基于XQuery扩展的异构语义Web服务发现

语义Web服务发现作为分布式计算的前提和关键,备受研究者关注。多种语义Web服务描述语言的存在给异构语义Web服务的发现带来了挑战。本文提出了一种支持异构语义Web服务描述语言的发现框架i XQuery。该框架从两个方面扩展XQuery,使其支持异构语义Web服务的结构化查询与逻辑推理、模糊匹配的联合查询。一方面i XQuery利用XQuery的外部函数机制,建立了多种类型的相似度比较函数;另一方面i XQuery制定了一个统一的语义Web服务抽象描述本体,并建立了语义Web服务语言SAWSDL与OWLS与该本体之间的映射,并利用XQuery的用户自定义函数机制,建立了一系列用于抽取异构语义Web服务中信息的抽象描述操作子。最后,介绍了基于i XQuery框架的异构语义Web服务匹配器H-i Matcher。     

OWLS-MX: A hybrid Semantic Web service matchmaker for OWL-S services

In this paper, we describe the first hybrid Semantic Web service matchmaker for OWL-S services, called OWLS-MX. It complements crisp logic-based semantic matching of OWL-S services with token-based syntactic similarity measurements in case the former fails. The results of the experimental evaluation of OWLS-MX provide strong evidence for the claim that logic-based semantic matching of OWL-S services can be significantly improved by incorporating non-logic-based information retrieval techniques. An additional analysis of false positives and false negatives of the hybrid matching filters of OWLS-MX led to an even further improved matchmaker version called OWLS-MX2.     

A Semantic Matchmaker for Ranking Web Services

This paper is concerned with the matchmaker for ranking web services by using semantics. So far several methods of semantic matchmaker have been proposed. Most of them, however, focus on classifying the services into predefined categories rather than providing a ranking result. In this paper, a new method of semantic matchmaker is proposed for ranking web services. It is proposed to use the semantic distance for estimating the matching degree between a service and a user request. Four types of semantic distances are defined and four algorithms are implemented respectively to calculate them. Experimental results show that the proposed semantic matchmaker significantly outperforms the keyword based baseline method.     

Fuzzy sets and similarity relations for semantic web service matching

Semantic Web Services (SWS) were introduced to facilitate the publication, discovery, and execution of web services. A semantic matchmaker enhances the capability of UDDI service registries in the SWS architecture and it is able to recognize various degrees of matching for web services. On the basis of SWS and fuzzy-set theory, a fuzzy matching approach for semantic web services is proposed, to support a more automated and veracious service discovery process.     

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.     

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。     

Joint semantic similarity assessment with raw corpus and structured ontology for semantic-oriented service discovery

Semantic-oriented service matching is one of the challenges in automatic Web service discovery. Service users may search for Web services using keywords and receive the matching services in terms of their functional profiles. A number of approaches to computing the semantic similarity between words have been developed to enhance the precision of matchmaking, which can be classified into ontology-based and corpus-based approaches. The ontology-based approaches commonly use the differentiated concept information provided by a large ontology for measuring lexical similarity with word sense disambiguation. Nevertheless, most of the ontologies are domain-special and limited to lexical coverage, which have a limited applicability. On the other hand, corpus-based approaches rely on the distributional statistics of context to represent per word as a vector and measure the distance of word vectors. However, the polysemous problem may lead to a low computational accuracy. In this paper, in order to augment the semantic information content in word vectors, we propose a multiple semantic fusion (MSF) model to generate sense-specific vector per word. In this model, various semantic properties of the general-purpose ontology WordNet are integrated to fine-tune the distributed word representations learned from corpus, in terms of vector combination strategies. The retrofitted word vectors are modeled as semantic vectors for estimating semantic similarity. The MSF model-based similarity measure is validated against other similarity measures on multiple benchmark datasets. Experimental results of word similarity evaluation indicate that our computational method can obtain higher correlation coefficient with human judgment in most cases. Moreover, the proposed similarity measure is demonstrated to improve the performance of Web service matchmaking based on a single semantic resource. Accordingly, our findings provide a new method and perspective to understand and represent lexical semantics.     

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。     

基于本体和QoS的面向敏捷供应链知识服务匹配研究*

为了加强面向敏捷供应链的知识服务的服务描述信息的机器可理解性,提高用户需求和服务能力之间功能匹配的准确性,在总结和分析相关服务发现和匹配算法的基础上,提出了一个基于扩展OWL-S和服务质量QoS的知识服务描述模型。提出一种基于本体计算语义相似度的方法,利用此方法实现服务的功能性匹配。最后用一个服务匹配实例说明了该匹配算法在充分考虑用户需求方面的有效性。     

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。     

基于扩展接口语义的Web服务匹配模型研究

分析了Web服务组合的类型以及其中的接口匹配关系,通过对WSDL标准接口描述语言进行语义扩展,提出了一种轻量级的Web服务语义描述模型。该模型从服务接口的消息参数层、消息层和操作层分别扩展语义描述,将服务接口的描述从语法层提升到语义层,从而能够全方位地描述Web服务的功能、行为约束等属性。在此基础上,从这三个层次计算Web服务接口的语义匹配度,提出了多层次Web服务接口语义匹配模型。     

一种语义Web服务的多层次匹配方法

现有的语义Web服务发现方法大多采用匹配等级来筛选服务，查找到的服务粒度较大，也没有考虑服务质量。对OWL-S语言进行扩展，增加对QoS（服务质量）的描述，提出了五层次三阶段的多层次匹配过程，采用语义相似度进行匹配。实验结果表明该匹配方法能够保证查找的查准率和查全率。     

LWSSD:一种Web服务语义描述语言

服务描述是Web服务的准确定位的关键问题之一,而目前的Web服务描述语言WSDL存在语义不足、缺乏服务质量描述等问题。为了解决这些问题,提出一种Web服务的语义描述语言LWSSD,它具有对Web服务的语义描述能力而且能够描述Web服务的质量指标,有效支持了Web服务的准确定位。     

基于语义的网格服务优化匹配

为了能够在分布、动态、复杂的网格资源查找过程中做到高效率、高精度的匹配,该文对语义Web技术和匹配算法进行了改进。在本体描述方面,针对网格特性对OWL-S进行了扩充,引入了网格服务的语义表示形式,使得Agent可以参与进来。在基于语义的服务匹配方面,定义了服务发布和请求条件的领域限定并在领域内进行服务匹配,设计了一种基于语义的网格服务匹配框架,给出了该框架的结构图,并分析说明了其中关键部件的功能和特点。该框架的正确合理性经原型实现得到了证明。     

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。