基于OWL-S的服务发现语义匹配机制

 本文提出一种基于OWL-S的语义web服务匹配系统的机制,将语义元素引入UDDI系统中,从而在UDDI中保存语义信息.系统通过语义服务匹配算法提高web服务匹配的准确度和召回率,并通过数据映射机制保证模型对于当前的服务发现标准UDDI基础架构的兼容以及UDDI标准操作接口的透明性.系统使用本体概念的索引机制提高服务发现的效率.而且,系统在建立和维护索引的过程、或服务的匹配过程中使用近似概念搜寻算法进一步提高本体概念搜寻和服务匹配的效率.     

基于混合语义相似度的服务匹配方法

服务匹配已经成为服务计算领域的一大热点.合理的服务匹配算法可以帮助服务需求者寻找到满足自己需求的服务.在分析现有的服务算法基础上,提出基于混合语义相似度服务匹配方法MSSMA（Mix Semantic Similarity Matching Algorithm）.将比较成熟的语义相似度算法和基于匹配等级的计算方法相结合,从而提高服务匹配的精度.     

基于语义聚类的Web服务发现机制

本文提出了一种基于语义聚类算法的两阶段Web服务发现机制。第一阶段,给定一个查询,首先通过聚类算法过滤掉哪些内容与查询不符合的Web服务;第二阶段针对这个数据集使用PLSI算法,进一步进行聚类获得一个有限的语义相关组,使用PLSI方法可以发现隐藏在查询和Web服务中的语义概念,这样服务匹配可以在语义概念层次进行。     

基于细粒度数据语义的Web服务匹配方法研究

基于结构匹配的Web服务发现方法常常由于XML Schema定义的灵活性,使得一些本来语义相近的Web服务由于描述结构的不同而匹配失败,且计算开销较高。为此提出了一种基于细粒度数据语义的SAWSDL服务匹配方法和一个数据语义分解转换算法。将每一个消息级参数转换为多个细粒度的数据参数,使得基于消息级的SAWSDL服务匹配转化为更细粒度的数据语义匹配。实验结果表明该方法能够提高Web服务的效果,且计算开销较低。     

KMP算法在Web服务语义标注中的应用

对Web服务进行语义标注是指基于领域本体对web服务进行语义描述,使其能够被计算机所理解,因此标注算法的优劣直接会影响到Web服务标注的准确率.目前人工标注方法繁琐,而全自动标注方法又无法保证其准确性,因此研究半自动语义标注是很有必要的,提出了一种概念相似度标注算法,重点介绍了KMP算法在其中的应用.大大提高了Web服务语义标注的效率和准确率.     

基于核Batch SOM聚类优化的语义Web服务发现机制研究

如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务已成为制约服务发展的瓶颈之一。该文针对现有Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个主要问题,提出了一个基于核Batch SOM神经网络聚类优化的语义Web服务发现框架。该框架分别在服务表示阶段引入WordNet和隐含语义索引技术对Web服务进行语义扩展和概念语义空间降维;在服务分类阶段利用核机学习理论改进一类适用于Web服务分类的核Batch SOM神经网络算法;在服务匹配阶段提出一种基于核余弦相似性测度的Web服务匹配算法。最后,真实Web服务数据集上的实验结果验证了所提出方法的可行性。     

基于社会网络的语义Web服务发现模型

web服务发现模型是为了满足用户各种用途的web服务方式,以代码重入和松散耦合的方式以最优的组合实现可以提供用户需要的web服务模型。web服务发现模型是一种面向服务系统架构的一类基础性问题,但是又是解决用户不同需求十分有效的模型。通过对本体特性和发现模型的结构特点的研究,在本文中引入了本体解析的web服务标注算法和环境语义web发现模型。从而更好地实现web服务发现模型的选择用户所要求的服务的准确性,也为web服务的智能匹配做出了探索。     

基于编辑距离和相似度改进的汉字字符串匹配

为解决中文字符串匹配精度较低的问题,提出了一种基于编辑距离和相似度改进的汉字字符串近似匹配算法,针对汉字字符串特点,使用汉字拼音和五笔编码计算;通过改进动态规划算法,能够有效提高编辑距离的计算准确度以及执行效率;再引入考虑交换问题的归一化算法,以语义编辑距离与长句长度的比值作为归一化结果,以此来提高近似匹配算法的准确度。实验结果表明,改进后算法计算的相似度质量要优于改进前的算法结果,且对提高算法效率和查全率、查准率和时间性能等指标均有明显改善,证明该算法的可行性和有效性。     

粗糙集近似集不确定性研究

粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.然后进一步给出了多粒度知识空间下相似度的变化规律,提出了粗糙集近似集的模糊度概念,分析了粗糙集近似集的模糊度在多粒度知识空间下的变化规律,进而提出了相应的属性约简算法.从新的视角构建了目标概念与其近似集的差异性度量方法.     

