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。     

本体匹配的网格服务发现模型研究

如何从大规模网格服务集合中快速而准确地发现满足用户请求的服务,是语义环境下网络应用的一个重要方面。针对传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法无法准确描述网格服务服务能力和应用领域的问题,提出了一种基于输入和输出领域本体的语义网格服务描述模型和基于本体匹配的语义网格服务发现流程,构造了基于本体匹配语义相似度计算的语义网格服务发现算法。实验结果表明,基于本体匹配的语义网格发现方法能够获得很好的查全率和查准率。     

网络化制造领域本体知识建模的研究

针对目前网络化制造环境下,服务描述、发现过程中语义信息动态表达不足的问题,从Web服务的角度提出了一个基于本体的制造领域知识建模方法,并在此基础上构建制造领域本体模型,最后给出应用实例。重点研究解决了制造服务过程中不同对象间的信息交流、数据交换和知识资源重用三个问题,有效地实现网络制造环境下资源共享与优化配置,为基于语义的网络协同制造服务平台的构建奠定了基础。     

基于语义的QoS感知Web服务发现机制

随着提供相同功能的Web服务数量的日益增多,服务质量(Quality of Service,QoS)成为用户选择Web服务的重要考虑因素.目前,通过对服务QoS属性在语法层匹配来提供Web服务选取的机制不能很好地满足复杂QoS属性匹配的要求.研究了基于用户QoS需求偏好,将用户需求的QoS与候选服务的QoS进行语义比较,结合约束规划(Constraint Programming)方法,在语义层匹配Web服务的QoS属性,选取满足匹配要求的服务,最后对满足QoS属性值约束的候选服务进行优化选择处理,获取最终匹配的候选服务.     

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。     

面向网络化制造服务的本体知识建模研究*

针对目前网络化制造环境下,服务描述、发现过程中语义信息动态表达不足的问题,从Web服务的角度提出了一个基于本体的制造服务知识建模方法,并在此基础上构建制造本体模型,最后给出服务模糊匹配的评定方法。重点研究解决了制造服务过程中不同对象间的信息交流、数据交换和知识资源重用三个问题,有效地实现网络制造环境下资源共享与优化配置,为语义Web的网络协同制造服务平台的构建奠定了基础。     

一种基于本体的语义匹配方法

探讨了Web服务及本体,介绍了本体描述语言OWL及本体开发工具protégé,提出了一种基于本体的语义匹配方法,通过与其它方法进行比较．分析了该方法的优点。     

带有高效索引的语义Web服务I/O匹配优化方法

目前Web环境中蕴涵着大量的Web服务和Web服务请求,基于语义的Web服务匹配能够提高Web服务发现的准确性,但由于其复杂的语义计算,导致系统响应速度慢。首先,对语义Web服务过程进行了分析,确定大量的语义计算主要集中在输入/输出（I/O）匹配环节;然后,在研究现有I/O匹配算法和分析影响语义相似度的主要因素基础上,给出了一种带有高效索引的语义Web服务I/O匹配优化方法,包括：高效索引的建立和基于哈希二次探测再散列的启发式筛选机制的提出;最后,通过实例证明了该方法切实可行。该方法通过筛除无关Web服务,减少了语义计算量,提高了系统响应速度,进而带来了更好的用户体验。     

基于语义Web的仿真服务动态发现机制

仿真服务的动态发现是进行基于Web的可组合可扩展仿真研究的首要步骤。首先,基于OWL-S本体规范建立了仿真服务描述模型,对仿真服务与仿真需求进行了形式化表示;然后,研究了网格和Web服务技术支撑下的仿真服务动态发现系统结构,以及基于语义Web和领域本体的动态发现机制;进而,提出了基于本体的服务匹配算法,包括领域定位算法和服务定位算法两部分,领域定位算法大大降低了进行服务定位时候选服务集合的大小,有效地保证了服务匹配精度和效率;最后,通过模拟的实验数据对基于本体的匹配算法的性能进行了分析。     

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。     

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。     

基于语义相似性的Web服务匹配算法

随着互联网应用的不断丰富,如何高效而准确地发现用户所需的Web服务已成为重要的挑战。传统基于关键字和语义匹配的方法存在查全率低和效率低下的问题,无法满足实际应用。提出基于语义相似性的服务匹配算法,实现了基于层次本体的概念相似性计算,并改进了原有二分图最优匹配算法的不足。根据该算法实现了一个Web服务发现原型系统。经实验证明,该方法不仅具有较高的查全率,且算法效率是满足目前服务发现需要的。     

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.     

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。     

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。     

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。