基于WSDL-S的轻量级语义Web服务匹配模型

针对现有大多数基于语义的Web服务发现方法实施难度大,实用性不强的问题,提出了一种基于WSDL-S描述的轻量级语义Web服务匹配模型.该模型最大的特点是只需用户输入简单的服务查询字符串就能自动实现Web服务的匹配和调用.服务匹配经过领域本体匹配和基于WordNet词典的同义词匹配两个步骤,特别是领域本体匹配过程中的学习模块能有效提高系统性能.实验结果表明,该系统性能提高在20%到82%之间.     

基于本体映射的语义Web服务发现框架

分析了语义Web服务中存在的本体异构问题,讨论了语义Web服务发现中输入、输出匹配的方法,以及本体映射中概念相似度计算方法.在已有的Web服务模型基础上,引入语义Web服务发现的机制,提出了一个基于本体映射的语义Web服务发现框架,并阐述了其实现机制.该框架下的本体映射技术的应用能够增强语义Web服务发现的能力.     

基于本体的Web服务发现方法研究

针对传统Web服务发现准确率低下的问题,提出一种基于本体的服务发现方法.该方法首先基于领域本体构建了Web服务描述模型,并应用OWL-S描述Web服务增强了Web服务的语义信息,然后从基本信息语义相似度、功能语义相似度等方面综合计算Web服务相似度,最后基于Web服务相似度进行请求服务与目标服务的匹配.给出了基于本体的服务发现相关算法,并设计了基于三层架构的服务发现原型系统.实验结果表明,该方法可提高Web服务发现的查全率及查准率.     

基于本体的Web服务发现模型研究

针对传统的Web服务发现机制查准率低的缺点,结合本体技术与OWL-S语义描述语言设计一个Web服务发现模型。该模型主要包括查询处理器、领域本体库和发现引擎三个模块,通过在领域内共同的语义理解基础上抽取服务查询信息中所需的功能信息以及对服务广告信息的语义描述,实现针对服务功能信息的语义匹配,从而提高服务的查准率。     

基于本体的Web服务发现模型研究

针对传统的Web服务发现机制查准率低的缺点，结合本体技术与OWL-S语义描述语言设计一个Web服务发现模型。该模型主要包括查询处理器、领域本体库和发现引擎三个模块，通过在领域内共同的语义理解基础上抽取服务查询信息中所需的功能信息以及对服务广告信息的语义描述，实现针对服务功能信息的语义匹配，从而提高服务的查准率。     

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。     

一种基于语义的服务发现算法

提出了基于语义Web的技术。首先要定义一个服务本体,服务提供者通过服务本体描述服务信息,并以语义Web的形式来发布。用户可以定义查询条件来查询自己所需要的服务。查询条件可以多种形式定义,如语义Web形式和三元组形式。这需要有一个算法来处理用户查询,能够处理语义信息并进行推理,对用户的查询和所提供的服务进行匹配,并返回查询结果。文章研究了语义Web的推理机制,并提出了一种用于快速和准确的服务发现的匹配算法。     

Web服务异构消息匹配及重用

Web服务中消息的异构性使服务发现准确率降低并且它对组装后Web服务流程的运行有很大的影响,对此,提出了一种基于本体的Web服务异构消息匹配及其重用机制,通过概念抽取、合并及匹配组合等方法将已有匹配结果应用到下一次匹配过程中,使得消息自动转换系统在与领域和流程相关的匹配能力上有了明显增强．实验表明,匹配的准确率和召回率平均提高了11．1％和13．2％．     

基于用户与服务协同聚类的Web服务发现研究*

如何从大规模服务集合中快速而准确地发现目标服务是应用Web服务技术的关键。针对现有研究方法主要集中在基于语义的Web服务发现上,其实施难度大且适用性不强,提出一种基于服务日志挖掘的服务发现方法。该方法通过对用户与服务进行协同聚类,缩小查询空间,从而提高发现效率。仿真实验表明,其在召回率与准确率上比基于关键字的匹配算法都有不同程度的改善,且该方法能极大地满足服务执行时动态绑定的特性。     

基于P2P的Web服务发现机制研究

在P2P系统中融入Web服务的相关技术,将传统的P2P系统转变为一种面向服务的架构是分布式计算发展的方向,而Web服务的自动发现是面向服务的架构要解决的关键问题之一.提出了一种基于P2P技术和语义Web的服务发现机制,将P2P系统作为服务的提供者整体接入Web服务,通过P2P网络实现服务描述信息的自动交换,并采用分段搜索机制处理用户查询,从而提高了用户查询的效率和准确性.     

