基于语义相似度的Web服务匹配研究

现有的语义Web服务匹配算法没有考虑到本体概念间的多元关系,导致概念的语义不能被完整地反映出来,从而影响了算法的匹配性能。利用本体概念间的多元关系定义了一种语义距离,并通过该语义距离给出了概念间的语义相似度计算方法,在此基础上提出基于语义相似度的Web服务匹配算法。该算法通过本体概念间的语义相似度来反映Web服务的匹配程度。最后,通过对比实验验证了该算法的可行性和有效性。     

语义Web服务匹配框架模型研究与设计

针对目前语义Web服务匹配缺乏灵活、有效的匹配方法及其框架模型的现状,分析了语义Web服务匹配的各个阶段,对其中的不足进行了改进,提出了本体概念的权重的计算方法,本体概念之间相似度的具体量化计算方法,新的接口匹配方法.在语义Web服务匹配框架方面,根据语义Web服务匹配的特征,提出了基于过滤器的框架,并给出了相应的具体设计.     

语义Web服务匹配算法的研究

Web服务发现是Web服务系统架构中重要的组成部分。传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,服务的查全率和查准率有着明显的不足。本文在对概念及概念间的关系进行精确描述的基础上,对语义Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种基于语义距离的Web服务匹配算法。     

一种基于本体概念语义距离的服务相似度度量方法

随着语义Web服务及语义网格服务应用的不断深入,对服务资源的需求日益增长,服务匹配在服务发现和服务组合研究中的地位也日渐重要.在服务使用OWL-S描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,概念匹配的目的是发现概念间的语义相似度.概念的语义相似度不但与概念间的距离有关系,而且还受概念在本体中层次深度的影响.综合考虑这两个因素,提出了一种基于语义距离的概念相似度度量方法,给出了语义距离的定义,明确了语义距离与语义相似度的关系.最后,通过与其他方法的实验比较,验证了该方法的有效性.     

基于语义向量模型的Web服务匹配方法*

针对当前Web服务匹配方法中存在的缺陷,将语义Web服务匹配方法与信息检索技术相结合,提出一种利用语义相似度扩展向量模型的Web服务匹配方法,并通过实验对匹配效果进行了检验与分析。实验结果证明,与基于经典向量模型的匹配方法和相关语义匹配方法相比,该匹配方法具有更高的准确率。     

一种半自动Web服务语义标注方法

针对目前Web服务语义标注方法的准确性不高和随意性较强等问题,提出一种半自动Web服务语义标注方法。首先解析Web服务的功能接口信息,抽取作为标注对象的核心词;然后利用概念相似度匹配算法生成候选概念集合,供自动标注或人工选择标注;若候选概念集合为空集,则利用同义词匹配算法与模式匹配算法再次匹配,求得新的候选概念集合。实验结果表明,该语义标注方法有效提高了查全率。     

基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法

通过定义本体中概念之间的语义距离来计算本体概念之间的相似度,提出一种基于该相似度的Web服务的精确匹配算法,新的算法与经典的OWL-S/UDDI匹配算法比较,不仅在等级上保持一致,而且使同一等级或不同等级之间的服务匹配都达到精确的程度。用GEIS系统中Web服务的数据进行两种算法的性能测试,得出相似度匹配算法的平均查准率是OWL-S/UDDI匹配算法的1.8倍,平均查准率是OWL-S/UDDI匹配算法的1.4倍。     

一种基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法

通过定义本体中概念之间的语义距离来计算本体概念之间的相似度,提出一种基于该相似度的Web服务的精确匹配算法,新的算法与传统的经典匹配算法(OWL-S/UDDI算法)比较,不仅在等级上保持一致,而且使同一等级或不同等级之间的服务匹配都达到精确的程度.     

基于概念相似度计算的语义Web服务发现方法

提出一种基于领域本题概念相似度计算的语义Web服务发现方法。给出合理的概念相似度计算公式,通过领域本体概念相似度计算,最终获得请求和候选服务之间的相似度。传统的概念相似度计算方法只考虑继承关系,本文采用的单概念语义不但考虑继承关系,还考虑二元关系,使本体关系结构构成图结构,更加合理。计算语义距离时,适当处理多继承问题和环问题。实验证实,本算法使得匹配更加合理精确。     

