轻量级语义Web服务发现模型的研究

针对现有多数语义Web服务发现方法应用实施难度大,对终端用户输入信息的完整性依赖度高的问题,提出一种基于简单查询语句的轻量级语义Web服务发现模型。该模型提供给用户一个类似Google的查询界面,输入查询语句后经过领域本体匹配、基于WordNet同义词典匹配等步骤自动发现并调用相应的Web操作。另外,还利用自学机制不断扩充本体词汇以提高系统的准确率和召回率。详细分析了该模型的系统性能,并深入研究了不同情况下准确率和召回率的变化。实验结果表明,本体匹配技术及自学机制的使用是系统准确率和召回率提高的关键。     

一种语义Web服务描述语言WSDL-S

服务描述是Web服务的准确定位的关键问题之一,而目前的Web服务描述语言WSDL存在语义不足、缺乏服务质量描述等问题。为了解决这些问题,本文提出一种Web服务的语义描述语言WSDL-S,它具有对Web服务的语义描述能力,从而有效支持Web服务的准确定位。     

基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配排序机制

随着语义Web服务技术研究工作的不断深入,因特网上语义Web服务数量急剧增加。如何快速便捷地定位可用语义Web服务已经成为一个迫切且关键的问题。在语义Web服务匹配技术研究中,其中一个重要的研究主题就是语义Web服务匹配结果的排序机制。本文在综合概括和分析各种关于语义Web服务匹配结果排序机制的基础上,提出了一种基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配结果排序机制,利用该排序机制,计算待匹配语义Web服务的语义相似度量,并依据此度量对语义Web服务匹配结果进行排序。该度量模型将语义Web服务引用概念间的语义关系转换成可精确比较的量化度量值,对属于相同语义匹配类型的匹配候选服务也能够分别计算语义距离,区分出相同匹配类型的候选服务与服务请求的匹配程度,从而达到改善用户对语义Web服务的搜索体验的目的。     

基于语义的Web服务自动发现、匹配及执行平台

基于UDDI技术的普遍的Web服务发现、匹配、执行平台有可能产生严重的效率及服务响应延迟问题，文中介绍了一个限定于特定领域的Web服务自动发现、匹配及执行系统以试图解决此问题，同时给出了一个基于OWL-S本体语言的系统实现。在服务选择过程中实现了地域匹配功能，并为服务请求代理提供了一个初步的行为记忆功能。     

基于QoS的语义Web服务匹配策略

Web服务技术的迅速发展使得Web服务的应用越来越广泛。因此Web服务的匹配和查找问题成为研究热点。文中引用OWL-S对Web服务进行语义描述,在此基础上增加了对服务QoS的描述。把对Web服务的输入、输出参数的语义描述匹配问题进行转化,可以转为基于领域本体库中相似概念间的语义距离计算,并根据语义距离给出了概念相似度的计算公式。对于基于语义的Web服务发现给出了匹配算法描述。在QoS约束匹配过程中,利用服务性价比的概念,为用户选择最佳性能的Web服务,同时也可以对最终的匹配结果按照请求者的意愿进行排序,以满足请求者不同的需要并使得用户同时可以根据本身需求选择性地使用服务。     

基于语义匹配复杂Web服务的算法研究

目前,Web服务发现机制中以关键词搜索方式进行服务匹配,忽略人类语言的多样性,造成较低的匹配率,同时单个Web服务无法满足客户面向业务过程的商业需求.本文研究一种基于语义匹配复杂Web服务的算法,在服务注册机制中对复杂Web服务匹配进行预处理,Web服务请求到达进行二次匹配,匹配单个Web服务或面向业务过程的一组Web服务.     

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.     

语义Web服务——Web服务的扩展

语义Web服务是应用语义Web技术对Web服务的扩展.使信息具有语义就是用计算机内的Ontology中的概念作标记符对信息进行标记,对该过程予以支持的就是语义Web技术,即Ontology的构建技术、Ontology的使用技术(语义推理技术)和信息的语义标记技术.语义Web技术对Web服务的扩展可具体化为两项任务:服务提供者、服务请求者和服务注册处三类服务主体均内置Ontology;发布、查找和绑定三种交互信息均采用语义标记.     