基于本体论和标记图相似性的Web服务匹配算法

随着各种已有Web服务数量的日趋增加，如何快速发现可用的Web服务变得愈加重要。而随着语义Web服务的不断发展．Web服务发现也从原来的单纯采用关键字或简单分类逐渐转变为更多地使用语义信息。发现的关键在于匹配，而目前一些较成熟的技术，如OWL—S，采用了本体技术对Web服务进行描述．因此，文章提出了一个基于图相似性的本体匹配算法．通过构建Web服务本体并转化成标记图进行匹配．实现语义Web服务描述的匹配，从而准确快速地发现满足特定需求的Web服务。     

基于服务链的Web服务组合方法

以Web服务本体和领域本体为基础,采用服务轮廓的匹配算法,提出一种基于语义匹配的查找服务链的方法。使用这方法可以根据服务请求发现一个服务链,将这个服务链组合起来,可以满足请求者的需要。把本方法应用到一个具体的实例,说明本方法是怎样查找服务链的。     

基于P2P网络之上移动agent的Web服务发现机制

分析了传统服务发现机制存在的问题，针对移动嵌入式环境，提出了基于P2P之上移动agent的Web服务发现机制，讨论了其体系结构和工作模型设计的关键技术。     

本体的Web服务自动化技术研究

随着Web服务应用的不断深入,其个性化、智能化方面的缺陷成为亟待解决的问题.讨论了本体技术和OWL-S规范.结合目前的研究成果说明了如何利用本体和OWL-S实现web服务的自动发现,调用和组装.     

基于语义扩展的Web服务发现方法

提出了一种基于语义扩展的Web服务发现方法,对服务描述和服务请求中的领域概念进行了同义扩展、特征扩展和合成扩展,在输入输出的匹配上提出了“扩展的语义包含”的概念,实验表明,该方法在不降低服务查准率的前提下,提高了服务的查全率。当单个服务不能满足服务请求时,尝试服务组合匹配服务请求的方式,采用基于H*算法的启发式的服务组合方法,将问题转化为搜索从初始节点到目标节点的通路问题,该方法采用估值函数引入了启发知识,提高了搜索的效率。     

An improved hybrid semantic matching algorithm with lexical similarity

In this paper, we proposed an improved hybrid semantic matching algorithm combining Input/Output (I/O) semantic matching with text lexical similarity to overcome the disadvantage that the existing semantic matching algorithms were unable to distinguish those services with the same I/O by only performing I/O based service signature matching in semantic web service discovery techniques. The improved algorithm consists of two steps, the first is logic based I/O concept ontology matching, through which the candidate service set is obtained and the second is the service name matching with lexical similarity against the candidate service set, through which the final precise matching result is concluded. Using Ontology Web Language for Services (OWL-S) test collection, we tested our hybrid algorithm and compared it with OWL-S Matchmaker-X (OWLS-MX), the experimental results have shown that the proposed algorithm could pick out the most suitable advertised service corresponding to user’s request from very similar ones and provide better matching precision and efficiency than OWLS-MX.     

结合语义与模糊推理的两阶段服务组合

如何选择Web服务使组合服务的功能性属性与非功能性属性都能满足实际需求,是当前服务组合领域研究的一个重要问题.通过引入语义和服务质量,给出服务组合的形式化分析方法.该方法采用模糊Petri网建模,利用模糊Petri网的模糊推理能力,在语义层次上对服务组合进行功能性匹配.提出服务的服务质量QoS匹配度模型,对组合服务进行服务质量匹配.仿真结果表明,该方法可以解决综合考虑语义和服务质量的组合问题.     

基于动态描述逻辑的服务组合及质量模型

 本文提出一个基于动态描述逻辑的Web服务自动组合框架.在该框架中,Web服务自动组合被划分为逻辑层和实现层两部分,于是服务的自动组合问题在逻辑上归结为一个动作规划问题,在实现上归结为一个根据动作选择具体服务的服务选择问题.基于该框架,本文给出了一个支持非线性QoS聚合和显式数据流声明的QoS模型.得益于合理的服务组合框架和QoS模型,本文提出的服务选择方法可以将复杂服务分解为较小的服务,然后分别用递归的剪枝算法求解.实验显示该方法是有效的,不但可适应候选Web服务数量较大的情况,且相对于现有方法能更好地处理服务组合中的复杂结构.