基于分布式本体的服务选择方法

面对分布式环境下涌现的海量Web服务选择问题,本文提出基于本体的企业信息集成框架,以此为基础研究如何加强语义对企业信息交互的支持.首先,提出支持多企业共建服务描述信息的分布式本体构建方法,其间给出业务信息的规范化模板,进而利用本体映射使多本体间相互理解;在此基础上提出一种依靠语义相似度进行服务发现的方法.该方法能够较好地支持由不同企业常用数据格式创建的分布式本体间的信息理解,实现对服务请求方和服务提供方的语义描述,从而提高服务匹配的查准率和查全率.     

基于服务提供方与请求方的语义Web服务选取研究

充分考虑请求方与提供方的情况,结合服务提供方的信誉度与服务请求方的满意度,以请求方的满意度为主,参考提供方的信誉度,提出了一个服务发现与选取的参考模型WSDM-CS,结合本体深入讨论了信誉度与满意度的实现算法,并应用到语义Web服务中, 以提高在语义Web服务选择中的准确性和可靠性.     

基于WordNet的Web服务发现模型

针对目前语义Web服务发现机制只能基于一个本体发布,查找的缺点,结合WordNet本体库与OWL-S语义描述语言设计一个语义明确的Web服务发现模型。该模型中采用OWL-S对Web服务进行语义描述,对领域相关本体中的概念进行预处理,以WordNet提供的术语语义为基础,建立一个全局领域相关本体。这种全局领域本体建立方法避免了因对概念理解不统一而产生的不一致性,得到的本体易于扩展。     

基于QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。     

语义网服务中的本体综述

作为实现下一代Web的集成方案,语义网服务将语义Web技术和Web服务技术相结合,以支持Web服务的自动发现、选择、合成和执行.本体是语义网服务的理论基础.介绍了Web资源描述本体OWL和Web服务描述本体的概况,并对3种主流的Web服务语义描述框架进行对比分析,为语义网服务中本体的创建提供基础知识.研究了语义网服务中存在的各层次的本体异构问题,明确了语义网服务中本体集成的主要研究方向.     

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.     

一种基于多本体体系的语义Web服务访问控制方法

提出一种基于多本体体系的语义W cb服务访问控制方法。首先,基于分布式描述逻辑DDI,刻画了一种基 于桥接本体的跨域多本体体系,它为语义Web服务的访问控制提供了知识库;其次,在基于语义的访问控制方法基础 上,给出了适用于语义Wcb服务的访问控制模型;最后,设计了基于多本体体系的语义W cb服务访问控制方法及其 体系结构,并给出了该方法的案例应用。在语义Web服务的访问控制方法中,基于桥接本体的跨域多本体体系既为 各安全域的语义模型提供了语义关联,又保证了各安全域中语义表示的隐私性。     

面向Web服务发现的本体知识库

本文探讨了面向Web服务发现的本体知识库的构建方法及其形式化描述。作为语义Web服务的发现框架中数据层和语义层,面向Web服务的本体知识库与一般的常识知识库不同,它既要表达领域本体的知识(本文涉及旅游领城知识),又涉及到Web服务的形式化描述以及个人兴趣模型的描述,以支持形式化的规范查询请求,并应用本体间的关系最终实现Web服务智能发现。本文通过一个Web服务发现实例说明此模型的应用价值,并与传统的本体知识库进行了对比。     

基于本体和语义Web服务的供应链知识集成

运用本体论、语义Web、Web服务和多Agent等技术研究供应链系统知识集成的方法，提出了一个基于本体和语义Web服务的多Agent供应链知识集成架构，讨论了供应链系统中基于语义Web服务的智能服务机制和基于元本体和共享本体的多Agent协作方法。     

