扩展OWL-S的Web服务质量属性描述方法研究

目前的Web服务只有基于功能性描述的服务发现接口,不能实现具有非功能性的如QoS属性的Web服务发现。OWL-S是对Web服务的本体描述,但在服务质量(QoS)方面的描述也不尽人意。提出了扩展OWL-S中的Servi-ceProfile的本体描述方法对Web服务的QoS进行描述,并构建了服务质量树,实现了对Web服务的服务质量描述,与OWL-S对Web服务QoS的描述相比具有更好的灵活性,质量描述更精确。     

基于OWL-S的服务发现语义匹配机制

 本文提出一种基于OWL-S的语义web服务匹配系统的机制,将语义元素引入UDDI系统中,从而在UDDI中保存语义信息.系统通过语义服务匹配算法提高web服务匹配的准确度和召回率,并通过数据映射机制保证模型对于当前的服务发现标准UDDI基础架构的兼容以及UDDI标准操作接口的透明性.系统使用本体概念的索引机制提高服务发现的效率.而且,系统在建立和维护索引的过程、或服务的匹配过程中使用近似概念搜寻算法进一步提高本体概念搜寻和服务匹配的效率.     

基于语义Web的电信服务组合研究

针对电信业务领域服务数量的不断增加,以及用户需求多样化的实际情况,通过研究语义Web服务、OWL-S等语义相关技术,提出一个基于语义Web的电信服务组合模型,设计了电信业务领域本体库,实现了电信业务领域知识的共享,在此基础上,提出电信服务组合流程,并在实际环境中进行例证。     

一种基于语义的UDDI服务发现机制

针对目前UDDI缺乏对语义推理支持的情况,用OWL-S本体语言描述服务,并给出一种在传统UDDI注册中心之外新建一层Sem-UDDI注册中心的架构。使用Sem-UDDI注册中心灵活地扩展服务的语义信息,并由服务匹配引擎计算服务匹配的语义相似度,记录到服务匹配表中。通过直接从服务匹配表中查找服务,提高匹配效率增强服务发现的能力。     

基于OWL-S的地理空间信息服务描述与发现

在分析空间信息服务特点的基础上,对Web服务本体语言(OWL-S)进行扩展,使其可以准确地描述空间信息服务。提出了基于语义的空间信息Web服务"三阶段"匹配方法,实现空间信息服务发现,分别针对基本信息、功能描述、服务质量对服务进行匹配,并根据用户的偏好对服务进行优化排序。实验表明,基于此匹配方法的空间信息服务查准率和查全率明显高于常规的基于关键字的服务匹配方法。     

应用OWL-S实现Web服务合成的语义描述

从Web服务合成的角度出发，研究了Web服务的语义描述，从Web服务的语义描述语言OWL-S的结构入手，详细介绍了应用OWL-S实现服务合成的建模过程的语义描述的方法．并通过一个行程安排的实例进行具体的分析。     

基于OWL-S的Web服务匹配的研究

服务匹配是Web服务发现中一个很重要的部分。针对目前服务发现方法的描述缺少灵活性和表示性的不足，文章提出了一种基于OWL-S的Web服务匹配算法，其核心思想是用OWL-S进行服务描述并将其发布后．通过对服务描述中的输入输出和用户需求中功能的测度来判断服务与用户需求的匹配程度．将UDDI和功能匹配结合起来，使得用户能够更好地进行服务查询。     

基于SQWRL的语义Web服务发现

提出以扩展的语义Web规则语言SQWRL作为服务请求描述语言,以OWL-S作为服务发布描述语言,进行有效的服务发现.给出了服务发现的实例,通过实验,证实了该方法具有实用性强、简单可靠的特点.     

基于MDA的语义Web服务的组合与验证

针对语义组合Web服务的验证问题,研究了模型验证相关技术、统一模型语言(UML),提出了基于模型驱动架构(MDA)的组合方法.该方法使用UML类图和用例图对OWL-S进行静态组合建模,使用活动图对OWL-S进行动态组合建模,实现了语义组合Web服务的UML描述,然后将该描述转换为Promela语言代码,在Promela代码之后增加LTL的声明,使用SPIN工具进行正确性、安全性和活性验证.该模型保证了组合过程的正确性.     

