基于本体的多模式Web服务发现研究

目前基于本体的Web服务匹配方法主要是利用本体的逻辑推理能力,通过计算得到Web服务描述之间的离散值匹配度并实施服务匹配.但基于离散值的粗粒度划分会使每一个离散匹配度下可能仍会有大量的Web服务存在,无法满足用户精确的服务查找请求.在相关研究基础之上,提出了一种基于本体的多模式Web服务匹配策略,并给出了基于实体和功能性的相似度计算方法.通过将基于离散值的逻辑推理服务匹配和基于连续值的服务相似度计算相结合,从而得到服务请求与可用服务的综合相似度,满足了用户不同粒度的服务查找请求,增强了服务匹配过程的可适应性和有效性.     

基于语义的Web服务发现核心技术研究

在研究Web服务本体描述语言OWL S缺乏对服务质量的明确刻画的基础上，引入服务质量本体QoSOn对OWL S规范进行扩展。其次，提出了“两阶段”匹配模型，该算法首先经过基于服务分类的匹配剔除不相关的服务，然后引入服务相似度来度量候选广告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OWL S Profile的功能相似度和QoSOn本体的服务质量相似度两个方面进行综合评估的。最后，通过对比实验证明了该匹配算法的可行性和有效性。     

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。     

基于神经网络的语义Web服务发现机制

面对目前互联网上动态多样的Web服务,如何发现最大符合用户请求的服务成为一个具有挑战性的课题。Web服务发现主要包括服务的匹配和服务的选择,虽然目前基于OWL-S和语义相似度的服务发现方法在一定程度上改进了传统的基于关键字和简单分类的服务发现机制,但也存在着在综合评价服务相似度时缺乏合理的权值分配的问题。因此,构建Web服务本体,利用神经网络合理分配各个相似度向量的权值,能够更好地发现与请求匹配的服务。     

基于综合本体相似度计算的WEB服务发现算法

服务发现的主要过程就是对服务请求和己注册服务间IOPE进行匹配.提出一种新的服务发现框架,以及改进的综合相似度算法.综合考虑语义距离,本体树中概念的深度、密度,以及信息共享来计算服务的相似度.将服务发现过程分为过滤和排序两阶段,并对服务的各参数分别采用更适合的相似度计算方法.将用户给出的服务输入用于最后的排序阶段,以减...     

一种基于本体划分的语义Web服务发现算法

针对集中式服务发现方式容易导致单点故障和性能瓶颈的问题,提出一种基于结构化P2P网络的语义Web服务发现算法。利用本体划分技术,按概念相似度完成本体的划分并生成可偏序排序的组概念,用组概念粗粒度地表示服务的语义信息,并聚类语义相似的服务。在此基础上,设计基于组概念生成向量的服务发布/发现算法,从服务/请求中提取多个散列的关键字,在适当增加服务发布/发现冗余的情况下,实现结构化P2P网络中语义Web服务的模糊匹配。实验结果显示,与精确匹配算法相比,该算法服务发现的平均召回率由15.2%提高到了37.1%。     

快速语义Web服务发现方法

针对现有的基于本体描述的语义Web服务发现方法发现效率较为低下的问题,提出一种新的服务发现方法.该方法在基于本体距离计算语义Web服务综合相似度的基础上,利用数据挖掘中的聚类算法AGNES对语义Web服务集合进行聚类预处理,形成若干服务簇,然后应用相应服务发现算法根据相似度阈值定位于某一服务簇内进行查找匹配,从而可减少搜索空间.理论与仿真实验结果表明,该方法既可保证服务发现的准确率,又可明显提高服务发现的效率.     

