基于相似度特征的Web服务匹配算法

针对Web服务查找与匹配困难问题,提出一种基于Petri网和QOS计算的Web服务模糊匹配算法.构建OWL-S过程模型,依靠该模型中的控制流、状态转移与信息转换,将Web服务以Petri网的形式表示,利用节点、网络架构与变迁的语义标准计算Petri网相似度,获取Petri网参数的最优匹配子图,通过计算Petri网的输出...     

基于petri网的语义Web服务过程模型匹配算法研究

为了在服务发现中提高效率及准确率,在服务匹配过程中引入了服务执行状态的变迁等因素即服务的过程模型。而Petri网能够把Web服务的过程模型进行形式化描述。该文在服务发现中引入Petri网,通过Petri网描述Web服务的过程模型,再对Petri网进行语义标注,最后通过计算过程模型的相似度来实现基于Petfi网的语义Web服务发现匹配。这种方法结合现有采用功能性参数匹配的语义web服务发现对提高服务发现率,尤其对改善服务发现准确率起到了一定的作用。     

基于Petri网的OwL-S语义匹配机制研究

传统的UDDI不支持语义推理以及基于服务属性的匹配,因此存在召回率低、匹配效率低等问题。基于此问题提出了一种基于Petri网的OWL-S语义匹配机制,即借助Multi-Agent服务发现框架,使用PNSDL描述语言来发布和请求服务。该匹配机制借助Petri网对服务的描述能力,通过使用可能性和必然性程度代表服务可以胜任需求的置信度,从而实现服务的匹配。该机制具有强大的逻辑推理能力及对多服务的建模能力,能提高匹配的真实度、匹配度等。     

Web服务组合的Petri网自动生成方法

针对Petri网理论与方法在服务计算中的应用,从Web服务执行的角度,在定义Web服务组合的Petri网的基础上,给出Web服务组合的Petri网的自动生成方法.首先对Web服务的Petri网描述,通过利用Web服务的输入、输出等元素的本体定义为Petri网中相应库所元素添加语义标签,得到Web服务的Petri网的PNML(Petri net Markup Language)+OWL(Ontology Web Language)描述,其中PNML部分描述Petri网的网结构,OWL部分描述Petri网中各库所元素的语义标记;进一步,在已得到Web服务组合中各子Web服务之间输入/输出关联元素的基础上,确定各子Web服务的Petri网之间的可融合库所,通过执行可融合库所之间的库所融合操作,将各子Web服务的Petri网合并得到Web服务组合的Petri网,为Petri网相关理论与方法在服务计算中得到实际应用提供了必要的前提.     

基于语义Web Services的模糊匹配

Web服务发现过程本质上是用户请求和服务匹配的过程。传统的UDDI发现技术是通过精确匹配实现的，不能较好地支持基于概率和语义约束的模糊匹配。针对这种情况，在基于现有的OWL-S匹配上，进一步增加了以隶属函数、语义距离、阈值为基础的模糊匹配，形成了两级匹配。并通过对语义表示的服务能力进行模糊聚类，这种机制减少了搜索空间，提高了发现效率及匹配的精度。     

XML查询方法的设计与研究

提出了用Petri网建立XML语义结构模型的设计方法，根据XML的DTD结构建立描述XML语义结构的Petri网模型，DTD结构中的元素声明和属性声明对应Petri网模型中的一个或一组变迁，声明中的元素或属性对应Petri 网模型中的库所，把XML查询中的路径表达式定义为Petri网库所中的Token。根据Petri网模型的结构生成存储XML数据的关系数据库模型，将XML的查询问题最终转化为数据库中数据的查询操作。 XML；Petri网；路径表达式；查询     

