Techniques avancées pour l’optimisation de requêtes de services Web

De nos jours, nous assistons à l’émigration du Web de données vers le Web orienté services. L’amélioration des capacités et fonctionnalités des moteurs actuels de recherche sur le Web, par des techniques efficaces de recherche et de sélection de services, devient de plus en plus importante. Dans cette thèse, dans un premier temps, nous proposons un cadre de composition de services Web en tenant compte des préférences utilisateurs. Le modèle fondé sur la théorie des ensembles flous est utilisé pour représenter les préférences. L’approche proposée est basée sur une version étendue du principe d’optimalité de Pareto. Ainsi, la notion des top-k compositions est introduite pour répondre à des requêtes utilisateurs de nature complexe. Afin d’améliorer la qualité de l’ensemble des compositions retournées, un second filtre est appliqué à cet ensemble en utilisant le critère de diversité. Dans un second temps, nous avons considéré le problème de la sélection des services Web en présence de préférences émanant de plusieurs utilisateurs. Une nouvelle variante, appelée Skyline de services à majorité, du Skyline de services traditionnel est défini. Ce qui permet aux utilisateurs de prendre une décision « démocratique » conduisant aux services les plus appropriés. Un autre type de Skyline de services est également discuté dans cette thèse. Il s’agit d’un Skyline de Services de nature graduelle et se fonde sur une relation de dominance floue. Comme résultat, les services Web présentant un meilleur compromis entre les paramètres QoS sont retenus, alors que les services Web ayant un mauvais compromis entre les QoS sont exclus. Finalement, nous avons aussi absorbé le cas où les QoS décrivant les services Web sont entachés d’incertitude. La théorie des possibilités est utilisée comme modèle de l’incertain. Ainsi, un Skyline de Services possibilité est proposé pour permettre à l’utilisateur de sélectionner les services Web désirés en présence de QoS incertains. De riches expérimentations ont été conduites afin d’évaluer et de valider toutes les approches proposées dans cette thèseAs we move from a Web of data to a Web of services, enhancing the capabilities of the current Web search engines with effective and efficient techniques for Web services retrieval and selection becomes an important issue. In this dissertation, we present a framework that identifies the top-k Web service compositions according to the user fuzzy preferences based on a fuzzification of the Pareto dominance relationship. We also provide a method to improve the diversity of the top-k compositions. An efficient algorithm is proposed for each method. We evaluate our approach through a set of thorough experiments. After that, we consider the problem of Web service selection under multiple users preferences. We introduce a novel concept called majority service skyline for this problem based on the majority rule. This allows users to make a “democratic” decision on which Web services are the most appropriate. We develop a suitable algorithm for computing the majority service skyline. We conduct a set of thorough experiments to evaluate the effectiveness of the majority service skyline and the efficiency of our algorithm. We then propose the notion of α-dominant service skyline based on a fuzzification of Pareto dominance relationship, which allows the inclusion of Web services with a good compromise between QoS parameters, and the exclusion ofWeb services with a bad compromise between QoS parameters. We develop an efficient algorithm based on R-Tree index structure for computing efficiently the α-dominant service skyline. We evaluate the effectiveness of the α-dominant service skyline and the efficiency of the algorithm through a set of experiments. Finally, we consider the uncertainty of the QoS delivered by Web services. We model each uncertain QoS attribute using a possibility distribution, and we introduce the notion of pos-dominant service skyline and the notion of nec-dominant service skyline that facilitates users to select their desired Web services with the presence of uncertainty in their QoS. We then developappropriate algorithms to efficiently compute both the pos-dominant service skyline and nec-dominant service skyline. We conduct extensive sets of experiments to evaluate the proposed service skyline extensions and algorithm