模糊C-均值聚类语义Web服务发现

为了在大量的web服务中快速、准确和高效的发现能够与请求服务相匹配的最佳服务,提出了基于模糊C-均值的语义web服务发现方法。该方法给出了扩展后的服务发现框架,增加了语义信息和服务聚类,分析现有服务发现聚类方法存在模糊语义支持不足的缺点,并综合考虑影响服务匹配的概念节点间语义距离、节点深度和密度因素。在此基础上给出了基于模糊C-均值语义相似度匹配算法。通过实验结果表明了该方法是有效的。     

基于本体概念集合相似度的语义Web服务匹配

面向应用领域的Web服务发现技术的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而来降低应用系统的开发成本和提高开发效率,而在服务发现技术中服务匹配程度的高低是一个关键。为了更有效准确地获得服务之间的匹配程度,文章从web服务的输入与输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化成本体库中概念向量的相似度计算问题,通过在考虑概念结构上的路径长度、深度和密度影响因素上计算两个概念的相似度的基础上,构建了概念集合的相似度算法。实验表明该算法较别的匹配方法在查全率、特别是查准率上得到了提高。     

基于petri网的语义Web服务过程模型匹配算法研究

为了在服务发现中提高效率及准确率,在服务匹配过程中引入了服务执行状态的变迁等因素即服务的过程模型。而Petri网能够把Web服务的过程模型进行形式化描述。该文在服务发现中引入Petri网,通过Petri网描述Web服务的过程模型,再对Petri网进行语义标注,最后通过计算过程模型的相似度来实现基于Petfi网的语义Web服务发现匹配。这种方法结合现有采用功能性参数匹配的语义web服务发现对提高服务发现率,尤其对改善服务发现准确率起到了一定的作用。     

带情景约束和增强语义的web服务匹配方法

针对目前语义web服务匹配方法中缺少对服务情景约束的考虑及传推理匹配的结果中同一级别缺少语义细分的缺点,设计了一种带情景约束和增强语义的相似度计算匹配方法。首先通过服务情景约束兼容性检测过滤掉不相关的服务;然后借助本体进行服务属性间的语义获取和语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度;最后对满足用户请求的服务进行反馈评价。实验结果表明,该方法较之传统的OWL—S／UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

快速语义Web服务发现方法

针对现有的基于本体描述的语义Web服务发现方法发现效率较为低下的问题,提出一种新的服务发现方法.该方法在基于本体距离计算语义Web服务综合相似度的基础上,利用数据挖掘中的聚类算法AGNES对语义Web服务集合进行聚类预处理,形成若干服务簇,然后应用相应服务发现算法根据相似度阈值定位于某一服务簇内进行查找匹配,从而可减少搜索空间.理论与仿真实验结果表明,该方法既可保证服务发现的准确率,又可明显提高服务发现的效率.     

基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法

基于概率信息内容的FCA概念相似度计算方法依赖于语料库中概念的频次信息,这种方法仅使用出现概率作为信息内容度量指标计算FCA概念相似度,其计算结果的准确率不高.针对上述问题提出一种基于语义信息内容的FCA概念相似度计算方法,该方法利用本体中概念间的上下位语义关系度量信息内容,以进一步提高概念一般/具体程度的度量精度;然后在本体派生的ISA层次结构上计算语义信息内容相似度,从而避免基于概率信息内容的方法对语料库的依赖;最后把语义信息内容相似度作为度量FCA概念相似度的依据,并给出了通过构造带权二部图提高相似度计算效率的方法.实验结果表明使用基于语义信息内容的方法能够在不牺牲时间性能的前提下有效提高FCA概念相似度计算结果的准确率.     

P2P网具有QoS保障的语义Web服务匹配方法

在P2P网络中,有大量的web服务,如何准确高效的发现零散分布于世界各地的语义Web服务呢？文章从P2P网络的特点出发,分析了现有的一些研究和方法,在扩展UDDI的基础上,结合目前语义Web服务匹配的多层匹配思想,提出了P2P网络中支持QoS的语义Web服务匹配和发现的有效方法。该方法采用一个四层次的匹配筛选算法,对QoS各层的匹配算法进行了深入讨论,并以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。     

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。     

基于语义的web服务发现方法的研究

提出了基于语义的Web服务发现方法,通过将OWL-S与UDDI相结合,将web服务本体映射到UDDI中的tModel以扩展web服务语义,增强了服务自动发现能力.并给出了此种方法的一个模型的具体设计.     

基于过滤级的语义Web服务发现策略

语义Web与Web services有很强的互补性,在现有技术条件下二者的统一构建了新一代Web服务--语义Web服务.描述了语义Web服务发现的任务,提出了一种基于过滤级的发现策略,最后给出了各级匹配的具体算法.基于过滤级的语义Web服务发现策略明显地缩减了服务匹配的空间,并大大提高了服务发现的时间效率.同时,相关技术还在进一步的研究中.     

基于神经网络的语义Web服务发现机制

面对目前互联网上动态多样的Web服务,如何发现最大符合用户请求的服务成为一个具有挑战性的课题。Web服务发现主要包括服务的匹配和服务的选择,虽然目前基于OWL-S和语义相似度的服务发现方法在一定程度上改进了传统的基于关键字和简单分类的服务发现机制,但也存在着在综合评价服务相似度时缺乏合理的权值分配的问题。因此,构建Web服务本体,利用神经网络合理分配各个相似度向量的权值,能够更好地发现与请求匹配的服务。     

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.     

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。     

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.     

基于非功能语义的语义Web服务匹配方法研究

目前,语义Web服务匹配方面的研究主要集中在基于服务功能性信息的语义匹配上,但是,充分利用非功能语义信息有助于提高服务匹配的精度。非功能语义信息主要是文本描述,因此,基于非功能语义的服务匹配转化为文本相似度的问题。为了支持中文,本文根据《知网》来计算文本相似度,详细介绍了词语相似度、概念相似度和义原相似度的计算方法,并进行了实验,实验结果显示加入非功能语义虽然查全率有所下降,但查准率有很大的提高,进而证明非功能语义可以提高服务匹配的精度。     

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。     

基于扩展UDDI语义Web服务发现框架的研究

传统Web服务采用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。语义Web服务是Web服务的语义扩展,它能有效提高服务发现的效率。本文基于OWL-S、描述逻辑,采用Agent技术、增强UDDI注册中心以及DL推理机JRacer,提出一个语义Web服务发现框架,使得请求与发布的服务能进行语义匹配,从而提高了服务的查准率和查全率。