基于语义的Web服务发现机制研究

针对基于加语义描述,构建一种基于语义的Web服务发现机制.将Web服务请求进行语义解析,生成请求服务文档,在服务注册库中通过服务匹配算法,得到候选服务集,并借助线形评价标准对所选服务进行语义评估,为服务请求者选择最优的服务.     

基于语义的Web服务发现机制研究

针对基于关键词Web服务发现的不足,采用OWL-S作为服务描述语言,为Web服务添加语义描述,构建一种基于语义的Web服务发现机制.本文首先将Web服务请求进行语义解析,生成请求服务文档,然后在服务注册库中通过服务匹配算法,得到候选服务集,并借助线形评价标准对所选服务进行语义评估,为服务请求者选择最优的服务.     

基于语义的Web服务发现算法

传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,查询得到的服务往往不是用户想要的.在基于接口的Web服务发现的基础上,改进了Web服务描述模型,增加了服务质量(QoS),提出了分步过滤匹配算法.先通过服务类别过滤器进行语义过滤筛选,去除不相关的Web服务,然后通过服务相似度度量候选服务和请求服务之间的相似程度.候选服务和请求服务之间的相似度是通过服务功能相似度和服务质量相似度两个方面进行综合评估的.最后,通过实验证明了该匹配算法的可行性和有效性.     

工作流业务规则语义的完整性验证技术

工作流模型的验证技术主要包括语法验证、结构验证和语义验证,其中语义验证是层次最高、最为严格的验证,验证的范围十分广泛,也是难点所在,目前尚缺乏有效的方法.而且,语义的正确性会影响工作流模型的控制逻辑.也是结构合理性的影响因素之一.从工作流模型表达的语义出发,通过分析工作流模型刻画的业务规则以及相应的约束集部分,基于对约束集语义的形式化,问题转换为对约束集语义的完整性验证.如果工作流模型中的条件节点所描述的约束集语义有遗漏、冗余或者无意义,也决定了模型错误的拓扑结构.提出全域覆盖性判定定理及基于判定树的验证算法.通过验证工作流业务规则语义的完整性,对工作流模型结构的合理性也给予了保证.这种验证方法具有很强的通用性.不依赖于具体的建模方法,适用范围广泛.     

基于数据集分割的云工作流模型库并行检索方法

在由多个行业云服务平台组成的集成服务平台中,随着行业云服务平台加盟数及各平台下租户数量的不断增多,其底层的云工作流模型库的规模也必将不断增大.当云工作流模型库的规模超大时,需要一种效率更高的并行检索方法去满足云工作流模型库高效检索的需求.鉴于此,文章将采用均匀划分法或自动聚类法对大规模云工作流模型库进行合理的子集划分,并结合前期工作中已改进的基于图结构的流程检索算法,提出基于数据集分割的大规模云工作流模型库并行检索方法.该方法主要包括4种流程并行检索算法：基于均匀划分模型集的静态并行检索算法、基于均匀划分模型集的动态并行检索算法、基于自动聚类模型集的静态并行检索算法及基于自动聚类模型集的动态并行检索算法.最后,在模拟生成的大规模流程集及真实的云工作流模型库中对这4种并行检索算法的检索效率进行实验评估.     

基于语义的网格工作流复合技术及实现

作为网格环境的基本服务,网格工作流的大规模共享和重用是使网格成为问题求解的智能化集成环境的一项核心技术。工作流复合技术能够通过已存在的解决方法的重用简化复杂的科学应用问题,而基于语义的工作流复合降低了需要了解工作流语法细节才能重用网格工作流带来的复杂性。首先运用知识表达技术提出一个基于目标概念的网格工作流语义模板,其次介绍了一个实现基于语义的工作流复合的工作流管理原型系统,其中详细阐述了工作流建模过程中基于语义的工作流复合的实现。     

一种基于抽象模板的语义Web服务组合框架

提出一个基于抽象模板的语义Web服务组合框架,并详细分析了基于该框架的抽象模板检索、数据预处理以及模板修正的实现方法.为了提高模板检索的精确度,框架采用特征匹配和图匹配相结合的方法,实现了抽象模板和用户请求之间的相似度计算.同时利用数据预处理过程构建服务之间的依赖关系图,除去了冗余的服务,并事先验证了用户请求的可满足性.根据服务依赖关系图,框架使用启发式规划修改算法(HPAA)实现了模板的自动修正,并提供了对启发式策略的灵活配置,提高了服务组合的适应性和扩展性.最后对HPAA算法中所使用的启发式策略进行了实验,验证了算法在解决大规模问题上的适应性和可靠性.     

