象輸出信息分別構成輸入信息組和輸出信息組，對輸入信息組和輸出信息組進行相似度計算，從而構建抽象服務網絡。
步驟S140，根據任務需求，在抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集。
具體的，根據任務需求，在抽象服務網絡中選取與任務需求相匹配的起止節點，並根據搜索算法，在抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到服務組合候選集。
根據本發明實施例，如圖2所示，上述實施例服務組合候選集構建方法中，步驟S120可採用如下步驟實現，包括：
步驟S210，根據相似度計算公式，對聚類指標信息進行相似度計算，得到聚類矩陣；
步驟S220，統計聚類矩陣中每行中滿足第一數值的服務編號；
步驟S230，將每行中滿足第一數值的服務編號分別構成多個類別，作為多個抽象服務。
具體的，參照圖3，步驟S210通過下列步驟實現：
步驟S310，根據相似度計算公式，對基本信息進行相似度計算，形成第一基本信息相似度矩陣；
其中，對抽取的所有具體服務的基本信息兩兩進行相似度計算，形成第一基本信息相似度矩陣，第一基本信息相似度矩陣的行列均為所有具體服務的基本信息，第一基本信息相似度矩陣的每個位置元素為計算得到的基本信息相似度。
步驟S320，判斷第一基本信息相似度矩陣中每個位置元素的基本信息相似度是否滿足基本信息閾值；如果滿足，則執行步驟S331；如果不滿足，則執行步驟S332；
步驟S331，將位置元素設定為第一數值；
步驟S332，將位置元素設定為第二數值；
步驟S340，根據位置元素的數值，得到第二基本信息相似度矩陣；
其中，第一數值為1，第二數值為0；如果基本信息相似度滿足基本信息閾值，則對應的位置元素的數值為1，反之為0，從而得到由數值1和0構成的第二基本信息相似度矩陣。
步驟S350，對具體輸入信息和具體輸出信息分別進行相似度計算，得到輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣；
其中，對具體輸入信息和具體輸出信息分別進行與基本信息以上同樣的操作，得到輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣。
步驟S360，基於第二基本信息相似度矩陣、輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣，根據比較公式，得到聚類矩陣。
其中，第二基本信息相似度矩陣、輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣形成了3個相似度矩陣，根據比較公式，比較3個相似度矩陣相同位置的數值，形成一個聚類矩陣；聚類矩陣中每個位置元素的取值與3個相似度矩陣對應位置元素的取值有關，如果3個相似度矩陣相同位置元素的數值同時為1，則聚類矩陣的此位置元素取值為1，反之，如果有一個數值為0，則聚類矩陣的此位置元素取0。
另外，步驟S220和步驟S230具體為，統計聚類矩陣中每行中滿足數值為1的服務編號。將同一行中滿足數值為1的服務編號列為同一類別，標記為一個抽象服務；聚類矩陣中的每行分別進行統計，得到多個抽象服務。抽象服務中的基本信息、抽象輸入信息和抽象輸出信息，分別是所有相應具體服務中的基本信息、具體輸入信息和具體輸出信息的交集。依據此方法，大量的具體服務就變成較小規模的抽象服務，抽象服務的規模是由設定的聚類閾值決定的。
根據本發明實施例，抽象出入信息包括抽象輸入信息和抽象輸出信息，參照圖4，上述實施例服務組合候選集構建方法中，步驟S130可採用如下步驟實現，包括：
步驟S410，分別統計各個抽象服務中的抽象輸入信息和抽象輸出信息，將統計到的抽象輸入信息和抽象輸出信息分別構成輸入信息組和輸出信息組；
步驟S420，對輸入信息組和輸出信息組進行相似度計算，得到抽象出入相似度；
步驟S430，判斷抽象出入相似度是否滿足出入閾值；如果滿足，則執行步驟S440；
步驟S440，構建抽象服務網絡。
具體的，如果某兩個抽象服務的抽象出入相似度滿足出入閾值，則證明這兩個抽象服務存在前驅後繼關係，兩者之間就形成一條從前驅服務的輸出指向後繼服務輸入的無權有向連接線。所有抽象服務的輸入輸出相似度計算完成之後，就形成了一個以抽象服務為節點，抽象服務之間的匹配關係為有向邊的有向無權網絡，從而成功構建抽象服務網絡。抽象服務網絡縮小了原服務網絡的規模，有利於服務之間的搜索和匹配；同時，抽象服務網絡的構建是在離線的方式下進行的，不依賴於具體的任務形式，節約了在線搜索匹配的時間。
根據本發明實施例，參照圖5，上述實施例服務組合候選集構建方法中，步驟S140可採用如下步驟實現，包括：
步驟S510，抽取任務需求的需求出入信息；
步驟S520，根據需求出入信息，選取與需求出入信息匹配的抽象服務作為起止節點；
步驟S530，基於起止節點，根據搜索算法在抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到服務組合候選集。
