基于OWL-S过程模型的Web服务发现方法

现有Web服务发现方法未考虑过程行为的相关信息,导致所发现的服务不能较好地满足用户需求且查准率较低。针对该问题,提出一种基于OWL-S过程模型的Web服务发现方法。将OWL-S过程模型转化为过程图,根据两过程图的相似度,判断两服务过程的匹配程度。实验结果表明,该方法能准确地匹配两服务的过程模型,具有较高的执行效率和较好的匹配效果。     

一种基于BPEL4WS的语义Web服务组合框架

针对Web服务的组合问题,给出了一种基于BPEL4WS(Business Process Execution Language for Web Services)语言的语义Web服务动态组合框架.该框架把一些具有相似性的商业流程定义成一个抽象流程模板APT,每个活动节点所需服务的语义信息用PPC模型描述,并引入一个OWL-S/UDDI转换器使Web服务在UDDI上的注册信息与该服务的语义信息之间进行转换,实现UDDI注册信息与语义信息的关联,以便于语义匹配及服务绑定.通过语义匹配组件匹配选择合适的Web服务,并通过APT绑定组件把所选Web服务的相关信息动态绑定到APT模板中,从而实现Web服务的动态组合.该框架增强了Web服务组合的灵活性和动态性.     

模型驱动架构的语义组合Web服务的验证

针对语义Web服务的组合与验证问题,提出了基于模型驱动架构（MDA）的组合方法与基于语义匹配度的匹配方法。组合方法使用UML类图和用例图对OWL-S进行静态组合建模,使用活动图对OWL-S进行动态组合建模。在建模过程中使用基于语义匹配度的匹配方法,选择可用的子Web服务确定最合适的组合Web服务,并将该组合UML模型转化为可验证的Promela语言,使用SPIN工具进行验证,通过验证的UML模型作为模板保存于本体的知识库中以便使用。该模型提高了开发语义Web服务的效率,保证了组合过程的正确性,还能利用模板与语义匹配度实时发现与选择可用的Web服务。     

基于模板和上下文的语义Web服务动态组合

为了适应环境和上下文信息的动态变化并提供适时适地的服务,Web服务组合要能满足处于动态变化环境中的个性化用户需求。文中提出了一个基于模板和上下文的语义Web服务组合框架,该框架使用抽象服务流程进行Web服务组合建模,利用本体来进行上下文信息建模并支持基于JESS的上下文信息推理,在原有基于语义的Web服务匹配的基础上,实时地感知上下文信息来进行Web服务动态绑定。该方法提高了服务组合的成功率和动态适应性,并且满足了用户的个性化需求。     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Weh服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量(Qos)需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题.基于OWL规范定义了一个QoS元模型--OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中.根据提出的Qos元模型给出了一个基于Qos的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配.实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率.     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Web服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量（QoS）需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题。基于OWL规范定义了一个QoS元模型——OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中。根据提出的QoS元模型给出了一个基于QoS的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配。实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率。     

数据和时间感知的Web服务组合模型检测

为了验证Web服务组合中的数据属性和时间属性,提出了一种基于数据和时间感知的服务模型DTSM的Web服务组合模型检测方法。首先将I3PEL描述的Web服务组合转换为含有数据流信息和时间信息的形式化模型,然后将该模型映射至UPPAAL规约,最后应用模型检测工具UPPAAL实现了Web服务组合的正确性验证。     

按需集成服务的发现算法研究

为满足用户按需交换动态信息的要求,Web服务应当可以动态按需协同工作,完成任务,提供信息,即动态地按需集成Web服务。服务发现是服务组合的关键问题。针对现有的服务发现方法要么依赖关键字查找,查准率低;要么基于语义描述,难以保证服务组合的性能和质量。在场景驱动的业务模型构造方法基础上,构建了一个基于场景的按需服务集成方法框架,提出了一种依据“先筛选后匹配”原则的服务自动发现方法。测试验证该方法具有高查全率和低查错率的特性。     

QoS本体驱动的Web服务发现

当前Web服务发现过程中,为满足不同用户的个性化选择需求,一种具有可靠服务质量保证的Web服务匹配方法是迫切需要的.基于WordNet本体,文中提出一种考虑QoS语义和数值综合匹配的QoS匹配模型.该匹配模型包含了语义匹配、数值匹配、多属性决策矩阵、领域专家意见、以及获得Top-k候选服务等过程,文中讨论了这些匹配过程,并进行了仿真实验.结果表明,与传统方法相比,采用文中提出的QoS匹配模型在一定程度上提高了Web服务发现的查准率.     

考虑非功能因素的Web服务发现算法研究

基于语义的Web服务发现研究主要集中在Web服务功能匹配上,但在实际应用中非功能因素已成为Web服务发现的重要依据.提出了一个考虑非功能因素的语义Web服务发现框架,采用分类机制及相应的匹配级别和预处理机制,以方便用户查找到与自己需求最接近的服务.通过一个实例表明了整个匹配模型的可行性.