基于重写技术的语义Web服务研究

随着对Web服务的不断深入研究和应用,出于各种服务自动化任务的需要,语义Web服务逐渐成为学术界的研究热点。可以看出这些研究大都基于服务单个操作级别的语义进行推理,而对于多个操作之间的语义联系却很少涉及。提出Web服务的重写模型,通过为Web服务添加操作之间的重写规则语义,将Web服务建模为服务重写系统,利用重写技术中的推理机制,实现对Web服务的分析和挖掘。这个方法可应用于服务的QoS优化,以及服务的组合与融合等方面。     

语义Web服务组合综述

语义Web服务的目标是,利用语义Web技术将Web服务的静态描述和动态行为与功能有机地结合起来,解决Web服务的自动发现、组合和执行等问题。语义Web服务组合是服务资源重用的一种重要方式,也是语义Web服务研究领域的一个重要内容,它以现有的语义Web服务资源为基础,通过服务组合为基于Internet的大规模复杂应用提供新的、更多的可用资源。首先对语义Web服务相关的基本概念进行归纳和总结,概述语义Web服务组合的研究内容和目标,然后根据语义Web服务组合中使用的方法学对其进行分类并分析这些方法的实现过程和特点,最后总结全文,指出下一步的研究方向。     

语义Web与推理系统的应用研究

分析了语义Web的体系结构及其相关知识,对本体论的逻辑基础进行了研究.在此基础上提出了一种有效的推理系统.     

基于语义的Web信息检索系统的研究

提出了对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的一种检索方法.通过对现有的三种语义检索系统原型的分析,提出了一个改进后的实现框架,在此框架中文档资源和查询都可用Web本体语言描述.这些描述提供了关于文档和其内容结构化或半结构化的信息.当这些文档被索引后执行语义查询时或者查询结果处理时,它可以对这些信息进行语义推理,从而将极大地提高检索效果.     

语义Web服务——Web服务的扩展

语义Web服务是应用语义Web技术对Web服务的扩展.使信息具有语义就是用计算机内的Ontology中的概念作标记符对信息进行标记,对该过程予以支持的就是语义Web技术,即Ontology的构建技术、Ontology的使用技术(语义推理技术)和信息的语义标记技术.语义Web技术对Web服务的扩展可具体化为两项任务:服务提供者、服务请求者和服务注册处三类服务主体均内置Ontology;发布、查找和绑定三种交互信息均采用语义标记.     

智能服务--Web服务和语义Web集成研究

现有Web主要是为人使用Web上的内容设计,如何自动发现、执行、组合及互操作Web上的信息,提供智能服务,是Web服务努力的方向,Web服务虽然也制定了发现、描述、信息交换的标准,但这些标准不支持智能服务,其原因是现有Web服务缺乏清楚的语义标记,该文提出将语义Web技术和Web服务结合来实现智能服务的思想,即为Web服务增加语义标记以实现Web服务的智能性,并就其可行性进行了阐述,最后给出了具体实现的方法。     

基于Topic Maps的语义Web服务组合引擎研究

针对Web服务组合流程控制、服务组合吞吐率等问题,提出一种基于主题图的语义Web服务组合引擎方法,通过基于本体的语义Web服务描述,并将Web服务与主题图进行抽象,用一种服务主题去表示语义Web服务,以便使用主题图的特征,而主题图可方便地实现语义服务导航定位,使得Web服务所处状态可定,目标明确。因此该语义Web服务组合引擎是从UDDI注册(UDDIr)和查询能力(UDDIs),语法检测(GD)和语义识别(SI)能力,服务主题图的相似度(STS)、匹配度(STM)和适应度(STF),服务主题特征刻面分类能力(SFC),服务主题权限访问程度(STP),刻面深度判定(FDD),服务主题协同能力(STC)角度去建立;并通过数学方法进行定义。最后通过用Java编程实现实验模型表明,该方法可行且有效。     

用描述逻辑进行语义Web服务组合

针对面向服务功能的语义Web服务组合问题,特别是经典的人工智能规划方法无法有效地处理Web服务执行过程中动态产生的新个体,以及基于服务匹配的方法则无法充分利用服务I/O参数类型之间大量的语义关联等关键问题,通过动态逻辑和描述逻辑之间的对比研究,采用描述逻辑公理来刻画Web服务的IOPR(inputs,outputs, preconditions and results),扩展了基于动态逻辑的人工智能规划方法,提出了把语义Web服务组合问题转化为描述逻辑推理问题的方法,克服了经典的人工智能规划方法中的困难和基于服务匹配的服务组合方法的缺点.     

语义Web在Web服务中的应用

在分析了现有的Web服务标准和语义Web的基础上，介绍了一种把二者结合起来的语义Web服务（SwS）。它可以实现在不需要人的参与下，Web服务的自动发现、自动调用和自动组合。对于语义Web服务的开发有3种方法，文中重点介绍了实现SWS的一种基于本体的面向代理的OWL—S开发方法。     

改进的语义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行为约束的考虑及传统推理匹配的结果中同一级别不能再区分的缺点,设计了一种带服务行为约束的基于推理和语义相似度计算的匹配方法。方法分为三步：第一步进行服务行为约束兼容性检测;第二步对待匹配的两个服务进行推理;第三步在第二步基础上进行本体概念间的语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度。这样每个服务都有了一个精确的匹配度值,避免了传统方法中多个服务因拥有同一个匹配度等级而不能再区分的不足。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。     

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.     

一种基于工作流的语义Web服务组合系统设计

设计了一种基于工作流的语义Web服务组合系统框架,重点对工作流组合管理层的结构及运行原理进行了说明,对服务管理层中Web服务的注册、发布、组合和调用等实现机制进行了阐述。由此构建的系统能够自动地组合和调用Web服务。     

Web服务组合综述

Web服务技术的快速发展使得利用Web服务组合来满足应用的需求成为可能。首先介绍了Web服务体系结构和两种有代表性的Web服务描述方式,接着着重介绍了当前主流的三大类Web服务组合方法并分析了各自的优缺点,最后指出Web服务组合研究面临的挑战。     

基于改进语义熵最大化模型的服务发现算法

语义匹配与发现是语义Web的核心内容之一。提出一种新的基于语义熵的服务发现与匹配算法。该算法通过引入语义熵的概念,把最大熵原理运用到语义识别与匹配领域,并对传统的熵最大模型进行了经验修正。通过实验对比分析,可以看出修正后的最大熵模型在服务发现计算方面具有较好的性能,该模型在一个真实的中文语义Web的语义识别项目中得到了应用,也体现出较好的精确度和性能。     

保证服务质量的Web服务优化选取

快速、准确地发现满足用户需求的Web服务是目前Web服务发现的一个研究重点。文中提出了一个基于服务质量的语义Web服务发现框架。首先采用遗传算法来实现服务的聚类预处理,以此来降低服务的查找空间,提高服务的查询效率。进一步,针对服务请求者对服务质量的需求,实现了基于WSMO-QoS的服务匹配策略。最后,实验结果表明了所提方法的有效性。     

基于语义WEB的动态服务组合技术研究

本文描述了我们对动态服务组合技术的研究成果。本文首先对Web服务组合进行介绍;然后对Web服务组合给出形式化的定义,并对语义Web和OWL-S进行了分析;接着给出了一个基于语义Web的动态服务组合模型;最后讨论了存在的问题。