Semantic E-Workflow Composition

Systems and infrastructures are currently being developed to support Web services. The main idea is to encapsulate an organization's functionality within an appropriate interface and advertise it as Web services. While in some cases Web services may be utilized in an isolated form, it is normal to expect Web services to be integrated as part of workflow processes. The composition of workflow processes that model e-service applications differs from the design of traditional workflows, in terms of the number of tasks (Web services) available to the composition process, in their heterogeneity, and in their autonomy. Therefore, two problems need to be solved: how to efficiently discover Web services—based on functional and operational requirements—and how to facilitate the interoperability of heterogeneous Web services. In this paper, we present a solution within the context of the emerging Semantic Web that includes use of ontologies to overcome some of the problem. We describe a prototype that has been implemented to illustrate how discovery and interoperability functions are achieved more efficiently.     

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。     

Learning to match ontologies on the Semantic Web

On the Semantic Web, data will inevitably come from many different ontologies, and information processing across ontologies is not possible without knowing the semantic mappings between them. Manually finding such mappings is tedious, error-prone, and clearly not possible on the Web scale. Hence the development of tools to assist in the ontology mapping process is crucial to the success of the Semantic Web. We describe GLUE, a system that employs machine learning techniques to find such mappings. Given two ontologies, for each concept in one ontology GLUE finds the most similar concept in the other ontology. We give well-founded probabilistic definitions to several practical similarity measures and show that GLUE can work with all of them. Another key feature of GLUE is that it uses multiple learning strategies, each of which exploits well a different type of information either in the data instances or in the taxonomic structure of the ontologies. To further improve matching accuracy, we extend GLUE to incorporate commonsense knowledge and domain constraints into the matching process. Our approach is thus distinguished in that it works with a variety of well-defined similarity notions and that it efficiently incorporates multiple types of knowledge. We describe a set of experiments on several real-world domains and show that GLUE proposes highly accurate semantic mappings. Finally, we extend GLUE to find complex mappings between ontologies and describe experiments that show the promise of the approach.Received: 16 December 2002, Accepted: 16 April 2003, Published online: 17 September 2003Edited by: Edited by B.V. Atluri, A. Joshi, and Y. Yesha     

基于遗传算法的Web服务组合优化

近年来国内外学术界和行业界围绕着Web服务组合开展了大量的研究工作,这些研究都把重点放在Web服务组合功能的实施上,而对组合服务质量的研究甚少.在建立Web服务组合优化模型的基础上,将遗传算法引入到Web服务组合中去,提出了基于遗传算法的Web服务组合的优化方法,给出了构建基于遗传算法的Web服务组合模型和求解方法,从而可以提高组合服务的质量,并能够使Web服务组合满足个性化需求.     

OntoPipeliner: An ontology-based automatic semantic service pipeline generator

The Web is a distributed environment rich with Web services going through continual metamorphosis; thus, sustaining semantic stability of service composition has become a major challenge. Automatic service composition – enabled both by the use of ontologies that describe service domains and by user-specified constraints bound to the ontologies – provides us candidate service pipelines at composition design time. The ontology-based languages for semantically describing web services, such as OWL-S, have been widely used. Though rich and comprehensive in their expressiveness, the use of these languages still leaves much of composition process manual. In this work, we present an ontology-based semantic web service composition system called OntoPipeliner. It employs a novel way of utilizing characteristics of Web services that reflect the classes and properties of domain ontologies and provides the ontology-guided constraints for automatic composition of services, in order to guide the user toward the best pipeline that meets the user requirements.     

一种面向语义网服务的本体映射框架*

本体的异构性阻碍了语义网服务的互操作。从解决语义网服务中本体的异构问题出发,同时考虑到目前的本体映射系统大多效率不高、映射结果不够准确的问题,提出了一种适用于语义网服务的本体映射方法及系统框架。该方法利用机器学习技术来提高本体映射的自动化程度,利用综合评判技术修正映射结果,以提高本体映射的准确率。采用OAEI 2007的基准测试数据集benchmarks进行实验测试,结果表明本系统的性能基本达到预期效果,能够有效地解决语义网服务中的本体异构问题。     

面向应用的Web服务组合设计和验证框架

针对Web服务组合设计规范缺乏形式化的语义和验证方法的问题,提出了一个自顶向下的Web服务设计和验证的框架-iFrame4WS。在iFrame4WS中,将Web服务组合的设计方案划分为描述层、抽象层和执行层,并通过抽象层的形式化模型和形式化验证来检查Web服务组合的正确性。     

基于代理和BPEL4WS的Web服务合成与实现

Web服务的交互和实现被推荐通过软件代理来实现.Web服务目前还不能很好地支持动态、自适应的服务组合和分布式业务流程.软件代理在建模、知识表达和交互等技术上的优势,能够强化Web服务的交互和动态应用能力.基于代理和面向流程建模的BPEL4WS,可以实现Web服务面向业务应用的合成与执行,支持多个协同的业务流程及其动态配置.系统分析了代理、BPEL4WS和Web服务整合的技术与实现方案,利用JADE平台开发了相关的测试模型,并且以网上拍卖为案例,验证了所提方案及实现.     

