基于语义相似度的Web服务发现研究

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。文中在分析现有相关研究的基础上，给出了一种基于语义相似度的Web服务发现方法。该方法充分利用服务中存在的语义信息，针对服务请求和广告服务中描述的功能进行匹配，并通过语义相似度来衡量两者匹配的程度。文中具体给出了服务间语义相似度的计算方法并通过示例说明了服务匹配的过程。     

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。     

基于语义相似度的Web服务匹配研究

现有的语义Web服务匹配算法没有考虑到本体概念间的多元关系,导致概念的语义不能被完整地反映出来,从而影响了算法的匹配性能。利用本体概念间的多元关系定义了一种语义距离,并通过该语义距离给出了概念间的语义相似度计算方法,在此基础上提出基于语义相似度的Web服务匹配算法。该算法通过本体概念间的语义相似度来反映Web服务的匹配程度。最后,通过对比实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于语义向量模型的Web服务匹配方法*

针对当前Web服务匹配方法中存在的缺陷,将语义Web服务匹配方法与信息检索技术相结合,提出一种利用语义相似度扩展向量模型的Web服务匹配方法,并通过实验对匹配效果进行了检验与分析。实验结果证明,与基于经典向量模型的匹配方法和相关语义匹配方法相比,该匹配方法具有更高的准确率。     

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.     

基于语义的Web服务发现算法

传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,查询得到的服务往往不是用户想要的.在基于接口的Web服务发现的基础上,改进了Web服务描述模型,增加了服务质量(QoS),提出了分步过滤匹配算法.先通过服务类别过滤器进行语义过滤筛选,去除不相关的Web服务,然后通过服务相似度度量候选服务和请求服务之间的相似程度.候选服务和请求服务之间的相似度是通过服务功能相似度和服务质量相似度两个方面进行综合评估的.最后,通过实验证明了该匹配算法的可行性和有效性.     

基于OWL-S的语义Web服务发现方法

随着Web服务的广泛应用和迅速发展,服务的种类和数量越来越多,要在众多的Web服务中高效地发现满意的服务成为一个关键的问题。目前的Web服务发现方法大多是采用基于关键字匹配的机制,查全率和查准率不高,难以满足用户的需要。针对这个问题将OWL-S引入服务发现,为Web服务添加语义信息,运用本体推理技术,文中提出一种基于OWL-S的语义相似度匹配度计算的Web服务发现方法,并设计了服务发现原型系统。实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果。     

基于本体的Web服务发现方法研究

针对传统Web服务发现准确率低下的问题,提出一种基于本体的服务发现方法.该方法首先基于领域本体构建了Web服务描述模型,并应用OWL-S描述Web服务增强了Web服务的语义信息,然后从基本信息语义相似度、功能语义相似度等方面综合计算Web服务相似度,最后基于Web服务相似度进行请求服务与目标服务的匹配.给出了基于本体的服务发现相关算法,并设计了基于三层架构的服务发现原型系统.实验结果表明,该方法可提高Web服务发现的查全率及查准率.     

基于 OWL-S 的语义 Web 服务发现方法

随着 Web 服务的广泛应用和迅速发展,服务的种类和数量越来越多,要在众多的 Web 服务中高效地发现满意的服务成为一个关键的问题.目前的 Web 服务发现方法大多是采用基于关键字匹配的机制,查全率和查准率不高,难以满足用户的需要.针对这个问题将 OWL-S 引入服务发现,为 Web 服务添加语义信息,运用本体推理技术,文中提出一种基于 OWL-S 的语义相似度匹配度计算的 Web 服务发现方法,并设计了服务发现原型系统.实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果     

基于语义相似性的Web服务匹配算法

随着互联网应用的不断丰富,如何高效而准确地发现用户所需的Web服务已成为重要的挑战。传统基于关键字和语义匹配的方法存在查全率低和效率低下的问题,无法满足实际应用。提出基于语义相似性的服务匹配算法,实现了基于层次本体的概念相似性计算,并改进了原有二分图最优匹配算法的不足。根据该算法实现了一个Web服务发现原型系统。经实验证明,该方法不仅具有较高的查全率,且算法效率是满足目前服务发现需要的。     

基于功能语义的Web服务发现方法

随着Web服务技术的发展与应用,基于功能语义进行Web服务发现已经逐渐成为服务使用者最为迫切的需求.而现有的服务发现机制还不能很好地解决这一问题.所以提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法.通过定义Web服务功能描述模型,规范服务提供者和使用者对Web服务功能的描述;同时构建了领域功能本体,提出语义标注的机制,从而让用户可以基于功能语义发现Web服务.并设计了基于功能语义的Web服务描述语言,构建了原型系统,为基于功能语义进行服务发现提供了一种有效可行的方法.     

一种基于循环匹配的Web服务发现策略

随着互联网的高速发展和广泛应用,互联网用户对服务的要求越来越高,同时开发人员对代码的重用和应用服务松耦合的要求也越来越高。Web服务则提供了一种解决上述问题的方法,而传统的Web服务匹配主要是基于关键字的,缺乏对语义的支持,因而在服务匹配方面的效率较低。采用语义概念来表达Web服务的描述性内容,并针对概念之间的二义性提出了一种循环匹配的方法来计算概念之间的相似度,并最终来确定请求服务和广告服务的相似度。最后,实验证明本文提出的策略有较好的可行性和有效性。     

基于语义的Web服务发现机制研究

针对基于关键词Web服务发现的不足,采用OWL-S作为服务描述语言,为Web服务添加语义描述,构建一种基于语义的Web服务发现机制.本文首先将Web服务请求进行语义解析,生成请求服务文档,然后在服务注册库中通过服务匹配算法,得到候选服务集,并借助线形评价标准对所选服务进行语义评估,为服务请求者选择最优的服务.     

一种基于本体的Web服务发现框架

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。目前基于关键字和基于框架的服务发现机制,将查询结果通过一定的排序法则呈现在用户面前。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Web服务,从而提高查准率。     

基于语义描述的分布式Web服务发布与发现

结合P2P与Web服务语义描述技术,提出了一种基于分布式哈希表的非集中式Web服务发布与发现方法。通过定义服务供求双方共同遵守的领域本体,实现具有同样语义概念的两种不同描述的统一,提高服务发现的效率和准确度。利用类别本体对领域本体的组织,提出了层次式Web服务目录系统。基于该系统,服务的发布与发现是在特定应用领域范围内进行,因此减少了服务搜索空间,提高了服务发现的效率。     

基于QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。