一种基于本体的分布式面向服务的体系结构风格

语义Web服务,作为本体技术与面向服务的体系架构的完美结合,已经成为语义Web和面向服务的软件工程的一个重要研究方向。OWL-S和WSMF等语义Web服务方法,为Web服务描述标准（WSDL）,提供了基于本体的框架,从而实现服务的自动化发现、调用和组合。但基于原有语义Web服务方法,处理组合服务时,对子服务构件之间通信的建模缺乏实际意义上的语义。基于本体和P2P技术,建立一套通用的分布式的面向服务的体系结构——DisOntoSOA。DisOntoSOA不局限于任何一种编程语言和任何一种特定的Web服务技术。因此,只要是结合本体与SOA的方法,都适用于该体系。     

基于语义描述的分布式Web服务发布与发现

结合P2P与Web服务语义描述技术,提出了一种基于分布式哈希表的非集中式Web服务发布与发现方法。通过定义服务供求双方共同遵守的领域本体,实现具有同样语义概念的两种不同描述的统一,提高服务发现的效率和准确度。利用类别本体对领域本体的组织,提出了层次式Web服务目录系统。基于该系统,服务的发布与发现是在特定应用领域范围内进行,因此减少了服务搜索空间,提高了服务发现的效率。     

基于OWL-S的语义Web服务发现方法

随着Web服务的广泛应用和迅速发展,服务的种类和数量越来越多,要在众多的Web服务中高效地发现满意的服务成为一个关键的问题。目前的Web服务发现方法大多是采用基于关键字匹配的机制,查全率和查准率不高,难以满足用户的需要。针对这个问题将OWL-S引入服务发现,为Web服务添加语义信息,运用本体推理技术,文中提出一种基于OWL-S的语义相似度匹配度计算的Web服务发现方法,并设计了服务发现原型系统。实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果。     

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。     

基于本体的多约束服务发现

随着Web服务的广泛应用,服务发现成为服务请求者和服务提供者之间的重要环节,服务发现机制的优劣直接关系到整个服务应用的质量.为了向服务请求者提供高质量的Web服务,提出一种基于本体的多约束服务发现机制,该服务发现机制在语义层面从多个角度选择满足服务请求者需求的最佳服务,从而提供更准确的服务,提高服务的性能;最后实验数据表明基于本体的多约束服务发现机制能在很大程度上提高查准率,进而可以明显地提高服务系统质量.     

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.     

基于功能语义的Web服务发现方法

随着Web服务技术的发展与应用,基于功能语义进行Web服务发现已经逐渐成为服务使用者最为迫切的需求.而现有的服务发现机制还不能很好地解决这一问题.所以提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法.通过定义Web服务功能描述模型,规范服务提供者和使用者对Web服务功能的描述;同时构建了领域功能本体,提出语义标注的机制,从而让用户可以基于功能语义发现Web服务.并设计了基于功能语义的Web服务描述语言,构建了原型系统,为基于功能语义进行服务发现提供了一种有效可行的方法.     

约束驱动的语义Web服务相似性问题研究

目前,在Web服务处理过程中,服务需求者和服务提供者间还是以语法的形式去理解对方,Web服务发现的目的只是能够查找到满足需求者基本要求的服务,很难按照需求者的具体要求细致地描述服务,这样查找到的服务很难达到优化的目的。我们主张通过对Web服务添加丰富的语义描述,将需求者的要求按约束的形式形成服务模板,然后将服务模板与从服务注册库中的服务进行基于语义的相似性评价,从而形成候选服务集合,最后从该集中找到能全面满足需求者要求的最佳服务。这在很大程度上提高了Web服务处理的精准度和效能,同时将以往能否找到合适Web服务的问题提升为怎样选择最佳Web服务的问题。     

基于UDDI的Web服务发现研究

基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了基于语法层关键字的匹配方法,缺乏语义推理的支持.在相关研究的基础之上,提出了一个基于UDDI的Web服务注册/发现方法,使得服务提供者可以发布OWL-S语言描述的服务,并发布到UDDI注册中心.在传统UDDI注册中心之外新建一层Sem-UDDI注册中心,使用Sem-UDDI注册中心来存储服务的语义信息和服务相关的分类属性,并由服务匹配引擎计算服务属性之间的语义相似度,从而支持基于语义的推理查询,增强了UDDI的语义Web服务发现的能力.