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.     

一种改进的语义Web服务等级匹配算法

如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务是现阶段急需解决的关键问题之一。针对OWL-S/UDDI等级匹配算法匹配等级划分粒度太大,对同一等级内部不同情况不能加以区分的不足,提出了一种改进的匹配算法。该算法在细化匹配等级的基础上,借鉴信息检索领域查全率与查准率的思想,结合概念语义相似度的计算,以非对称的方式将离散的匹配等级转化为连续的表示方式,对同一等级内部的不同情况做出了明确的区分,提高了查询准确率。并且在服务发布时就进行匹配度的比较,实验表明该算法服务请求响应时间远小于OWL-S/UDDI等级匹配算法。     

基于语义的Web服务匹配算法研究

针对基于推理的OWL-S/UDDI匹配算法在同一级结果间不能进一步区分匹配度导致查全率和查准率不高的问题,提出了一种基于本体概念相似度计算的服务匹配算法,该算法分别按服务的基本描述、功能和非功能(QoS)三个层次进行匹配,提高了服务匹配效率。     

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UDDI的语义Web服务发现的设计

基于UDDI的传统Web服务发现机制是使用Web服务信息的语义支持,智能化程度不高,所以无论在精确度还是在返回率上都无法满足人们日益增长的需要.我们在原有的UDDI机制中引入OWL-S,使得请求与发布的服务能进行语义匹配,提高了这种发现机制的查全率和查准率,并给出了OWL-S/UDDIMatchmaker构架,结合OWL-S与UDDI各自的长处来实现Web服务的语义匹配功能.     

基于本体的Web服务发现方法研究

针对传统Web服务发现准确率低下的问题,提出一种基于本体的服务发现方法.该方法首先基于领域本体构建了Web服务描述模型,并应用OWL-S描述Web服务增强了Web服务的语义信息,然后从基本信息语义相似度、功能语义相似度等方面综合计算Web服务相似度,最后基于Web服务相似度进行请求服务与目标服务的匹配.给出了基于本体的服务发现相关算法,并设计了基于三层架构的服务发现原型系统.实验结果表明,该方法可提高Web服务发现的查全率及查准率.     

基于本体的Web服务发现算法研究

随着Web服务数目的增长,基于关键字的发现机制已不能满足Web服务的需要。引入领域本体概念,提出一种基于领域本体的Web服务发现匹配算法WSDA。该算法采用Web服务本体描述语言（OWL-S）描述Web服务,采用改进的基于几何距离的语义匹配方法,将概念关系图映射到数据库中,方便了Web服务间相似度的计算和比较。通过实验验证算法的可行性和有效性。     

扩展UDDI以支持OWL-S

在对UDDI和OWL-S研究的基础上，提出扩展UDDI，以支持用OWL-S描述的Web服务的推广和请求，OWL-S可以通过服务提供功能的语义信息来描述服务，以实现更好的服务发现。而且，也提出了一种基于服务的输入输出描述本体的匹配机制。通过扩展JUDDI实现了OWL-S信息的存储和匹配机制。实验证明这是实现语义Web服务注册和发现的一种合理机制。     

语义Web服务的OWL—S描述及其应用

实现语义Web服务的关键是对Web服务进行语义描述及其在语义检索模型中的应用.国外学术界提出的语义Web服务的OWL-S框架并没有充分考虑检索请求的中西语言表达的差异,因此该框架的实际应用必须对中文查询请求进行中文分词处理.语义Web服务的OWL-S检索模型,首先对中文检索请求语句进行中文分词,然后通过本体进行语义标注生成Web服务请求的OWL-S文档,继而在OWL-S语义扩展后的UDDI中实施语义检索匹配.该模型在中文分词的基础上,结合语义Web服务技术实现Web服务的动态查找与组合,可提高Web服务的查全率和查准率.     

基于UDDI的Web服务发现研究

基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了基于语法层关键字的匹配方法,缺乏语义推理的支持.在相关研究的基础之上,提出了一个基于UDDI的Web服务注册/发现方法,使得服务提供者可以发布OWL-S语言描述的服务,并发布到UDDI注册中心.在传统UDDI注册中心之外新建一层Sem-UDDI注册中心,使用Sem-UDDI注册中心来存储服务的语义信息和服务相关的分类属性,并由服务匹配引擎计算服务属性之间的语义相似度,从而支持基于语义的推理查询,增强了UDDI的语义Web服务发现的能力.     

带情景约束和增强语义的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情景约束的考虑及传推理匹配的结果中同一级别缺少语义细分的缺点,设计了一种带情景约束和增强语义的相似度计算匹配方法。首先通过服务情景约束兼容性检测过滤掉不相关的服务;然后借助本体进行服务属性间的语义获取和语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度;最后对满足用户请求的服务进行反馈评价。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Web服务发现系统的研究和实现

文中针对目前基于WSDL,UDDI等技术的Web服务发现存在的不足,提出了一种使用OWL-S进行Web服务描述的新的服务发现机制。介绍了Web服务的语义描述语言OWL-S,设计并实现了一个Web服务发现系统。同时,详细介绍了存储Web服务OWL-S描述信息的数据库结构的设计,以及服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法。     

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.     

扩展UDDI以支持语义信息的研究

介绍了一种扩展UDDI以支持语义信息的方法,即在注册Web服务时添加语义信息,并支持基于语义的查询。首先在UDDI系统中加入一个领域本体库,再为该UDDI中的每个注册服务添加语义信息,并将服务和本体库的对应关系存入到UDDI的数据库中。在服务申请者查询Web服务时,由用户提供语义查询模板,根据用户描述的本体语义信息得到候选服务列表,再根据用户对服务质量的要求计算候选服务的匹配度,将候选服务依照其匹配度的大小顺序返回给用户。     

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。