基于语义的Web服务匹配算法研究

针对基于推理的OWL-S/UDDI匹配算法在同一级结果间不能进一步区分匹配度导致查全率和查准率不高的问题,提出了一种基于本体概念相似度计算的服务匹配算法,该算法分别按服务的基本描述、功能和非功能(QoS)三个层次进行匹配,提高了服务匹配效率。     

基于语义的Web服务二次匹配算法

分析了传统的Web服务发现机制,发现利用关键字进行Web服务匹配的服务查全率和查准率不高。对服务发现中的服务匹配算法进行改进,提出了一种基于语义的Web服务二次匹配算法。结合关键字和概念层语义关系进行服务匹配,根据匹配度选择最优服务。该算法提高了服务匹配效率,实现了灵活的服务发现机制,其灵活性和扩展性能够实现复杂的Web服务发现。     

基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配排序机制

随着语义Web服务技术研究工作的不断深入,因特网上语义Web服务数量急剧增加。如何快速便捷地定位可用语义Web服务已经成为一个迫切且关键的问题。在语义Web服务匹配技术研究中,其中一个重要的研究主题就是语义Web服务匹配结果的排序机制。本文在综合概括和分析各种关于语义Web服务匹配结果排序机制的基础上,提出了一种基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配结果排序机制,利用该排序机制,计算待匹配语义Web服务的语义相似度量,并依据此度量对语义Web服务匹配结果进行排序。该度量模型将语义Web服务引用概念间的语义关系转换成可精确比较的量化度量值,对属于相同语义匹配类型的匹配候选服务也能够分别计算语义距离,区分出相同匹配类型的候选服务与服务请求的匹配程度,从而达到改善用户对语义Web服务的搜索体验的目的。     

语义Web服务匹配算法的研究

Web服务发现是Web服务系统架构中重要的组成部分。传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,服务的查全率和查准率有着明显的不足。本文在对概念及概念间的关系进行精确描述的基础上,对语义Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种基于语义距离的Web服务匹配算法。     

基于语义匹配复杂Web服务的算法研究

目前,Web服务发现机制中以关键词搜索方式进行服务匹配,忽略人类语言的多样性,造成较低的匹配率,同时单个Web服务无法满足客户面向业务过程的商业需求.本文研究一种基于语义匹配复杂Web服务的算法,在服务注册机制中对复杂Web服务匹配进行预处理,Web服务请求到达进行二次匹配,匹配单个Web服务或面向业务过程的一组Web服务.     

基于二分图匹配的语义Web服务发现方法

如何从大规模服务集合中快速而准确的发现目标服务是应用Web服务技术的关键.现有基于语义的Web服务发现方法应用实施难度大且效果存在较大提升空间.文中首先提出了Web服务注册的信息模型,该模型不受限于具体的Web服务模型和表达语言,支持接口语义标注和接口依赖关系的申明.进而提出了基于二分图匹配的语义Web服务发现方法,通过对二分图最佳匹配进行扩展,将服务匹配问题转化成二分图的扩展最佳匹配的求解问题,支持服务接口之间的依赖关系,从而提高服务发现的效果.一系列仿真实验表明文中方法不仅能较大提高服务发现的召回率和准确率,而且还能以线性时间复杂度满足用户请求.     

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。     

改进的语义Web服务匹配算法设计与实现

引用领域本体对Web服务进行语义描述,再进行语义层上的匹配,是Web服务匹配研究领域的重要研究方向。针对传统匹配算法在语义Web服务发现中的不足,采用语义距离、匹配度系数等对其进行扩展,在此基础上实现一个原型系统。实验表明,该算法能提高Web服务的匹配精度。     

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。     

语义Web服务的相似性方法研究

针对目前的Web服务处理效率低下的问题，主张通过对web服务添加丰富的语义描述，将需求者的要求按约束的形式形成服务模板，然后将服务模板与服务注册库中的服务进行基于语义的相似性评价，从而形成候选服务集合，最后从该集合中找到能全面满足需求者要求的最佳服务。这在很大程度上提高了web服务处理的精准度和效能。     

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。     

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。     

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。     

基于语义Web服务的发现算法研究

Web服务是基于XML和HTTPS的一种服务,具有极大的灵活性和鲁棒性。该文基于语义WEB服务技术,采用基于本体的语义发现框架,介绍了Web服务的注册发布以及发现等细节。     

一种基于语义Web服务的匹配算法研究

传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,查询得到的服务往往不是用户想要的,如何正确定位合适的Web服务成为主要问题。在服务使用OWL-S描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,给出了一种基于语义Web服务的匹配算法,通过服务发布者提供的服务和服务消费者寻求的服务的关系来进行匹配算法研究,提出了相应的服务匹配技术,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法,达到服务发布者和请求者可以实现语义的匹配。最后对服务匹配算法进行了实现,提高了服务的查准率和查全率。