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基于语义的网格资源分层式发现模型研究的综述报告.docx

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基于语义的网格资源分层式发现模型研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于语义的网格资源分层式发现模型研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于语义的网格资源分层式发现模型研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于语义的网格资源分层式发现模型研究的综述报告随着物联网技术和云计算技术的不断发展和普及,网格技术作为分布式计算的一种重要方式,得到了广泛的应用和推广。在网格计算中,网格资源的发现是一个重要问题,其主要是通过将网格资源集合化,进行分层式发现。然而,由于网格应用的复杂性和异构性,网格资源发现过程中存在着一系列困难和挑战。为了解决这些困难和挑战,许多学者从不同的角度提出了许多基于语义的网格资源分层式发现模型。其中,基于语义挖掘的方法是常用的发现技术,其主要思想是通过语义挖掘技术,将资源的语义信息抽取出来,并利用这些信息进行资源间的匹配和关联性推理。在基于语义挖掘的方法中,一个重要的工作就是对网格资源进行语义建模和描述。为此,学者们提出了多种语义建模技术,例如基于本体、基于语义网和基于图模型等。其中,本体是一种常见的语义建模技术,其主要通过定义概念、属性和关系来描述资源的语义信息,从而为资源之间的匹配和推理提供支持。除此之外,学者们还提出了许多基于本体的网格资源分层式发现模型。例如,Jain等人提出了一种基于本体的网格资源发现框架,其主要通过本体推理技术实现了对资源的匹配和关联性推理。另外,Talia等人提出了一种基于本体和Web服务的网格资源发现模型,其结合了本体和Web服务技术,实现了对资源的语义描述和发现。此外,基于语义挖掘的方法还存在一些挑战,例如语义不确定性、语义不一致性和资源动态性等。为了解决这些挑战,学者们提出了许多改进的语义挖掘技术和网格资源分层式发现模型。例如,Wang等人提出了一种基于背景知识的语义挖掘模型,其通过利用领域知识来提高语义描述的准确性。另外,Liu等人提出了一种基于动态情境的网格资源发现模型,其通过建立动态情境模型来实现对资源的动态发现和管理。总之,基于语义的网格资源分层式发现模型是网格计算中重要的研究领域之一。随着技术的不断发展和完善,这一领域还存在着许多挑战和机遇,需要进一步深入研究和探讨。