基于语义Web Services的模糊匹配

Web服务发现过程本质上是用户请求和服务匹配的过程。传统的UDDI发现技术是通过精确匹配实现的,不能较好地支持基于概率和语义约束的模糊匹配。针对这种情况,在基于现有的OWL-S匹配上,进一步增加了以隶属函数、语义距离、阈值为基础的模糊匹配,形成了两级匹配。并通过对语义表示的服务能力进行模糊聚类,这种机制减少了搜索空间,提高了发现效率及匹配的精度。     

基于动态信任语义库的Web服务匹配算法

针对传统基于语义的Web服务匹配算法无法解决模糊语义下匹配的问题,提出一种基于动态信任语义库的Web服务匹配算法。将交互实体对服务提供者的评价行为进行灰色聚合,筛选出可信实体;依据可信实体对服务提供者的服务描述,提取语义信息,构建动态的语义库,对于Web服务描述中的模糊语义概念,从可信实体的服务描述中抽取相应概念并替换;计算服务请求向量与服务描述向量的语义相似度,衡量Web服务的匹配程度。实验结果表明,在存有模糊语义的情况下,该算法具有更好的匹配效果。     

模糊C-均值聚类语义Web服务发现

为了在大量的web服务中快速、准确和高效的发现能够与请求服务相匹配的最佳服务,提出了基于模糊C-均值的语义web服务发现方法。该方法给出了扩展后的服务发现框架,增加了语义信息和服务聚类,分析现有服务发现聚类方法存在模糊语义支持不足的缺点,并综合考虑影响服务匹配的概念节点间语义距离、节点深度和密度因素。在此基础上给出了基于模糊C-均值语义相似度匹配算法。通过实验结果表明了该方法是有效的。     

基于结果反馈的模糊Petri网学习算法

针对模糊Petri网模型的复杂结构,在不增加虚库所和虚变迁的情况下改进了模糊Petri网分层算法,从而简化模糊Petri网学习和训练方法。为提高收敛速率,本文从一个全新的角度考虑模糊Petri网的学习和训练,提出了基于结果反馈的模糊Petri网学习的新算法（FBFPN）。该算法通过对纯网进行层次式分层及建立变迁点燃的近似连续函数后,调整权值、变迁的阈值、变迁的可信度的同时又调整输入矢量的多重作用来最小化误差函数。仿真结果分析表明,该算法具有良好的学习效率和泛化能力。     

基于领域本体的多层次服务综合匹配

为提高Web服务匹配的灵活性、查全率和查准率,提出了一种基于领域本体的综合服务匹配方法。首先,该方法以领域本体为描述语言提出了Web服务和服务请求的描述形式;然后以此为基础提出了“三层次”服务匹配模型来提高服务匹配的灵活性;同时指出了每层次的相似函数,这些函数综合考虑了影响服务匹配查全率和查准率的各种因素,并在算法中加以体现;最后用实验证明提出的匹配方法是可行和有效的。     

基于功能语义的Web服务发现方法

随着Web服务技术的发展与应用,基于功能语义进行Web服务发现已经逐渐成为服务使用者最为迫切的需求.而现有的服务发现机制还不能很好地解决这一问题.所以提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法.通过定义Web服务功能描述模型,规范服务提供者和使用者对Web服务功能的描述;同时构建了领域功能本体,提出语义标注的机制,从而让用户可以基于功能语义发现Web服务.并设计了基于功能语义的Web服务描述语言,构建了原型系统,为基于功能语义进行服务发现提供了一种有效可行的方法.     