基于本体论和标记图相似性的Web服务匹配算法

随着各种已有Web服务数量的日趋增加，如何快速发现可用的Web服务变得愈加重要。而随着语义Web服务的不断发展．Web服务发现也从原来的单纯采用关键字或简单分类逐渐转变为更多地使用语义信息。发现的关键在于匹配，而目前一些较成熟的技术，如OWL—S，采用了本体技术对Web服务进行描述．因此，文章提出了一个基于图相似性的本体匹配算法．通过构建Web服务本体并转化成标记图进行匹配．实现语义Web服务描述的匹配，从而准确快速地发现满足特定需求的Web服务。     

基于本体的语义Web服务注册平台研究

提出了一种基于本体的语义Web服务注册模型,结合Jena实现语义Web服务的语义查询和推理.应用元模型互操作框架(MFI)中的本体注册元模型标准,以实现与其他注册模型的语义互操作,并给出了一个基于该模型的语义Web服务注册平台.     

基于本体引导的注塑知识图谱构建及缺陷溯因应用

针对大型注塑图谱缺失、成熟标注语料匮乏等导致的工业知识图谱构建代价高昂、质量不高等问题,该文提出一种基于本体引导的注塑知识图谱构建方法。首先,设计以缺陷-表观-原因-方案为导向的注塑本体,指导注塑网页的搜集;其次将本体信息融入至触发词中,以提升对半结构化网页的知识抽取性能;然后,结合本体中的属性相似度进行两级实体对齐,综合提高冗余知识的发现率。最后与已有方法对比,图谱知识正确率高于95%,可快速实现缺陷溯因。     

基于本体的XML知识表示方法研究

对网络中非结构化的文本资源进行有效的知识表示是语义Web面临的关键性问题。本文提出了基于四元组的知识本体的形式化定义,同时将该定义与在某一个知识领域内的5个基本建模元语相结合,采用BNF范式对知识本体进行统一的描述和表示,并实现了BNF与XML/DTD之间的知识本体框架的语义转换。最后,提出了统一的扩展RDF模型———XRDF,并进行了形式化定义与实例建模分析。     

基于本体的Web服务组合异构消息的转换

Web服务的动态组合中所面临的一个重要问题是不同Web服务之间的消息格式的异构，这使得服务组合的流程定义和服务的选择有了很大的耦合性，因而动态组合变得困难．本文分析了Web服务组合中消息传递的异构现象，提出了一种基于本体的异构消息自动匹配和转换方法．该方法将上游Web服务输出信息通过本体匹配的方式有效的提取出来，并根据对应操作转换为与当前Web服务的输入参数格式相匹配的形式．这样，简化了Web服务组合的过程定义，也能够支持Web服务的替换和过程的动态演化．     

基于参数相似度的语义Web服务组合研究

本文在分析现有相关研究基础上,提出了基于参数相似度的信息类Web服务组合方法,详细描述了基于本体的方法得到词汇相似度和基于人工智能规划(AI Planning)的自动信息类Web服务组合方法.该方法可以根据用户需求直接生成服务组合序列,整个Web服务的组合和调用完全绑定在一起,直接将组合结果返回给用户,同时保证组合的效率和质量.     

基于开放教育的知识管理系统架构研究

采用基于语义网技术的知识管理系统将知识以本体的方式表现,并将本体采取知识管理的方式加以利用,在开放教育机构的海量数据中挖掘出有用的知识对于我国学习型社会的创建具有积极的意义,同时也是综合应用语义技术,建立知识发现与管理的应用系统综合研究的一个重要方向。     

构建基于知识本体的教育领域知识库

以知识本体技术为基础,应用在教学管理分类的建立与维护,以人工方式构建教学管理知识本体架构,采用教学管理作为研究主体,将教学管理分为教学导向、研究导向及服务导向,进而构建出三个不同方面的教学管理本体结构。系统以此结构为基础进行模糊推论,并与所搜集到的资料做完整的分析与比对,最后以网页的形式呈现给用户。经测试,领域知识库的建立提供了获取具体对象的教学管理相关资料,达到了简化教学管理分析需求的目的。     

Automatic fuzzy ontology generation for semantic help-desk support

Customer service support is an important operation for most multinational manufacturing companies. With the advancement of internet technologies, customer services nowadays are supported through web-based systems. More recently, rapid development of the semantic web and semantic web services has prompted us to develop a semantic help-desk for supporting customer services over the semantic web environment, which is presented in this paper. In particular, a fuzzy formal concept analysis (FCA)-based approach is developed for automatic generation of fuzzy machine service ontology that can deal with uncertain information. The proposed automatic fuzzy ontology generation technique consists of the following steps: fuzzy formal concept analysis, fuzzy conceptual clustering, and ontology generation. As such, the supporting machine services provided by the proposed system will potentially improve customer satisfaction in terms of reducing machine down time and increasing productivity. In this paper, an experiment has also been conducted for performance evaluation. The experimental result shows that the proposed approach has attained good performance in terms of both accuracy and efficiency when the queries are associated with appropriate membership values, and a suitable confident threshold is set.