基于语义主题相似度的Web教育资源查询方法

针对传统Web教育主体难以获得高可用教育资源的问题,提出了一种面向语义主题相似度的Web教育资源查询方法。该方法建立了本体概念语义网络（Ontology Concept Semantic Network,OCSN）,在此基础上,设计了基于语义主题相似度匹配的概念检索方法：在检索前主动将教育资源根据其语义和主题组织到本体概念语义网络中,然后建立一个基于语义特性的Web教育资源发现的垂直搜索引擎,并通过构造满足条件的相似度函数,将对应的语义距离映射为相似度,有效地提高了查询效率。实验结果表明此方法能够提高Web教育资源的查准率和查全率。     

基于本体概念集合相似度的语义Web服务匹配

面向应用领域的Web服务发现技术的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而来降低应用系统的开发成本和提高开发效率,而在服务发现技术中服务匹配程度的高低是一个关键。为了更有效准确地获得服务之间的匹配程度,文章从web服务的输入与输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化成本体库中概念向量的相似度计算问题,通过在考虑概念结构上的路径长度、深度和密度影响因素上计算两个概念的相似度的基础上,构建了概念集合的相似度算法。实验表明该算法较别的匹配方法在查全率、特别是查准率上得到了提高。     

基于语义相似性的Web服务匹配算法

随着互联网应用的不断丰富,如何高效而准确地发现用户所需的Web服务已成为重要的挑战。传统基于关键字和语义匹配的方法存在查全率低和效率低下的问题,无法满足实际应用。提出基于语义相似性的服务匹配算法,实现了基于层次本体的概念相似性计算,并改进了原有二分图最优匹配算法的不足。根据该算法实现了一个Web服务发现原型系统。经实验证明,该方法不仅具有较高的查全率,且算法效率是满足目前服务发现需要的。     

改进的语义Web服务匹配方法

针对目前语义Web服务匹配方法中缺少对服务行为约束的考虑及传统推理匹配的结果中同一级别不能再区分的缺点,设计了一种带服务行为约束的基于推理和语义相似度计算的匹配方法。方法分为三步：第一步进行服务行为约束兼容性检测;第二步对待匹配的两个服务进行推理;第三步在第二步基础上进行本体概念间的语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度。这样每个服务都有了一个精确的匹配度值,避免了传统方法中多个服务因拥有同一个匹配度等级而不能再区分的不足。实验结果表明,该方法较之传统的OWL-S/UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

基于OWL-S的语义Web服务发现方法

随着Web服务的广泛应用和迅速发展,服务的种类和数量越来越多,要在众多的Web服务中高效地发现满意的服务成为一个关键的问题。目前的Web服务发现方法大多是采用基于关键字匹配的机制,查全率和查准率不高,难以满足用户的需要。针对这个问题将OWL-S引入服务发现,为Web服务添加语义信息,运用本体推理技术,文中提出一种基于OWL-S的语义相似度匹配度计算的Web服务发现方法,并设计了服务发现原型系统。实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果。     

基于多阶段匹配的语义Web服务发现框架

随着Web服务的高速发展和广泛应用,如何在众多的Web服务中找出用户所需要的Web服务成为了一个关键的问题.在语义Web服务研究的基础上,提出了一种新的多阶段匹配的语义Web服务发现框架,将整个发现过程分为服务类别、服务功能、服务名称和服务文本语句匹配4个阶段,并在服务功能匹配阶段针对本体库中概念间的密度问题,提出了基于信息量的改进GCSM算法,在服务名称和服务文本语句匹配阶段,针对中文多义词的问题提出了基于实例搭配和基本义原的消歧策略.最后,实验证明提出的发现框架具有较好的可行性和有效性.     

一种基于语义Web服务的匹配算法研究

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,如何正确定位合适的Web服务成为主要问题。在服务使用OWL-S描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,给出了一种基于语义Web服务的匹配算法,通过服务发布者提供的服务和服务消费者寻求的服务的关系来进行匹配算法研究,提出了相应的服务匹配技术,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法,达到服务发布者和请求者可以实现语义的匹配。最后对服务匹配算法进行了实现,提高了服务的查准率和查全率。     

语义Web服务发现技术

传统的Web服务发现技术大多采用基于关键字的服务匹配机制,缺乏对Web服务功能的语义性描述,影响了Web服务的查全率、查准率和查找的智能化.研究基于语义的Web服务匹配方法,在经典Web服务匹配算法的基础上进行改进,研究单概念语义Web服务匹配算法,并由此得出多概念语义Web服务匹配的最优顺序,结合输入、输出参数,最终得出语义Web服务匹配结果,实验结果表明,改进后的方法比BGM算法匹配度高.