基于本体和粗糙集理论的网格服务发现算法

针对网格服务发现的查全率、查准率效率较低的现状,基于本体技术和粗糙集理论,设计了一个服务发现算法OGSDA-RS,在服务匹配之前先进行3步预处理操作：规范化请求服务,根据请求服务对发布服务进行不相关属性约减和依赖属性约减。实验结果表明,与UDDI和OWL-S相比,服务发现的查全率、查准率要高出50%~75%,而且当发布服务的规模较小时,效率比OWL-S最高能高出 2.7倍。     

基于模糊匹配的语义网格服务发现

匹配是网格服务动态发现和集成的关键问题。针对“网格服务发现”对服务低层数据抽象和分类不足的问题,该文给出了一种基于语义的模糊匹配网格服务发现框架算法。仿真实验结果表明,该算法提高了服务发现的查全率和查准率。     

基于属性权重和粗糙集的网格服务发现算法

针对网格服务发现中发现效率低的问题,基于本体技术及知识表示系统和决策表的理论,提出一种优化的考虑服务属性权重的服务发现算法。通过对服务调用历史记录的规则抽取和属性权重计算,给出了包含信息预处理、粗糙集服务匹配的两个阶段服务发现算法实现,并分别从查准率和查全率两个方面进行了理论分析和实验验证。结果表明,所提算法有较高的查全率和查准率;同时,候选服务的排序结果更符合用户的需求。     

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。     

一种基于本体的网格服务匹配方法

传统的网格服务匹配一般是基于关键字匹配,这种匹配方法缺乏语义信息,灵活性差,查全率低.本文提出了一种新的基于本体的网格服务匹配方法,该方法使用本体语言OWL-S来描述网格服务,充分考虑了服务的语义信息,同时利用OWL推理机对网格服务进行服务分层,以提高服务匹配的效率.实验结果表明,与其他网格服务匹配方法相比,本文所提出的匹配方法具有较高的查全率和查准率及较短的服务匹配时间等优点.     

基于过滤选择的语义Web服务发现研究

随着Web服务技术的发展和应用,具有较高查准率和查全率的语义Web服务发现成为一个研究热点,但它实现复杂,匹配效率不高.针对上述不足,在标注分类信息的目标Web服务描述本体的基础上,提出一种基于过滤选择的语义Web服务发现方法,来提高服务发现的时间效率和服务质量.该方法先根据服务的部分属性进行服务过滤,通过功能匹配进一步服务筛选,最后结合服务质量进行服务选择.实验结果表明,此算法在一定程度上提高了服务发现的时间效率和服务质量.     

基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现

提出了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现机制。设计了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现算法（RSM）。有效的解决了服务匹配中不确定属性的问题。实验结果表明,采用RSM算法,能够实现用户需求和Web服务之间的准确匹配,从而克服了传统Web服务发现中查全率低、查准率差的缺点。     

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。     

云制造背景下的服务匹配算法

云制造背景下的服务匹配具有复杂性、海量性,因而需要高效的匹配算法来提高响应度。以往的基于本体的语义检索算法,往往只重视结果的查全率和查准率,不能有效满足云制造背景下的海量数据处理的效率要求。文中将基于语义距离的语义相似度算法应用到云制造背景下的服务匹配中,在满足查准率和查全率的同时,通过设置相应的过滤器,极大减少了不必要的匹配过程。实验结果表明本算法很好地满足了云制造背景下服务搜索的查全率和效率要求。     

基于非对称属性描述的网格资源匹配算法

针对网格资源匹配过程逐渐复杂化,以语义相似度查找机制为基础,提出了一种基于非对称资源属性描述的网格资源匹配算法BARM。BARM利用两次匹配对匹配过程加以边界约束,通过调整权重和阈值控制匹配结果的查准率和查全率,从而满足用户个性化的需求。     

网格环境中基于语义注释的服务发现算法

网格是一种大规模的资源共享技术,它通过资源的分布式协作来加大资源的共享利用率。网格服务发现是使用网格的基础和前提,但目前的网格服务发现在召回率和准确率上均未达到理想水平。针对该问题,提出了服务行为的概念,并且利用语义技术对其进行注释,在此基础上提出一种基于服务行为语义注释的网格服务发现算法。实验结果表明,与传统方法相比,该算法具有更高的准确率和召回率,并能够在一定程度上提高服务的稳定性。     

基于服务簇的空间信息服务自动发现

现有Web服务自动发现方法中存在服务匹配程度区分不明显、服务发现精度不高等问题。为此,提出一种基于服务簇的空间信息服务自动发现算法。对发布的空间信息服务进行聚类分析,计算服务请求与各服务簇中心的相似度,由此确定最优匹配簇,根据服务请求与最优匹配簇中服务的语义相似度,得出服务请求的最优匹配服务。实验结果表明,该算法在实现对Web服务匹配程度定量表示的同时,能有效提高匹配程度的区分度和服务发现的查全率和效率。     

一种基于情景感知的学习服务发现算法

化学计算模型是基于化学反应和计算之间比喻的并行计算模型,其内在的并行性及不确定性可以有效地消除与计算逻辑本身无关的人为顺序性,从而能够以更为直观和抽象的方式来描述并行计算。但也正是由于其内在的并行性和高层抽象性,使得特定的控制机制难以描述。高阶化学编程语言是对传统化学计算模型的扩展和泛化,在保留传统化学计算特征的同时,不仅可以有效地描述传统的控制机制,也可以方便地定义新的控制机制。通过从简单面向对象语言到高阶化学语言的转换,给出了面向对象语言的一种化学语义描述,提供了一种描述面向对象系统的新视角,也为结合面向对象编程和化学编程提供了一种可能。     

基于服务访问日志的服务发现研究

如何在大量的服务集合中准确快速地发现服务是服务应用的关键。针对传统的基于关键字的服务发现方式存在召回率和查准率低等缺点,提出了基于服务访问日志的服务发现方法。该方法通过挖掘服务访问日志,对查询词进行扩展,选择最优服务,并查找尽可能相关的服务,以达到优化的目的。实验结果表明,该方法在准确率和召回率上相对于基于关键字的服务发现有明显提高。     

具有QoS约束的语义Web服务发现的研究

传统的Web服务主要是基于UDDI的技术规范,只提供了按照简单分类和关键字的服务发现方法,造成查准率与查全率低,影响服务复用和服务组合的相容性.带有语义的Web服务通常也只关注服务功能性的匹配,因缺乏服务质量描述和灵活、有效的服务匹配方法,而难以保证服务的全面匹配和快速定位.本文分析了现有的一些相关研究,在Web服务模型的基础上,结合"逐渐逼近"的思想,提出一个三层次的匹配筛选算法,并对基本描述、IOPE、服务质量各层的匹配算法进行了深入讨论,用相似函数来度量服务提供方与服务请求方的Web服务相似程度,为Web服务发现提供了一种有效的方法.