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1.
在Web服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量(QoS)需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题。基于OWL规范定义了一个QoS元模型——OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中。根据提出的QoS元模型给出了一个基于QoS的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配。实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率。 相似文献
2.
一种基于服务质量的语义Web服务发现框架 总被引:1,自引:0,他引:1
在Weh服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量(Qos)需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题.基于OWL规范定义了一个QoS元模型--OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中.根据提出的Qos元模型给出了一个基于Qos的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配.实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率. 相似文献
3.
服务质量表达了一个服务满足使用者需求的能力,在Web服务发现过程中起重要作用.针对现有服务发现系统对服务质量支持不足的缺点,在深入研究现有Web服务发现模型的基础上,对Augment UDDI注册系统框架做了针对QoS的扩展,提出一个支持QoS的语义Web服务发现模型SWSDM-QoS.在模型中,设计了一个分阶段匹配的语义Web服务发现策略,给出了每个阶段的具体匹配算法.并引入相似度函数对Augment UDDI注册系统所采用的等级匹配算法进行了改进,弥补了匹配结果过于粗糙的缺点.最后设计了一组实验,对比分析了针对QoS扩展的可行性和有效性. 相似文献
4.
随着Web服务应用的快速增长,用户如何在众多功能相似的Web服务中更加准确地选择出满足自己QoS需求的Web服务是一个亟需解决的问题。目前已有的研究工作存在两个问题,其一是对QoS的量化存在客观性和准确性问题,其二是对服务质量缺乏语义描述,QoS匹配时也仅限于数值上的匹配。针对这两个问题,利用Hadoop的分布式注册、查找服务模式,提出了基于Hadoop的Web服务语义可信QoS发现模型。本模型从数值匹配和QoS语义匹配两方面考虑,首先,用主客观赋权模式为多维QoS属性赋权值,提高QoS属性的客观性和准确性,并加入信誉度参数来提高Web服务QoS属性的可信性;其次,对OWL-S进行了QoS本体扩展,以满足客户对服务质量的语义匹配需求。通过验证表明,本模型能有效解决查询瓶颈和单点失效问题,且能根据用户QoS需求偏好更加准确地找到满足用户需要的Web服务。 相似文献
5.
基于QoS的语义Web服务发现研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于多层匹配筛选的Web服务发现模型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的Web服务只提供了按照简单分类和关键字的服务发现方法,因为基于语义的匹配通常也只关注服务功能性的匹配,所以通常查全率和查准率较低,且难以保证服务的快速定位.分析了现有的一些相关研究,在Web服务模型的基础上,结合逐层筛选的思想,构建了一个改进的多层匹配筛选模型,通过关键字匹配、语义匹配和QoS多维匹配进行多层匹配筛选.经过实验验证,此模型提供了一种有效的方法,可以弥补传统Web服务发现方法查准率低、功能性弱的不足,提高了Web服务发现的效率. 相似文献
8.
如何准确而又高效地匹配零散分布于各地的Web服务,通过分析现有的一些相关研究,在P2P网络的基础上提出了支持QoS的语义Web服务匹配模型。模型首先分析了P2P网络的特点,在扩展UDDI的基础上,结合目前语义Web服务匹配的多层匹配思想,提出一个三层次的匹配筛选算法,并对基本描述、语义Web服务匹配、服务质量各层的匹配算法进行了深入讨论,用相似函数来度量服务提供方与服务请求方的Web服务相似程度,为Web服务匹配和发现提供了一种有效的方法。 相似文献
9.
基于QoS-Ontology的Web服务选择Broker模型 总被引:1,自引:0,他引:1
服务匹配是Web服务选择的重要前提.针对目前Web服务发现中过分依赖Web服务的功能性属性这一方法的不足,提出了一种基于非功能性Web服务质量QoS本体的Web服务选择Broker模型.之后,介绍了用来描述用户的个人偏好QoS PPR,量化了用户模糊需求;给出了QoS值计算函数公式.最后,依据Broker模型和QoS值计算公式提出了服务选择匹配算法. 相似文献