【技术实现步骤摘要】
一种基于VSA的物联网实体服务发现方法及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及服务发现
，特别涉及一种基于VSA的物联网实体服务发现方法及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]物联网技术将现实物理世界中大量无处不在的异构设备连接到互联网。物联网覆盖了医疗、交通、教育、农业等广泛的真实场景，扩展了边缘协同的智能设备数量，为用户提供服务。因此，大量的服务不断地在物联网环境中产生，服务种类复杂，在同一场景下的服务也会出现大量的冗余，导致资源的利用率降低。
[0003]为此服务发现机制孕育而生，通过任务或服务的定位发现，以减少重复部署带来的资源浪费问题。服务发现是指通过一定的策略和机制在网络中找到可用的服务(如设备资源、信息处理、数据采集等)，它主要分为服务的请求者和服务的提供者，前者描述了他们所需要使用的目标服务或者功能，而后者描述了他们可以提供的服务。随着物联网设备的数量日益增加，服务的数量也在不断增加，发现和定位服务成为一个重要的挑战。因此，物联网场景下的服务发现也成为研究的热点。
[000...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于VSA的物联网实体服务发现方法，用于从物联网A个节点部署的A个任务中找到与服务请求相匹配的任务，其中A个节点中每个节点分别部署一个任务，A为正整数，其特征在于包括如下步骤：步骤1、在每个任务部署到对应的节点前，通过VSA模型对任务的JSON工作流进行编码，得到每个JSON工作流所对应的超维向量HV_a以及编码中使用的叠加次数M
a
，并将这些信息发送到部署的节点上；步骤2、每个节点接收服务请求所对应的超维向量HV_0和叠加次数M0，并获取自身节点部署任务所对应的JSON工作流的超维向量HV_a和叠加次数M
a
；步骤3、每个节点执行服务发现，具体为：判断M
a
与M0是否相等，如是，则将每个节点部署任务所对应的JSON工作流的超维向量HV_a与服务请求所对应的超维向量HV_0进行匹配，得到每个节点的匹配结果；如否，则任务匹配失败，结束。2.根据权利要求1所述的物联网实体服务发现方法，其特征在于：所述步骤1中对每个JSON工作流进行编码的具体步骤为：步骤1
‑
1、新建一个空的超维向量HV和空的原子向量存储器C；并设置超维向量HV的维度大小为N，向量空间V∈{0,1}
N
，并将叠加次数Num的初始值设为0；步骤1
‑
2、设JSON工作流中具有b个任务模块，其中b为正整数，每个任务模块中包含多个关键字，将JSON工作流中的每个关键字映射成原子向量，并将映射的原子向量存储在原子向量存储器C中；每个任务模块中的关键字均包括type键对应的值和其他有效键对应的值，type键为当前任务模块的类型，每个关键字映射的原子向量均为由步骤1
‑
1中的向量空间随机生成的一个N维向量；步骤1
‑
3、设i的初始值为1；步骤1
‑
4、将当前JSON工作流的第i个任务模块中除type键以外的其他有效关键字以异或的方式进行绑定，组成第一向量ARG
i
；其中，分别为JSON工作流的第i个任务模块中除type键以外的第1个有效关键字对应的原子向量、第2个有效关键字对应的原子向量、....第D个有效关键字对应的原子向量，D为JSON工作流的第i个任务模块中除type键以外的其他有效关键字总个数；XOR表示异或运算；步骤1
‑
5、对第一向量ARG
i
循环左移动一位，得到第二向量PARG
i
；步骤1
‑
6、将第二向量PARG
i
与JSON工作流的第i个任务模块中type键所对应的原子向量type
i
进行叠加，并将叠加后的向量循环左移动2(i
‑
1)位，得到第三向量HV
i
；步骤1
‑
7、将第三向量HV
i
与当前超维向量HV进行叠加，并使用叠加后的向量更新当前超维向量HV；步骤1
‑
8、将当前叠加次数Num加上2后更新当前叠加次数Num；步骤1
‑
9、判断i的值是否为b，如是，则转入到步骤1
‑
10；如否，则将当前i的值加上1后更新当前i值，并依次执行步骤1
‑
4～步骤1
‑
8；
步骤1
‑
10、输出最终的超维向量HV
’
和最终的叠加次数Num
’
，并将最终的超维向量HV
’
与向量空间随机生成的一个N维随机向量进行累加，得到累加后的超维向量HV”；步骤1
‑
11、使e依次取值为1、2、
…
N，分别判断累加后的超维向量HV”中第e个位置的元素是否...
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