基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像，提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步：基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联，在选定图像库中通过语义相关性分析得到“种子”图像；接下来在图像扩展检索中，采用基于SIFT特征的相似图像检索，利用之前得到的“种子”图像作为查询条件，在网络图像库中进行扩展检索，并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出，最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性，在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验，实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果，并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。     

基于语义位置验证的鲁棒闭环检测算法

针对现有闭环检测算法因视觉干扰而产生的闭环误判问题,提出一种利用场景语义信息进行验证的闭环检测算法.该算法通过视觉词袋库模型检索闭环候选帧,用后验方法剔除算法可能产生的错误闭环.后验方法首先将场景中的语义信息抽象为语义节点;然后提取包含邻域信息的节点特征,并以此匹配图像间的语义节点,降低算法对于动态物体干扰的敏感性.随后,算法基于图像间的匹配语义节点构建相对位置网络,根据网络相似度验证闭环帧,提高闭环检测算法在具有相似纹理的场景中应对感知混淆的鲁棒性.实验结果表明,语义位置验证算法能够显著提升视觉词袋模型的检测准确率.与其他经典算法相比,所提出的闭环检测算法具备更快速、更准确的检测性能.     

ChinaGrid图像处理网格平台中的语义信息服务研究

在网格中要实现更加准确有效的服务发现、查询及其动态分配和替换,需要在语法匹配的基础上进一步实现语义匹配.介绍了在图像处理网格平台上开发的、基于语义的信息服务组件;描述了该组件的设计框架结构,并给出该组件的核心算法即网格服务语义匹配算法的描述.该组件能有效实现对图像处理网格服务的语义查询和工作流构建时的自动语义匹配以及工作流执行中网格服务的动态分配和替换.与传统语义服务匹配算法相比,所提出的网格服务匹配算法显著提高了网格服务的匹配准确度.     

A semantic framework for automatic generation of computational workflows using distributed data and component catalogues

Computational workflows are a powerful paradigm to represent and manage complex applications, particularly in large-scale distributed scientific data analysis. Workflows represent application components that result in individual computations as well as their interdependences in terms of dataflow. Workflow systems use these representations to manage various aspects of workflow creation and execution for users, such as the automatic assignment of execution resources. This article describes an approach to automating a new aspect of the process: the selection of application components and data sources. We present a novel approach that enables users to specify varying degrees of detail and amount of constraints in a workflow request, including the specification of constraints on input, intermediate or output data in the workflow, abstract workflow component classes rather than specific component implementations, and generic reusable workflow templates that express a pre-defined combination of components. The algorithm elaborates the user request into a set of fully ground workflows with specific choices of data sources and codes to be used so that they can be submitted for mapping and execution. The algorithm searches through the space of possible candidate workflows by creating increasingly more specialized versions of the original template and eliminating candidates that violate constraints cumulated in the candidate workflow as components and data sources are selected. A novel feature of our approach is that it assumes a distributed architecture where data and component catalogues are separate from the workflow system. The algorithm explicitly poses queries to external catalogues, and therefore any reasoning regarding data or component properties is not assumed to occur within the workflow system. We describe our implementation of this approach in the Wings workflow system. This implementation uses the W3C Web Ontology Language and associated reasoners to implement the workflow system as well as the data and component catalogues. This research demonstrates the use of artificial intelligence techniques to support the kinds of automation envisioned by the scientific community for large-scale distributed scientific data analysis.     

基于语义描述的Web服务工作流集成

Web服务是可以由其它软件在Internet上访问的一种软件接口。Web服务工作流则是一组按一定顺序执行的Web服务的集合。如何集成一个Web服务工作流，特别是如何运用对Web服务的语义描述来为一个工作流来自动寻找和匹配Web服务，这是目前所急需解决的问题。介绍如何用语义Web服务本体论来集成工作流，同时提出一个基于语义Web服务工作流集成的模型。     

Similarity assessment and efficient retrieval of semantic workflows

In the recent years, the use of workflows has significantly expanded from its original domain of business processes towards new areas. The increasing demand for individual and more flexible workflows asks for new methods that support domain experts to create, monitor, and adapt workflows. The emergent field of process-oriented case-based reasoning addresses this problem by proposing methods for reasoning with workflows based on experience. New workflows can be constructed by reuse of already available similar workflows from a repository. Hence, methods for the similarity assessment of workflows and for the efficient retrieval of similar workflows from a repository are of core importance. To this end, we describe a new generic model for representing workflows as semantically labeled graphs, together with a related model for knowledge intensive similarity measures. Further, new algorithms for workflow similarity computation, based on A⁎ search are described. A new retrieval algorithm is introduced that goes beyond traditional sequential retrieval for graphs, interweaving similarity computation with case selection. We describe the application of this model and several experimental evaluations of the algorithms in the domain of scientific workflows and in the domain of business workflows, thereby showing its broad applicability.     