基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现

语义Web服务在进行服务发现时,需要按顺序依次匹配注册库中的服务,这将大量时间浪费在不相干的服务上,从而造成服务发现效率低下。针对该问题,提出了一种新的基于文本聚类和概念相似度的语义Web服务发现方法。该方法主要分为两个阶段,第一阶段根据服务源文件中的描述性文本信息将类别一致的服务聚类到一起,在此过程中利用了向量空间模型对文本进行表示和处理,并在前人的基础上提出了一种多重混合聚类算法MHC;第二阶段进行服务间的功能属性匹配,结合本体概念层次树中有向边的深度、强度以及概念的继承度等因素计算概念间的语义相似度。最后,实验结果表明,提出的方法在兼顾匹配准确率的基础上,大大提高了匹配效率。     

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P2P和服务质量的语义Web服务发现

由于Web服务的数量日渐增长,所以快速准确地发现满足用户需求的高质量服务需要基于语义和服务质量的分布式服务发现架构的支持。通过将使用非负实数向量表示的服务描述发布到具有特定服务类型支持的P2P注册结点并配合使用Bloom Filter、本体概念组和预先计算出的匹配信息,能降低系统系统查找满足用户请求的服务的代价。采用对查询结果进行评级和用户将所用服务的质量信息反馈给注册结点的技术能为用户找到更高质量的服务,增加了系统工作的精确性和灵活性。     

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QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。     

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。     

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。     

基于语义描述的分布式Web服务发布与发现

结合P2P与Web服务语义描述技术，提出了一种基于分布式哈希表的非集中式Web服务发布与发现方法。通过定义服务供求双方共同遵守的领域本体，实现具有同样语义概念的两种不同描述的统一，提高服务发现的效率和准确度。利用类别本体对领域本体的组织，提出了层次式Web服务目录系统。基于该系统，服务的发布与发现是在特定应用领域范围内进行，因此减少了服务搜索空间，提高了服务发现的效率。     

本体匹配的网格服务发现模型研究

如何从大规模网格服务集合中快速而准确地发现满足用户请求的服务,是语义环境下网络应用的一个重要方面。针对传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法无法准确描述网格服务服务能力和应用领域的问题,提出了一种基于输入和输出领域本体的语义网格服务描述模型和基于本体匹配的语义网格服务发现流程,构造了基于本体匹配语义相似度计算的语义网格服务发现算法。实验结果表明,基于本体匹配的语义网格发现方法能够获得很好的查全率和查准率。     

基于本体分类的Web服务合成的研究及应用

阐述了一个基于本体分类的Web服务合成模型，扩展标准的WSDL服务描述，将Web服务及其参数严格映射到本体概念分类层次，使服务描述保存了语义信息，领域本体过滤确保了合成服务的有效性，基于用户的需求描述实现了从现有Web服务中动态发现、匹配和组合服务的功能的算法，根据用户的服务质量要求，模型还能从生成的合成服务链中筛选出最佳服务组合。整个模型在一定程度上实现了服务合成的自动化。     

面向服务簇的服务体系结构及服务发现

为了缩减服务查找空间,提高服务发现效率,提出服务簇的概念。将具有相似或相同服务功能的Web服务封装为一个服务簇,构建基于服务簇的服务请求/响应模式。给出了服务簇的形式化定义、面向服务簇的服务体系结构以及服务簇模式下的最优服务发现算法。仿真实验以10000个Web服务作为测试源,在服务簇数目不大于1000时,服务簇模式下的服务查找时间以及服务再查找时间均小于600ms,而当前服务响应模式下,上述时间均大于900ms。实验结果表明：基于服务簇的服务请求/响应模式可以显著提高服务发现效率,并能大幅度降低服务再查找的时间。     

基于语义的Web服务发现技术研究

针对现有基于语义的服务发现机制普遍对服务质量描述和服务分类考虑不够,以及匹配机制适应范围较窄、匹配效率较低的问题,进行了服务描述与服务发现技术的研究,对OWL S规范作了一定的补充,并提出了一种基于语义的服务发现算法。以树形结构描述Web服务,按照一定策略对节点赋予不同的权值并分类存储。在服务匹配时,首先对服务请求进行预处理和领域定位,然后利用基于WordNet和HowNet的语义相似度计算方法以及一定的辅助技术实现服务匹配。实验结果表明,该服务匹配算法具有较好的查准率和查全率。