基于P2P的分布式Web服务挖掘方法研究，探讨了服务计算领域中组合服务选取难题。服务计算领域中，组合服务选择一直是一个难点，尤其在选取方法大多基于难以准确获取的服务质量信息（Quality of Service, QoS）的情况下。朱红康和余雪丽两位研究者在他们的论文中提出了一种基于服务执行信息的分布式Web服务使用模式挖掘基础设施。为了解决跨组织相关业务需求，文中介绍了一种服务注册联邦机制。随后，描述了一种在服务注册联邦内部进行分布式组合服务频繁序列挖掘的算法。文章还展示了模拟结果以证明所提方法的有效性。研究的关键词包括组合服务、关联规则、序列模式、数据挖掘等。
Web服务技术近年来在世界范围内取得了巨大进步，被用作实现服务系统基础设施的关键方式。企业使用Web服务来封装业务流程，并通过互联网使这些注册流程自由地对他们的合作伙伴开放。此外，单个服务可以动态地绑定到Web服务中，以提供一些新的增值服务。这种新的软件开发模式成功地消除了面向服务的软件产品的重复开发，同时实现了Web服务支持的快速应用程序集成的优势。然而，Web服务的实质性自主性和异构性导致了在执行组合服务策略时的一个基本问题：如何确保策略得到准确和有序的执行？
目前，组合服务的研究主要集中在服务流程模型的方法上。概念上，组合服务流程包括：任务规划、服务发现和QoS感知服务选择。研究方法包括：生成组合服务执行。通过这些方法，研究者们尝试实现服务发现、服务选择和服务组合的自动化和智能化，从而提高服务的可用性和效率。
分布式Web服务挖掘基础设施的提出，是为了支持更加高效和动态的服务管理。该基础设施能够自动收集和分析服务运行数据，通过数据挖掘技术发现服务模式，从而帮助服务提供者和服务消费者更好地理解和优化服务交互。这种方法依赖于实际的服务执行信息，而非传统的QoS参数，因为后者往往难以精确测量和获取。
服务注册联邦机制的引入，为跨组织的业务需求提供了支持。它允许不同的服务注册中心相互协作，共享和交换服务信息。这种机制扩展了服务发现和选择的范围，使得组织间可以更容易地找到和使用彼此的服务资源。同时，它也提出了对于联邦内各参与方的互操作性和信任管理的要求。
分布式算法对于组合服务频繁序列挖掘的应用来说，是一项关键的技术。这种算法能够在服务注册联邦内有效地进行模式识别和数据处理，寻找频繁出现的服务组合序列，这些序列可以作为服务流程优化的依据。该算法需要处理大量的数据，同时保持高效率和准确性，这对于算法设计和优化提出了较高的技术要求。
文章最后通过模拟结果展示了所提出方法的有效性。这些模拟结果应该能够清晰地展示新方法相对于传统方法在服务选择、服务组合以及服务执行效率等方面带来的改进。这样的结果不仅能够证明研究方法的实际应用价值，还能为后续的研究提供实验数据和理论基础。
朱红康和余雪丽的研究为服务计算领域提供了新的思路和方法。他们通过对现有服务技术的深入分析，提出了基于实际服务执行信息的挖掘和模式识别新策略，旨在提高组合服务策略的执行质量和效率。此外，他们的工作还探索了在复杂和动态的Web服务环境中，如何有效地管理和优化跨组织的业务流程，这对于未来的服务计算和智能化服务管理具有重要的理论和实践意义。
