Web服务图及其在服务发现中的应用研究

Web服务是一种崭新的Web应用.随着Web 环境下服务数量的快速增长,要在海量的服务中发现所需的服务是非常耗时的.UDDI V2 增加了一个新特性publisherAssersion来描述UDDI注册中心里的商业实体间的关系,类似于网页之间的超链接,这样就产生了Web服务图.首先研究Web服务的新特征,然后提出并分析构建Web服务图的原理和算法,最后利用Web服务图进行服务发现.从仿真实验可看出提出的Web服务图对组合的Web服务发现是有效的.     

基于与或图的Sub Web服务组合方法研究

随着互联网技术的迅速发展,出现了大量优秀的Web服务,然而,单个Web服务难以满足用户需求,需对单个Web服务进行组合。针对上述问题,提出一种基于与或图的Sub Web服务组合方法。首先运用Web服务分解器将Web服务分解为Sub Web服务,并为其建立输出倒排索引表。其次通过SCAOG算法生成服务组合与或图,并为每一个与或图中节点赋权值。最后利用SCG算法对与或图进行求解,生成服务组合图。仿真实验表明,该方法提高了服务组合的效率和成功率。     

基于服务关系图的Web服务组合算法

在Web服务组合过程中,保证服务质量的组合服务建模成为关键问题,为此,提出一种基于服务关系图的Web服务组合算法。首先根据Web服务的接口描述,将服务集构造成为服务关系图,从而获取Web服务间的输入/输出依赖关系。同时在用户需求基础上,将服务关系图中的服务操作节点与数据节点分别形式化为与节点及或节点,从而将服务关系图形式化为与/或图。最后,对与/或图反复应用搜索算法,直至查找到满足用户需求的最小成本组合服务模板。通过仿真实验评估了服务关系图与用户请求两者在复杂度变化的情况下搜索算法的性能,并验证了算法有效性。     

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。     

Web服务图中基于知识地图的服务关系建模与应用

随着Web环境下服务数量的快速增长,如何高效快速地发现服务成为迫切需要解决的问题.基于Web服务图的服务发现方法,利用Web服务之间的语义关系来进行服务发现,仿真实验证明这种方法能极大的提高Web服务的发现效率.但是目前的研究还未涉及到Web服务组合流的网络传输、服务组合流的可视化表示以及多服务组合流的客户自主与交互选择.而这些是基于Web服务图的服务发现方法得以实现和应用的重要环节.本文以知识地图为基础,通过对服务关系进行建模来解决这些问题,从而进一步完善基于Web服务图的服务发现理论与方法.     

异构环境下语义Web服务发现研究

在语义Web服务组合涉及异构环境时,根据用户需求发现所需要的Web服务是一项关键的技术。本文以煤矿信息查询系统为应用背景,基于二分图最佳匹配算法提出了一种Web服务分级发现算法,通过计算异构环境中不同Web服务间的参数来完成不同服务的语义匹配,并讨论了分级发现算法的运行实例。     

基于深度优先搜索的Web服务合成算法

本文通过提取Web服务的语义信息,研究了语义Web服务合成问题。Web服务合成的关键是对候选Web服务的输入输出数据关系进行建模,以及有效地利用这些已有的数据依赖关系实现服务合成请求。通过构建Web服务的依赖图,提出了一种基于图论中深度优先搜索的Web服务合成算法,以获取满足特定要求的Web服务。     

一种支持QoS的自适应Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.该文提出一种支持QoS的自适应Web服务发现模型,在满足用户对Web服务功能需求的基础上,依据QoS等非功能性指标对Web服务进行选择和排序,并给出服务的选择排序算法,该算法以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据,能动态地对服务的非功能性指标进行评价,返回最合适的服务给用户.实验证明,该模型有效地提高了系统的可用性.     