具體的，不同於步驟S110至步驟S130的離線方式，步驟S140的實現方式是在線進行的。需求出入信息包括需求輸出信息和需求輸入信息，根據需求輸出信息和需求輸入信息，在抽象服務網絡中尋找分別與需求輸出信息和需求輸入信息相匹配的兩個抽象服務，並將相匹配的兩個抽象服務分別作為搜索的起始節點和終止節點；基於起止節點，根據搜索算法在抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到抽象服務的組合，為進一步具體服務之間的選擇匹配提供了服務組合候選集。
本發明提供的服務組合候選集構建方法，通過採集具體服務中的聚類指標信息，對聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務，分別統計各個抽象服務中的抽象出入信息，並對抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡，根據任務需求，在抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集，從而提高服務組合候選集構建的效率性、適應性、操作性和便捷性。
實施例二：
圖6為本發明實施例二提供的服務組合候選集構建系統的示意圖。
參照圖6，服務組合候選集構建系統包括：聚類指標信息採集單元100、抽象服務獲取單元200、抽象服務網絡構建單元300和服務組合候選集獲取單元400；
聚類指標信息採集單元100，用於採集具體服務中的聚類指標信息；
抽象服務獲取單元200，用於對聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務；
抽象服務網絡構建單元300，用於分別統計各個抽象服務中的抽象出入信息，並對抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡；
服務組合候選集獲取單元400，用於根據任務需求，在抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集。
根據本發明實施例，抽象服務獲取單元200包括：
相似度計算單元210，用於根據相似度計算公式，對聚類指標信息進行相似度計算，得到聚類矩陣；
統計單元220，用於統計聚類矩陣中每行中滿足第一數值的服務編號；
分類單元230，用於將每行中滿足第一數值的服務編號分別構成多個類別，作為多個抽象服務。
根據本發明實施例，聚類指標信息包括基本信息、具體輸入信息和具體輸出信息，相似度計算單元210還用於：
根據相似度計算公式，對基本信息進行相似度計算，形成第一基本信息相似度矩陣；
判斷第一基本信息相似度矩陣中每個位置元素的基本信息相似度是否滿足基本信息閾值；
如果基本信息相似度滿足基本信息閾值，則將位置元素設定為第一數值；
如果基本信息相似度不滿足基本信息閾值，則將位置元素設定為第二數值；
根據位置元素的數值，得到第二基本信息相似度矩陣；
對具體輸入信息和具體輸出信息分別進行相似度計算，得到輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣；
基於第二基本信息相似度矩陣、輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣，根據比較公式，得到聚類矩陣。
根據本發明實施例，抽象出入信息包括抽象輸入信息和抽象輸出信息，抽象服務網絡構建單元300包括：
分別統計各個抽象服務中的抽象輸入信息和抽象輸出信息，將統計到的抽象輸入信息和抽象輸出信息分別構成輸入信息組和輸出信息組；
對輸入信息組和輸出信息組進行相似度計算，得到抽象出入相似度；
判斷抽象出入相似度是否滿足出入閾值；
如果抽象出入相似度滿足出入閾值，則構建抽象服務網絡。
根據本發明實施例，服務組合候選集獲取單元400包括：
抽取任務需求的需求出入信息；
根據需求出入信息，選取與需求出入信息匹配的抽象服務作為起止節點；
基於起止節點，根據搜索算法在抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到服務組合候選集。
本發明提供的服務組合候選集構建系統，包括聚類指標信息採集單元、抽象服務獲取單元、抽象服務網絡構建單元和服務組合候選集獲取單元，通過採集具體服務中的聚類指標信息，對聚類指標信息進行相似度計算，得到多個抽象服務，分別統計各個抽象服務中的抽象出入信息，並對抽象出入信息的相似度進行計算，構建抽象服務網絡，根據任務需求，在抽象服務網絡中進行搜索，得到服務組合候選集，從而提高服務組合候選集構建的效率性、適應性、操作性和便捷性。
實施例三：
圖7為本發明實施例三提供的服務組合候選集構建系統結構示意圖。
參照圖7，一方面，在離線情況下建立抽象服務網絡。具體的，提供者服務即為具體服務，在雲平臺存在大量具體服務，將同一類具體服務進行聚合，得到抽象服務，基於抽象服務的連接關係形成抽象服務網絡。另一方面，在在線的情況下構建服務組合候選集。具體的，需求者提供具體的任務需求，根據任務需求，在抽象服務網絡中進行抽象服務路徑的搜索，得到服務組合候選集。
實施例四：
圖8為本發明實施例四提供的針對製造車門的服務組合候選集構建方法流程圖。
