基于OWL-S的Web服务匹配模型设计

随着Web服务的大量涌现,如何正确定位合适的Web服务成为主要问题.UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好的满足需要.为此,提出了一种新的基于OWL-S的匹配模型,同时引入相似函数来分类服务.方法提供了新的方式来发现和利用已发布的Web服务,其灵活性和可扩展性能够实现复杂的Web服务请求.     

Web服务匹配系统中的语义描述

在分布式计算环境下,Web服务发现和服务匹配技术直接关系到全球网络信息资源获取和信息的有效利用.传统的Web服务匹配和发现过程是基于UDDI并在语法级实现的.因而服务匹配模型没有涉及到语义,鉴于语义在智能匹配系统中所起的作用,本文从语义匹配的角度着重分析服务匹配系统中存在的数据语义、功能语义和服务质量语义.     

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。     

Web服务组合中异构消息匹配模型研究

针对Web服务组合中异构消息匹配问题,以标准WSDL作为Web服务接口的描述语言,在建立共同领域本体的基础上,对Web服务接口信息进行语义扩展,通过本体匹配的方式提取Web服务接口XML Schema文档,将Web服务组合中异构消息匹配问题转化为XML Schema匹配,并应用XML Schema自动匹配算法及结合Web服务消息的特点,达到Web服务组合中异构消息自动匹配的目的.     

语义Web本体匹配算法研究

随着语义Web不断发展,本体数量不断增加。由于不同领域专家构建的本体存在不匹配的问题,需要对本体进行匹配、合并和比较。本体匹配作为其他工作的基础,具有十分重要的意义。本文提出了一种基于实例的本体相似度计算方法,该方法为每个概念结点增加虚拟实例,并综合考虑了本体的结构特点,使用Word．Net调整相似度。我们把该方法运用到PROMPT本体匹配算法中,通过实验得到了较好的准确率和查全率。     

基于语义相似度与QoS的Web服务匹配模型研究

针对本体概念和Web服务活动的交互问题,提出了一种新的Web服务匹配技术,建立了基于语义相似度匹配和QoS匹配相结合的服务匹配模型.根据本体构造虚拟的映射函数,计算该函数涉及的本体概念的语义相似度,进行第一次服务匹配,计算第一次匹配得出的候选服务集属性的QoS效用值,根据效用值进行服务的第二次匹配,由此实现在功能性、非功能性方面都可以达到用户的需求目标.模拟实验验证了所提匹配策略的可行性与有效性.     

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。     

基于语义的Web服务层次匹配模型设计

随着Web服务的大量涌现,如何正确定位合适的Web服务成为主要问题.UDDI上基于.为此,提出了一种新的层次匹配模型,同时引入相似函数来度量服务相似程度.整个匹配过程基于领域本体的语义信息.方法提供了新的方式来发现和利用已发布的Web服务,其灵活性和可扩展性能够实现复杂的Web服务请求.     

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QoS的语义Web服务匹配策略

Web服务技术的迅速发展使得Web服务的应用越来越广泛。因此Web服务的匹配和查找问题成为研究热点。文中引用OWL-S对Web服务进行语义描述,在此基础上增加了对服务QoS的描述。把对Web服务的输入、输出参数的语义描述匹配问题进行转化,可以转为基于领域本体库中相似概念间的语义距离计算,并根据语义距离给出了概念相似度的计算公式。对于基于语义的Web服务发现给出了匹配算法描述。在QoS约束匹配过程中,利用服务性价比的概念,为用户选择最佳性能的Web服务,同时也可以对最终的匹配结果按照请求者的意愿进行排序,以满足请求者不同的需要并使得用户同时可以根据本身需求选择性地使用服务。     

目标Web服务描述本体和服务发现模型

目标Web服务描述语言和服务匹配算法是解决Web服务发现问题的方法。在分析现有Web服务描述语言的基础上,该文设计了一个目标Web服务描述本体,该本体从功能、性能和语义特征 3个方面描述Web服务,以提高服务发现的效率和质量为原则,提出了一个基于Web服务特征元素的服务发现模型,并结合旅游领域,实现了一个原型系统。     

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。     

Web服务选择与匹配的应用现状研究

首先对Web服务的概念、结构进行简单的介绍,其次讨论了关于Web服务不确定性的研究现状,然后对Web服务选择与匹配的研究现状进行了深入的分析。最后结合现有的研究现状进行了分析和讨论。同时,还给出了相关算法复杂性影响因子,由于涉及到的匹配算法和模型较多,所以对研究中找到的匹配算法和模型进行了归类分析。     

没yWeb服务选择与匹配的应用现状研究

首先对Web服务的概念、结构进行简单的介绍,其次讨论了关于Web服务不确定性的研究现状,然后对Web服务选择与匹配的研究现状进行了深入的分析。最后结合现有的研究现状进行了分析和讨论。同时,还给出了相关算法复杂性影响因子,由于涉及到的匹配算法和模型较多,所以对研究中找到的匹配算法和模型进行了归类分析。     

面向应用的服务匹配模型研究

在面向应用的服务组装平台中,服务匹配是服务组装的重要前提。分析现有服务匹配模型,在异构服务统一描述的基础上,提出适合于异构服务组装平台的服务匹配模型。该模型由功能匹配和非功能匹配（服务质量匹配）两阶段组成,引进具有替代性质的相似函数来度量服务的功能相似程度,并采用可扩展的QoS模型选择质量最优者,能从查全率和查准率两方面提高服务检索的质量。     

语义Web服务发现模型研究

语义Web服务的目标是使Web服务成为计算机可理解的实体,以便完成服务的自动发现、选择、调用、组合等。利用本体方法和服务本体描述语言是达到该目标的有效途径。本文重点是构建一个语义Web服务模型,并在此基础上给出一个服务请求实例来验证该模型的可行性。     

基于语义相似度的Web服务发现研究

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要。文中在分析现有相关研究的基础上,给出了一种基于语义相似度的Web服务发现方法。该方法充分利用服务中存在的语义信息,针对服务请求和广告服务中描述的功能进行匹配,并通过语义相似度来衡量两者匹配的程度。文中具体给出了服务间语义相似度的计算方法并通过示例说明了服务匹配的过程。     

基于OWL-S的Web服务匹配研究

提出一种基于OWL-S描述的混合服务匹配方法,得到服务输入/输出功能参数的匹配度。该方法对服务集进行聚类以减少计算量,在语法层面上做基于奇异值分解的统计相似计算,在语义层面上基于本体做逻辑推理相似计算,根据两者结合的结果得出服务相似度计算。实验结果表明,该方法优于其他常用的方法。     

面向服务组合的复杂上下文本体模型

为了有效解决泛在网络环境下Web服务质量上下文描述问题,在OWL_S基础上提出了面向服务组合的复杂上下文本体模型-OWL_S_QoS＋,包括用户上下文本体和服务上下文本体。用户上下文本体描述用户的环境状态、拥有的资源信息、用户需求及用户群组等对服务或组合服务运行产生影响的一系列属性;服务上下文本体在原有OWL_S定义的基础上,增加了服务对客户端与服务端的运行环境需求、不确定性QoS描述方法。通过模型比较验证了OWL_S_QoS＋具有较强的描述能力。     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战,UDDI上基于关键词和简单分类的服务发现机制已经不能很好满足需要．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．