基于语义的Web服务发现机制研究

针对基于加语义描述,构建一种基于语义的Web服务发现机制.将Web服务请求进行语义解析,生成请求服务文档,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.     

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.     

一种基于语义Web服务的匹配算法研究

传统的 Web 服务发现只是简单的基于适的 Web 服务成为主要问题.在服务使用 OWL-S 描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,给出了一种基于语义 Web 服务的匹配算法,通过服务发布者提供的服务和服务消费者寻求的服务的关系来进行匹配算法研究,提出了相应的服务匹配技术,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法,达到服务发布者和请求者可以实现语义的匹配.最后对服务匹配算法进行了实现,提高了服务的查准率和查全率.     

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.     

基于抽象服务和概率的服务发现方法

服务匹配是Web服务发现中的一个重要部分.随着Internet上Web服务的日益增多,如何从海量的服务中,迅速地找到令请求者满意的Web服务是研究者追求的目标.提出抽象服务的概念,提高了服务发现效率;给出了一种基于概率的Web服务选择算法,考虑了Web服务使用历史,让服务请求者在较短时间内得到所需的Web服务.     

一种基于语义Web服务的匹配算法研究

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,如何正确定位合适的Web服务成为主要问题。在服务使用OWL-S描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,给出了一种基于语义Web服务的匹配算法,通过服务发布者提供的服务和服务消费者寻求的服务的关系来进行匹配算法研究,提出了相应的服务匹配技术,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法,达到服务发布者和请求者可以实现语义的匹配。最后对服务匹配算法进行了实现,提高了服务的查准率和查全率。     

基于本体的服务管理代理的研究与实现

在服务管理代理应用模型中应用本体理论和相关技术,设计内部UDDI保存软件系统所适用的Web服务信息,通过匹配引擎的匹配算法实现Web服务本体和服务请求本体的匹配,应用反射技术实现动态调用被选的Web服务并将结果返回给服务请求者,从而提高了基于面向服务结构的软件系统的灵活性、稳定性和可靠性,进而满足服务请求的要求。     

Web服务组合的可靠性动态评估模型*

为了合理、高效、动态地评估Web服务组合的可靠性,为服务请求者提供高质量的组合服务,提出了一个Web服务组合的可靠性动态评估模型。该模型对服务提供者发布至UDDI注册中心的Web服务进行语义预先处理,根据语义Web服务间的逻辑组合关系,基于预推理技术构造Web服务的自动组合框架,提出了Web服务的自动组合算法,建立Web服务组合方案的路径结构;利用随机Petri网对满足服务请求者需求的服务组合路径结构进行可靠性建模,结合在线获取的Web服务可靠性信息,对Web服务组合的可靠性进行动态评估。实验示例结果分析表明,提出的模型能确保Web服务组合方案的有效性和提高服务组合的效率,对Web服务组合的可靠性评估具有较强动态性和灵活适应性。     

基于QoS本体的语义Web服务组合策略

随着Web服务技术的快速发展和广泛应用,传统的Web体系结构肯定已经不能满足日益众多的新需求, Web服务和语义Web成为Web发展的两个新兴方向。在他们相互融合下逐步发展成为语义Web服务这一新的技术。本文设计实现一个基于QoS本体的语义Web服务组合原型系统,以服务请求者的QoS需求为主体,再结合QoS语义匹配和QoS数值匹配进行个性化的服务组合,从而能为服务请求者提供能满足请求者个性化需求的Web服务。     

Web服务匹配系统中的语义描述

在分布式计算环境下,Web服务发现和服务匹配技术直接关系到全球网络信息资源获取和信息的有效利用.传统的Web服务匹配和发现过程是基于UDDI并在语法级实现的.因而服务匹配模型没有涉及到语义,鉴于语义在智能匹配系统中所起的作用,本文从语义匹配的角度着重分析服务匹配系统中存在的数据语义、功能语义和服务质量语义.     

面向服务匹配问题的协同演化算法

服务匹配是服务发现的主要环节.目前,原子服务匹配过程主要存在服务匹配概念狭窄、匹配算法的时间复杂度较高及匹配方案的表示难以被智能优化算法处理等问题.针对上述问题,在原子服务匹配的基础上引入复合服务匹配、抽象复合服务匹配过程的适应度函数及约束条件,设计适用于智能优化算法处理的匹配方案的表示方法.同时,结合协同演化算法设计思路,提出基于粒子群和模拟退火的协同演化算法(PSO-SA),用以求解复合服务匹配.实验结果表明:与现有智能优化算法相比,PSO-SA可在有限迭代次数内获得精度较高的匹配结果,对不同维度的服务匹配问题具有较高的适应性,可用于提高服务发现结果的质量.     

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。     

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。     

基于混合PSO算法的语义Web服务发现

基于服务质量的语义Web服务发现方法存在未成熟收敛以及Pareto集分布不均等问题。为此,在引入基于阈值的粒子比较准则、拥挤距离函数和合力变异算子的基础上,给出一种基于混合粒子群优化算法的语义Web服务发现方法。实验结果表明,该方法具有较高的匹配度和查准率。     

一种面向多领域支持高可靠Web服务合成的服务发现模型

为支持高可靠的Web服务合成,如何发现合适的Web服务至关重要.然而,服务匹配的准确性直接影响合成的Web服务的质量,服务匹配的复杂度极大地影响服务合成执行的时间代价.本文阐述了面向多领域支持高可靠的Web服务合成模型的思想,提出了一种用于全方位描述服务的描述模式X WSDL.基于此,提出相应的基于本体的服务发现模型和匹配算法.服务发现模型包括概要匹配、功能匹配、非功能匹配和QoS匹配四部分,分服务发布匹配、服务发现匹配和服务QoS匹配三个阶段完成.通过将服务匹配部分工作分布于服务发布阶段完成,减少了合成服务执行的时间代价;按需基于约束的服务匹配增强了服务匹配的灵活性;QoS评价模型有效地保证了Web服务合成的质量.通过实际应用,验证了本文提出的服务匹配模型的有效性.     

基于语义的服务发现技术研究综述

语义Web服务是Web服务的语义扩展,它能够有效地提高服务发现的效率,并使得实现服务发现自动化成为可能。基于语义的服务发现是语义Web服务技术的核心,其关键技术包括标识语义的Web服务描述语言、基于语义的服务发现体系结构和基于语义的服务匹配算法。本文分别从这三个方面对目前基于语义的服务发现技术进行了详细的分析比较。文章最后对基于语义的Web服务发现技术进行了总结与展望。     

基于OWL-S的Web服务匹配研究

提出一种基于OWL-S描述的混合服务匹配方法,得到服务输入/输出功能参数的匹配度。该方法对服务集进行聚类以减少计算量,在语法层面上做基于奇异值分解的统计相似计算,在语义层面上基于本体做逻辑推理相似计算,根据两者结合的结果得出服务相似度计算。实验结果表明,该方法优于其他常用的方法。