參照圖8，以生產製造車門的過程為例，選取雲平臺中少量企業，對具體的實施步驟進行描述。
第一步，提取雲製造平臺中的各類具體服務的基本信息、具體輸入信息和具體輸出信息，分別計算這三種信息各自的相似度矩陣，相似度矩陣的計算前提必須有製造本體的存在，圖9給出了少量本體描述。
基於該本體結合如下相似度計算公式進行相似度的計算，具體由公式(1)可知：
其中N1和N2表示在本體中各自服務的信息離相同父節點的距離，H代表父節點離根節點的距離。其中，父節點是指一個屬性如果有上一級，則稱這個上一級是它的父節點，例如在圖9中，「非功能屬性」是「成本」的父節點、「非功能屬性」是「可信性」的父節點、「製造服務本體」是「接口屬性」的父節點等等；根節點是樹的一個組成部分，也叫樹根，所有非空的二叉樹中，都有且僅有一個根結點，它是同一棵樹中除本身外所有結點的祖先，沒有父結點，圖9中的「製造服務本體」就是根節點。基本信息相似度矩陣、具體輸入信息和具體輸出信息通過上述公式的計算，就可以得到三個相似度矩陣，基於三個相似度矩陣得到聚類矩陣，具體由公式(2)可知：
該公式表明，若基本信息相似度矩陣、輸入信息相似度矩陣和輸出信息相似度矩陣相同位置的元素均為1，則該聚類矩陣此位置的元素為1，否則為0。
假設雲平臺中有六個企業A，B，C，D，E，F。根據製造服務本體以及相似度計算公式，結合聚類條件，得到這六個企業的聚類結果如下所示clu_1＝{A,C},clu_2＝{B,E},clu_3＝{D},clu_4＝{F}。這四個類的抽象節點基本信息、輸入輸出信息描述分別如下：AS_clu_1＝，AS_clu_2＝，AS_clu_3＝，AS_clu_4＝，因此平臺中的6個具體服務就以4類抽象服務存在於雲平臺中。
第二步，基於第一步得到的抽象節點，比較不同節點的輸入輸出關係，計算不同抽象服務節點的輸入輸出相似度，相似度計算公式同上，若輸入信息和輸出信息的相似度達到設定的閾值，則兩服務可構成前驅後繼服務連接關係，所有的服務連接關係構成複雜的網絡。就本例來說，經比較發現，可形成兩條網絡路徑，即AS_clu_1->AS_clu_2->AS_clu_3,AS_clu_1->AS_clu_2->AS_clu_4。由此可知，若平臺中的服務眾多的時候，必然存在大量的抽象服務連接關係構成一個複雜的網絡。通過對服務的聚類可以大大減少了網絡的規模。以上過程是基於雲平臺中現有的服務進行的，不依賴具體的任務需求，因此可以以離線的方式，在沒有任何具體需求的時候完成這個過程，這樣會大大減少在線搜索和匹配的時間。
第三步，假如一客戶對雲平臺提出的需求如下：現有鋼材料若干，想基於現有的材料進行汽車車門的加工。基於已經存在的抽象服務網絡，首先雲平臺基於已經建立的抽象服務網絡進行起止節點的匹配搜索，通過匹配發現，衝壓服務作為起始節點，噴塗服務作為終止節點。然後通過路徑搜索算法，得到抽象組合路徑為AS_clu_1->AS_clu_2->AS_clu_3，其中AS_clu_1中包含具體企業服務A和企業服務C，AS_clu_2中包含具體企業服務B和企業服務E，AS_clu_3包含企業服務D。據此就得到了服務組合候選集，下一步就根據得到的服務組合候選集，結合客戶需求的功能和非功能信息，進行具體服務組合的匹配和優選。
本發明實施例提供的針對製造車門的服務組合候選集構建方法，基於服務聚類形成抽象服務，基於抽象服務的連接關係形成抽象服務網絡，根據具體的任務需求由抽象服務網絡生成具體服務組合候選集，可以提高在線搜索的效率，以及提高服務組合候選集構建的適應性、操作性和便捷性。
本發明實施例所提供的服務組合候選集構建方法及系統的電腦程式產品，包括存儲了程序代碼的計算機可讀存儲介質，所述程序代碼包括的指令可用於執行前面方法實施例中所述的方法，具體實現可參見方法實施例，在此不再贅述。
所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統和裝置的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。
所述功能如果以軟體功能單元的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬碟、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光碟等各種可以存儲程序代碼的介質。
最後應說明的是：以上所述實施例，僅為本發明的具體實施方式，用以說明本發明的技術方案，而非對其限制，本發明的保護範圍並不局限於此，儘管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術範圍內，其依然可以對前述實施例所記載的技術方案進行修改或可輕易想到變化，或者對其中部分技術特徵進行等同替換；而這些修改、變化或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明實施例技術方案的精神和範圍，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。因此，本發明的保護範圍應所述以權利要求的保護範圍為準。