基于描述逻辑的主体服务匹配

多主体系统中的服务匹配是智能主体和多主体系统等领域中的重要研究课题．描述逻辑是知识表示和推理的形式化工具，它提供了可判定的和可靠的推理服务．该文利用描述逻辑有效的推理功能，特别是它对概念包含关系的有效判断，把它与多主体系统的服务推理结合起来．充分利用描述逻辑具有清晰模型一理论语义和有效的概念分层推理服务等功能，该文提出了基于描述逻辑的主体服务匹配算法，详细研究了如何利用描述逻辑的理论和推理机制来实现自动的服务分层及服务匹配．并提出了五种服务匹配算法．这些方法都是基于语义的服务匹配，利用服务分层机制实现了有效和高效的多主体系统中的服务匹配，克服了基于语义距离进行服务匹配的不足．     

基于概率主题模型的物联网服务发现

针对物联网中服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源高度受限性和移动性等特点,提出了一种基于概率主题模型的物联网服务发现方法.该方法的主要特点是：1） 利用英文Wikipedia 构建高质量的主题模型,并对类似短文本的服务文本描述进行语义扩充,使主题模型能够更有效地估计服务文本描述的隐含主题;2） 提出利用非参数主题模型学习服务文本的隐含主题,降低模型训练时间;3） 利用服务隐含主题对服务进行自动分类和文本相似度计算,快速减少服务匹配数量,加速服务文本相似度计算;4） 提出能够同时支持WSDL-based 和RESTful 两种物联网服务的signature 匹配算法.实验结果表明：与现有的物联网服务发现方法相比,该方法的准确率（precision）和归一化折损累积增益（NDCG）都有较大幅度的提高.     

基于语义的服务混合匹配方法研究

为了提高Web服务匹配的效率和灵活性,提出了一种基于语义的Web服务混合匹配方法。该方法首先扩展了服务的功能描述模型,并基于该扩展模型进行混合服务匹配。混合匹配方法联合使用了两种匹配策略：基于推理的匹配策略,通过本体概念的逻辑关系实现匹配;基于相似性计算的策略,通过本体概念间相似度计算进行服务的匹配。在服务匹配过程中,首先使用基于推理的匹配策略将服务分成4个匹配等级,然后,采用基于相似性计算的匹配策略对候选服务进行进一步地匹配。实验结果表明该方法是可行而有效的。     

基于语义规则的Web服务发现方法

语义Web服务发现问题研究的核心内容是服务描述与对应的服务发现方法。服务描述分为服务请求描述与服务发布描述,但目前的服务发现方法,并未将请求描述与发布描述分开,以比对服务请求描述与服务发布描述中对应部分作为匹配依据,导致服务请求描述构建困难以及发现结果不够理想。提出以语义规则刻画服务请求描述,以本体构建服务发布描述,进行有效的以语义规则驱动的Web服务发现。对语义规则添加影响因子使得服务匹配精度可以通过匹配度来度量,并按照给定的调节系数来决定最终匹配是否成功。最后以OWL-S TC V2测试服务集合进行了对比实验,证实该方法有效地提高了查全率与查准率高,特别是Top-k查准率。     

支持Web服务组合与验证的形式化模型

针对Web服务的组合与验证问题,在范畴理论描述框架的基础上,引入进程代数描述服务组件的外部行为,为Web服务系统的架构描述建立了一种形式化的语义模型。Web服务作为范畴理论中的对象节点,服务间的交互和组合关系作为态射,从而以范畴图表的形式来描述服务网络。在形式化定义服务接口、Web服务、服务组合等概念的基础上,进一步分析讨论了服务组合和交互过程中的语义特性,给出了Web服务可替代性和服务请求可满足性的形式化定义。实例研究表明,该框架增强了Web服务架构的语义描述能力。     

利用服务聚类优化面向过程模型的语义Web服务发现

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.文中针对现有的Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个问题,提出了一个新的语义Web服务发现框架.在该框架下,采用Petri网作为Web服务过程描述的形式化工具.首先,利用聚类技术,从服务的功能相似和过程相似两个层面对服务进行聚类预处理,从而在很大程度上降低服务的查找空间,提高服务的查找效率.进一步,针对服务请求中可能潜在的行为约束,建立基于Petri网的过程需求模型,将其与候选服务的过程模型进行比较,对满足功能需求的可行服务进一步筛选,从而提高查找的精确度.最后,利用仿真实验对所提出的方法进行验证.