改进的语义Web服务匹配算法设计与实现

引用领域本体对Web服务进行语义描述,再进行语义层上的匹配,是Web服务匹配研究领域的重要研究方向。针对传统匹配算法在语义Web服务发现中的不足,采用语义距离、匹配度系数等对其进行扩展,在此基础上实现一个原型系统。实验表明,该算法能提高Web服务的匹配精度。     

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。     

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。     

基于语义的动态服务组合的改进

Web服务应用已经广泛深入,而已存在的服务也越来越不满足客户的需求,解决应用服务之间的共享和应用协作问题成为关键.基于语义的Web服务的动态组合无疑可以很好的解决这个问题,但是OWL-S还有许多方面需要完善特别是在服务质量、花费、可靠性等问题上.本论文通过对OWL-S的扩充解决了其中部分问题,并且通过描述并实现一个动态服务组合框架来验证.     

语义Web服务匹配框架模型研究与设计

针对目前语义Web服务匹配缺乏灵活、有效的匹配方法及其框架模型的现状,分析了语义Web服务匹配的各个阶段,对其中的不足进行了改进,提出了本体概念的权重的计算方法,本体概念之间相似度的具体量化计算方法,新的接口匹配方法.在语义Web服务匹配框架方面,根据语义Web服务匹配的特征,提出了基于过滤器的框架,并给出了相应的具体设计.     

基于语义Web的空间信息共享服务

存取、交换、集成空间信息是Web应用研究的热点之一。然而,Web是设计为人使用的,人们必须浏览、理解、选择和导航Web信息。此外,由于数据间的语义冲突和缺乏集成存取共享的空间信息的工具,空间信息很难得到利用。利用语义Web技术和常用本体,提出了查找互联网上的空间信息的方法。首先介绍了语义Web的主要概念;其次描述了语义冲突解决本体;最后详细地探讨了如何在语义Web上实现空间信息共享服务。     

基于语义描述的Web服务工作流集成

Web服务是可以由其它软件在Internet上访问的一种软件接口。Web服务工作流则是一组按一定顺序执行的Web服务的集合。如何集成一个Web服务工作流,特别是如何运用对Web服务的语义描述来为一个工作流来自动寻找和匹配Web服务,这是目前所急需解决的问题。介绍如何用语义Web服务本体论来集成工作流,同时提出一个基于语义Web服务工作流集成的模型。     

基于Petri网的语义Web服务发现框架的研究

针对目前语义Web服务发现研究中存在的不足,提出一种基于Petri网的语义Web服务发现框架.该框架利用OWL-S本体提供的语义信息及Petir网在系统动态行为方面的验证功能,从服务注册中心发现用户所需的服务组合.Web服务的发现结果不仅满足用户的功能需求,而且保证无死锁并能够正确执行,提高了服务发现的准确性.最后通过实例分析验证了该服务发现框架的有效性.     

基于语义Web的LBS平台研究

移动位置服务近年来发展迅速,然而当前的LBS平台对动态空间信息的存取、交换、集成方式都不尽相同,异构平台之间的内容共享与交互也存在一些缺陷.重点讨论了LBS应用如何利于语义Web和本体技术从不同领域中获取动态空间信息,设计了基于语义Web的LBS平台架构,并在此基础上实现了一个语义LBS平台原型.     

可无限分类的Web服务发现匹配算法

Web服务的目的是为了将不同组织、公司甚至个人提供的服务进行无缝的连接,建立一种松耦合的Web应用,实现资源共享的最大化。而在众多候选服务集中快速、准确地发现和选择所需要的服务即服务匹配成为其中关键的问题。在服务匹配过程中,为了减少最终参与匹配的服务的数量,提高服务发现的效率,匹配算法对参与匹配的服务集进行了预处理。并且依据服务描述本身的特点,对服务匹配中基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了无限分类的思想。最后实现了匹配算法并对性能进行了对比。