基于本体的Web服务发现算法研究

随着Web服务数目的增长,基于关键字的发现机制已不能满足Web服务的需要。引入领域本体概念,提出一种基于领域本体的Web服务发现匹配算法WSDA。该算法采用Web服务本体描述语言（OWL-S）描述Web服务,采用改进的基于几何距离的语义匹配方法,将概念关系图映射到数据库中,方便了Web服务间相似度的计算和比较。通过实验验证算法的可行性和有效性。     

目标Web服务描述本体和服务发现模型

目标Web服务描述语言和服务匹配算法是解决Web服务发现问题的方法。在分析现有Web服务描述语言的基础上,该文设计了一个目标Web服务描述本体,该本体从功能、性能和语义特征 3个方面描述Web服务,以提高服务发现的效率和质量为原则,提出了一个基于Web服务特征元素的服务发现模型,并结合旅游领域,实现了一个原型系统。     

面向领域UDDI Registry的服务注册和查找

作为Web Services三角架构的组成部分之一，UDDI Registry承担着服务注册和查找的任务，它在开放和分布的Web Services环境中发挥着关键的作用．针对当前UDDI Registry注册和查询方法的不足，本文给出了一个面向领域的UDDI Registry框架，介绍了service的属性模式、关联关系和约束条件等概念，在该框架下提出基于service属性、关系和约束的注册与查找，满足了某些应用领域中service注册和查找的需求．     

基于pay-as-you-go模式的Web服务发现

Web服务描述语言是基于模式优先(schema-first)的,Web服务发现方法需要花费较高的前期构建成本,目前的研究没有涉及如何在pay-as-you-go模式下发现Web服务这一问题.提出了一个基于数据空间技术的服务发现框架,支持pay-as-you-go模式下基于关键词匹配和基于相似度的Web服务发现.首先给出一个schema-later数据模型用于描述Web服务及其关系,并讨论了该模型的延迟计算和查询方法,该方法不必事先物化模型就可以提供查询服务;然后给出一个基于相似度的Web服务发现算法及其正确性证明,该算法将相似度看作是极松散结构模型的虚拟边(关系),在计算相似度之前,通过延迟计算得到需要进行比较的服务节点集及其信息,以便在pay-as-you-go模式下计算相似度;最后通过实验表明该方法是可行和有效的.     

基于UDDI的Web服务发现研究

基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了基于语法层关键字的匹配方法,缺乏语义推理的支持.在相关研究的基础之上,提出了一个基于UDDI的Web服务注册/发现方法,使得服务提供者可以发布OWL-S语言描述的服务,并发布到UDDI注册中心.在传统UDDI注册中心之外新建一层Sem-UDDI注册中心,使用Sem-UDDI注册中心来存储服务的语义信息和服务相关的分类属性,并由服务匹配引擎计算服务属性之间的语义相似度,从而支持基于语义的推理查询,增强了UDDI的语义Web服务发现的能力.     

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.     

带Cache的语义Web服务发现研究

针对现有语义Web服务发现模型的查询效率较低的现状,提出了一种新的基于Cache的语义Web服务发现模型SWSDM-Cache.在模型中,对传统UDDI框架进行分布式扩展,语义Web服务按领域划分,存放在各自的领域UDDI库中.在发现过程中首先进行领域匹配,再进行Cache搜索.试验结果表明,该模型的服务发现效率较传统的策略有明显的提高.     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

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．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．     

基于本体的远程医疗语义Web服务发现方法研究

由于现有医疗信息系统之间的异构性,使得各系统间的信息交换无法正常进行。基于SOA的远程医疗诊断系统的出现,可以很好地解决各种异构系统的集成问题。但是,目前的Web服务注册和发现协议如UDDI是基于关键字的检索技术,无法描述Web服务的语义信息,这使得基于传统协议的Web服务发现算法无法自动匹配一些符合要求的服务。为了解决上述问题,基于SOA思想提出了一种基于本体的语义Web服务模型,并给出了相应的Web服务发现算法。该模型能够更准确有效地描述Web服务,使得计算机可以完成自动服务匹配,提高了查全率和查准率。