A comparison of using Taverna and BPEL in building scientific workflows: the case of caGrid

When the emergence of ‘service‐oriented science,’ the need arises to orchestrate multiple services to facilitate scientific investigation—that is, to create ‘science workflows.’ We present here our findings in providing a workflow solution for the caGrid service‐based grid infrastructure. We choose BPEL and Taverna as candidates, and compare their usability in the lifecycle of a scientific workflow, including workflow composition, execution, and result analysis. Our experience shows that BPEL as an imperative language offers a comprehensive set of modeling primitives for workflows of all flavors; whereas Taverna offers a dataflow model and a more compact set of primitives that facilitates dataflow modeling and pipelined execution. We hope that this comparison study not only helps researchers to select a language or tool that meets their specific needs, but also offers some insight into how a workflow language and tool can fulfill the requirement of the scientific community. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于多影响因素的加权任务分配策略

为了解决工作流中人工型任务的自动优选分配问题,针对目前的任务分配算法考虑的因素比较固定,灵活性较差等缺点,在已有研究基础上,详细分析任务分配的影响因素,提出一种基于多影响因素的加权任务分配策略。该策略首先根据参与者的状态有效性和负载状况划分资源候选者集合,然后从资源候选者集合中按照综合匹配度进行执行者集合划分,将任务分配给评估分数最高的执行者集合,同时采用计时机制,完成任务的再次分配。同时,给出任务分配策略的形式化定义,以及分配算法的详细步骤。通过实验验证了该方法的合理性与适用性。     

仿生柔性工作流建模与适应算法研究*

为提高柔性工作流对外界动态变化的响应速度,将生物的反射机理引入柔性工作流,构建了柔性工作流神经网络系统。模仿生物响应外界刺激的反射机理,利用人工神经网络技术,在柔性工作流中建立了仿生柔性工作流模型,定义了该模型中的人工神经网络概念模型,并以该模型为基础,提出了柔性工作流适应算法框架。最后,以企业生产计划节点工时定额的制定为例,构建了处理元群为BP网络的仿生柔性工作流模型,对柔性工作流适应算法进行仿真。仿真结果显示,建立的模型能够根据参数的动态变化作出正确的响应,从而证明仿生柔性工作流适应算法能够智能响应外     

工作流模型挖掘算法及其应用研究

工作流管理系统由工作流模型所驱动,但产业界的实践表明定义工作流模型的工作不仅费时而且易错。工作流挖掘技术能够帮助解决这一问题,并能为现有工作流的分析与优化提供参考。简要介绍三种典型且具有应用价值的工作流模型挖掘算法,并应用其中一种挖掘算法,详细讨论了一个实际的工作流模型挖掘过程。挖掘过程以某Staffware系统的工作流日志文件为起点,包括数据预处理、初始工作流模型挖掘、初始工作流模型化简三个主要步骤,具体实现可通过一个工作流模型挖掘子系统参与完成。     

基于用户权限和业务流程的信息系统设计与实现

针对目前工作流系统在适应系统角色变化的不足,本文提出了一种灵活的权限分配方式,并使用J2EE技术和参照工作流参考模型,设计一种基于用户权限和业务流程的信息系统.该系统能够满足在用户角色变化和业务流程变化的同时将两者有机地统一起来达到互不制约.实际应用表明,该系统能够提高工作流系统的灵活性.     

Optimizing Grid-Based Workflow Execution

Large-scale applications can be expressed as a set of tasks with data dependencies between them, also known as application workflows. Due to the scale and data processing requirements of these applications, they require Grid computing and storage resources. So far, the focus has been on developing easy to use interfaces for composing these workflows and finding an optimal mapping of tasks in the workflow to the Grid resources in order to minimize the completion time of the application. After this mapping is done, a workflow execution engine is required to run the workflow over the mapped resources. In this paper, we show that the performance of the workflow execution engine in executing the workflow can also be a critical factor in determining the workflow completion time. Using Condor as the workflow execution engine, we examine the various factors that affect the completion time of a fine granularity astronomy workflow. We show that changing the system parameters that influence these factors and restructuring the workflow can drastically reduce the completion time of this class of workflows. We also examine the effect on the optimizations developed for the astronomy application on a coarser granularity biology application. We were able to reduce the completion time of the Montage and the Tomography application workflows by 90% and 50%, respectively.