基于主体的语义Web服务自动组合研究

语义Web服务要解决的一个主要问题就是如何实现服务组合自动化.主体技术因其智能性、自主性等特点在解决语义Web服务组合问题中具有较大优势.通过分析语义Web服务组合研究现状,分析主体、语义Web与Web服务的紧密关系,论证了基于主体的语义Web服务的可行性并描述了基于多主体的Web服务组合平台架构.介绍了基于主体技术的语义Web服务组合技术,将服务组合看成是一个多主体环境下的规划问题,给出语义Web服务作为主体动作子类的形式化定义,并针对服务组合问题增加限定条件,定义服务之间的5种关系,试图从逻辑角度,以描述逻辑为基本工具,突出服务的动态性与交互性.最后利用主体的目标规划以及基于描述逻辑的有效推理,给出了服务的自动组合算法.     

Flexible Web services integration: a novel personalised social approach

Abstract

Dynamic composition or integration remains one of the key objectives of Web services technology. This paper aims to propose an innovative approach of dynamic Web services composition based on functional and non-functional attributes and individual preferences. In this approach, social networks of Web services are used to maintain interactions between Web services in order to select and compose Web services that are more tightly related to user’s preferences. We use the concept of Web services community in a social network of Web services to reduce considerably their search space. These communities are created by the direct involvement of Web services providers.     

一种基于与或图的语义Web服务自动组合方法研究

单个Web服务提供的功能有限,服务组合成为Web服务应用的一个重要研究方向。提出了一种基于与或图的语义服务自动组合方法。该方法为Web服务引入语义,能将服务搜索空间受限于服务组合与或图中,并能从服务组合与或图中选出最佳组合图,从而达到优化服务组合的目的。仿真实验证明,该方法提高了Web服务组合的成功率和效率。     

基于多本体的语义Web服务发现研究

随着大量Web服务的出现,迫切需要高效的服务发现方法。语义Web服务将Web服务和语义相结合,充分利用语义增强Web服务。现有的语义Web服务发现研究中,大多采用同一本体描述服务需求方和提供方的知识。而现实世界里,很多时候服务需求方和服务提供方采用了不同的本体。针对多本体下的语义Web服务发现问题,给出了一种新的计算不同本体概念相似性的算法,提出了基于多本体的语义Web服务发现方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于MDA的Web服务合成技术研究

Web服务合成越来越引起人们的广泛关注。对基于MDA的Web服务合成技术进行了研究:描述了Web服务合成开发方法;提出利用UML类图对Web服务合成进行结构建模,对UML活动图进行行为建模,并给出UML类图和活动图到接口描述语言(WSDL)和业务流程执行语言(BPEL4WS)的转换规则;给出一个订单管理案例证明该方法的可行性。     

基于任务依赖信息的Web服务自动合成

随着Web服务的大量出现,Web服务的合成成为当前的一个研究热点.然而,目前大多数的合成语言规范,例如BPEL4WS和WSCI,都需要人工预先设计一个固定的执行流程,难以充分发挥Web服务自适应的特点.通过形式化描述单一的Web服务,建立了通过任务间依赖规范实施合成的方法,提出了一种具有柔性和自适应能力的工作流模型,实现Web服务的自动合成.同时,设计了合成的正确性验证算法以及动态补偿机制使提出的模型易于实用.     

一个基于偏序事件结构的Web服务模型及其形式化组装

随着Internet的发展,服务化和Web化趋势使得一个基于Web的分布式软件服务计算环境正在形成;同时随着大规模应用需求的不断涌现,单个的Web服务往往不能很好地满足一些复杂的应用。因此Web服务之间的集成组装就显得尤为重要。分析Web服务的交互和协同行为可以发现,分布性和并发性是基于软件服务分布计算系统的本质特征。这就往往使得组装的正确性难以得到保证,从而需要提供一定的手段加以支持;同时,基于软件服务分布计算系统的效率问题也值得关注。我们认为,利用偏序关系对这些问题加以处理是一种理想和有效的手段;而同时我们发现,在服务的组装中,服务与服务之间存在着一种自然的偏序关系。本文基于此,从形式化的角度研究了软件服务及其组装,提出了一种基于偏序事件多集的Web服务的形式化模型。本文从服务内部事件而不仅仅是服务的角度来考察并发问题,这使服务内和服务问的更多的事件可以并行执行,并使得组装后的系统可以更高效地进行实施,从而使得Web服务的并发拉度变细;在此基础上给出了一种服务组装语言和规则,以确保在组装过程中出现的局部变化不影响整体的Web服务的正确组装,从而能够从形式化的角度来规范Web服务的集成组装,使其正确性和效率能够得到保证。     

基于Dijkstra算法的Web服务合成选择策略研究

Web服务合成中操作的选择是一个关键问题,这直接影响到用户对合成的复合服务的满意度、解决该问题的关键是对候选Web服务的输入输出数据关系进行建模,以及有效利用这些已有的数据依赖关系实现服务合成的请求。通过从Web服务规范语言中提取Web服务的语义信息．掏建Web服务的有向图,并分析Diikstra算法用于Web服务合成的问题。提出了相应的船决办法,给出了一个基于Diikstra算法的Web服务合成选择策略的算法。该算法能在合成中选择最恰当的操作组合．产生最终的复合服务。     

一种自动化的Web服务语义注释方法

分析了XML Schema和DAML文档,发掘二者在组成结构上的相似性,提出了一种联系WSDL文件和DAML本体描述文件的中间数据模型,通过将XML Schema格式的WSDL文件和DAML描述的本体文件映射到这种公共的数据模型上,使二者可以进行比较匹配,从而为自动化的语义注释提供支持。实验结果证明,该方法能为Web服务描述文件自动地添加语义信息。     

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．