考虑非功能因素的Web服务发现算法研究

基于语义的Web服务发现研究主要集中在Web服务功能匹配上,但在实际应用中非功能因素已成为Web服务发现的重要依据.提出了一个考虑非功能因素的语义Web服务发现框架,采用分类机制及相应的匹配级别和预处理机制,以方便用户查找到与自己需求最接近的服务.通过一个实例表明了整个匹配模型的可行性.     

扩展UDDI以支持语义信息的研究

介绍了一种扩展UDDI以支持语义信息的方法,即在注册Web服务时添加语义信息,并支持基于语义的查询。首先在UDDI系统中加入一个领域本体库,再为该UDDI中的每个注册服务添加语义信息,并将服务和本体库的对应关系存入到UDDI的数据库中。在服务申请者查询Web服务时,由用户提供语义查询模板,根据用户描述的本体语义信息得到候选服务列表,再根据用户对服务质量的要求计算候选服务的匹配度,将候选服务依照其匹配度的大小顺序返回给用户。     

基于推理和相似度计算的语义Web服务匹配策略

将本体的概念引入Web服务提升了服务的语义表达能力和发现能力,传统的语义Web服务匹配主要有基于推理和基于本体相似度计算两种方式.基于推理的服务匹配较容易实现,具有稳定的查准率和较高的运行效率,但同一级结果间不能进一步区分结果的匹配度.基于相似度计算的服务发现可以精确地描述结果与查询条件的匹配程度,便于用户比较,但实现较为复杂,并且在最坏情况下有糟糕的响应时间.在基于推理的服务匹配策略的基础上,提出了一种带有语义相似度计算的服务匹配策略,并用一个书籍领域本体的匹配实例进行了说明.     

利用语义匹配度计算的Web服务发现方法

针对目前在Web服务注册与匹配过程中服务发现的查全率和查准率不高的问题,本文提出一种利用语义匹配度计算的Web服务发现方法.首先给出一个轻量级的Web服务功能接口和服务请求的语义描述模型WS-SDM;然后利用领域本体作为语义知识表达方式,计算服务请求和服务描述中单个功能接口的语义匹配度;在此基础上,分别给出接口匹配算法和服务匹配算法.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.     

Multi-Objective Optimization Model for QoS-Enabled Web Service Selection in Service-Based Systems

Nowadays, the web service has become the emerging communication technology where the interaction of each user is performed through the World Wide Web. However, the performance of the web service mechanism is degraded due to security flaws that occur throughout the Internet.. The user or service requester may not attain the relevant web service for their requirement. To overcome this problem, the newly developed multi-objective based Cuckoo Search (MCS) algorithm is proposed in this article. Initially, the input query model was built by the query keyword that is provided by the service requester. Then, the given query is matched with the database that hosts the web services that relates to input query. Among the various services, the user has to select the appropriate web service using the proposed algorithm. The MCS algorithm is newly designed by combining the Cuckoo Search algorithm and the QoS parameter based multiple objectives. Additionally, the new mathematical model of fitness is evaluated by the multi-objective parameters. Finally, the proposed algorithm exploits the fitness value to select the relevant web service for the user query. The experimental results are validated and performance is analyzed by the parameters of precision, recall, and F-measure. Thus, 86.6% of precision value was obtained by the proposed method, which ensured provision of the appropriate web service.     

基于语义的Web服务发现模型研究

Web服务发现是Web服务系统架构的重要部分,现有的主流Web服务发现方法是采用基于UDDI框架的服务匹配,但由于UDDI注册中心只能提供基于关键字的查询,并且缺乏对语义信息的支持,造成服务的查准率查全率得不到保证.针对目前Web服务发现技术存在的不足,引入了语义技术,并设计了一个基于语义的服务发现原型,来验证提出的基于语义的服务发现方法的可行性.     

基于UDDI的语义Web服务发现研究

目前基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了简单的基于关键字的搜索方法,缺乏对语义推理的支持。因此给出了一种基于UDDI的语义Web服务发现的架构,通过把Web服务的语义描述发布到UDDI注册中心,并扩展查询API的规范,在服务查找中加入语义推理,从而增强了UDDI的语义Web服务发现的能力。     

移动环境下的服务描述和服务匹配研究

服务发现与资源定位是移动环境下进行信息共享、处理的前提,服务描述和服务匹配策略是其中的关键问题,服务的多样性、异构性以及移动环境的动态性使得这些问题更加复杂。该文提出一种支持服务多样性和异构性的服务描述模型,针对此模型设计并实现了高效的存储结构和包括精确匹配、部分匹配的服务匹配策略,实验结果表明该策略的服务匹配性能优于基于XML的XPath方式。