基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配排序机制

随着语义Web服务技术研究工作的不断深入,因特网上语义Web服务数量急剧增加。如何快速便捷地定位可用语义Web服务已经成为一个迫切且关键的问题。在语义Web服务匹配技术研究中,其中一个重要的研究主题就是语义Web服务匹配结果的排序机制。本文在综合概括和分析各种关于语义Web服务匹配结果排序机制的基础上,提出了一种基于语义距离度量模型的语义Web服务匹配结果排序机制,利用该排序机制,计算待匹配语义Web服务的语义相似度量,并依据此度量对语义Web服务匹配结果进行排序。该度量模型将语义Web服务引用概念间的语义关系转换成可精确比较的量化度量值,对属于相同语义匹配类型的匹配候选服务也能够分别计算语义距离,区分出相同匹配类型的候选服务与服务请求的匹配程度,从而达到改善用户对语义Web服务的搜索体验的目的。     

基于语义向量模型的Web服务匹配方法*

针对当前Web服务匹配方法中存在的缺陷,将语义Web服务匹配方法与信息检索技术相结合,提出一种利用语义相似度扩展向量模型的Web服务匹配方法,并通过实验对匹配效果进行了检验与分析。实验结果证明,与基于经典向量模型的匹配方法和相关语义匹配方法相比,该匹配方法具有更高的准确率。     

改进的语义Web服务匹配算法设计与实现

引用领域本体对Web服务进行语义描述,再进行语义层上的匹配,是Web服务匹配研究领域的重要研究方向。针对传统匹配算法在语义Web服务发现中的不足,采用语义距离、匹配度系数等对其进行扩展,在此基础上实现一个原型系统。实验表明,该算法能提高Web服务的匹配精度。     

语义Web服务描述框架研究综述

语义Web服务的研究是为了解决现有Web服务发现、集成的低精确性问题。提供一个有效的语义Web服务描述框架是进行语义Web服务研究的基础。研究了目前最流行的两种语义Web服务描述框架：ESSI组织提出的Web服务模型本体框架（WSMO）和Darpa组织提出的Web本体语言描述服务框架（OWL-S）。通过对两种描述框架的比较得出结论：由于OWL—S对Web服务领域标准和语义Web领域标准的兼容性较好并且具有开放灵活的定义方式．将逐渐成为语义Web服务描述框架的推荐标准。     

语义Web服务描述框架研究综述

语义Web服务的研究是为了解决现有Web服务发现、集成的低精确性问题。提供一个有效的语义Web服务描述框架是进行语义Web服务研究的基础。研究了目前最流行的两种语义Web服务描述框架:ESSI组织提出的Web服务模型本体框架(WSMO)和Darpa组织提出的Web本体语言描述服务框架(OWL-S)。通过对两种描述框架的比较得出结论:由于OWL-S对Web服务领域标准和语义Web领域标准的兼容性较好并且具有开放灵活的定义方式,将逐渐成为语义Web服务描述框架的推荐标准。     

语义Web服务匹配算法的研究

Web服务发现是Web服务系统架构中重要的组成部分。传统的Web服务发现只是简单的基于关键字的语法匹配,服务的查全率和查准率有着明显的不足。本文在对概念及概念间的关系进行精确描述的基础上,对语义Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了一种基于语义距离的Web服务匹配算法。     

基于扩展接口语义的Web服务匹配模型研究

分析了Web服务组合的类型以及其中的接口匹配关系,通过对WSDL标准接口描述语言进行语义扩展,提出了一种轻量级的Web服务语义描述模型。该模型从服务接口的消息参数层、消息层和操作层分别扩展语义描述,将服务接口的描述从语法层提升到语义层,从而能够全方位地描述Web服务的功能、行为约束等属性。在此基础上,从这三个层次计算Web服务接口的语义匹配度,提出了多层次Web服务接口语义匹配模型。     

基于语义的Web服务匹配算法研究

针对基于推理的OWL-S/UDDI匹配算法在同一级结果间不能进一步区分匹配度导致查全率和查准率不高的问题,提出了一种基于本体概念相似度计算的服务匹配算法,该算法分别按服务的基本描述、功能和非功能(QoS)三个层次进行匹配,提高了服务匹配效率。     

语义Web服务匹配策略研究

通过OWL-s来对Web服务进行逻辑化描述,将语义Web与Web服务相结合成语义Web服务,使得可以基于Web服务的语义信息来查找和匹配所需的Web服务。在单个Web服务参数语义匹配度确定基础上,提出了一种新的确定整个Web服务的匹配策略,并完成了具体的实现。相比UDDI基于关键字的匹配,使用语义信息匹配Web服务更能满足用户的潜在需求。     

一种语义Web服务的多层次匹配方法

现有的语义Web服务发现方法大多采用匹配等级来筛选服务，查找到的服务粒度较大，也没有考虑服务质量。对OWL-S语言进行扩展，增加对QoS（服务质量）的描述，提出了五层次三阶段的多层次匹配过程，采用语义相似度进行匹配。实验结果表明该匹配方法能够保证查找的查准率和查全率。     

轻量级语义Web服务发现模型的研究

针对现有多数语义Web服务发现方法应用实施难度大,对终端用户输入信息的完整性依赖度高的问题,提出一种基于简单查询语句的轻量级语义Web服务发现模型。该模型提供给用户一个类似Google的查询界面,输入查询语句后经过领域本体匹配、基于WordNet同义词典匹配等步骤自动发现并调用相应的Web操作。另外,还利用自学机制不断扩充本体词汇以提高系统的准确率和召回率。详细分析了该模型的系统性能,并深入研究了不同情况下准确率和召回率的变化。实验结果表明,本体匹配技术及自学机制的使用是系统准确率和召回率提高的关键。     

基于Petri网的语义Web服务发现框架的研究

针对目前语义Web服务发现研究中存在的不足,提出一种基于Petri网的语义Web服务发现框架.该框架利用OWL-S本体提供的语义信息及Petir网在系统动态行为方面的验证功能,从服务注册中心发现用户所需的服务组合.Web服务的发现结果不仅满足用户的功能需求,而且保证无死锁并能够正确执行,提高了服务发现的准确性.最后通过实例分析验证了该服务发现框架的有效性.     

基于语义的Web服务发现模型研究

Web服务发现是Web服务系统架构的重要部分,现有的主流Web服务发现方法是采用基于UDDI框架的服务匹配,但由于UDDI注册中心只能提供基于关键字的查询,并且缺乏对语义信息的支持,造成服务的查准率查全率得不到保证.针对目前Web服务发现技术存在的不足,引入了语义技术,并设计了一个基于语义的服务发现原型,来验证提出的基于语义的服务发现方法的可行性.     

基于UDDI的语义Web服务发现研究

目前基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了简单的基于关键字的搜索方法,缺乏对语义推理的支持。因此给出了一种基于UDDI的语义Web服务发现的架构,通过把Web服务的语义描述发布到UDDI注册中心,并扩展查询API的规范,在服务查找中加入语义推理,从而增强了UDDI的语义Web服务发现的能力。     

基于WSDL-S的轻量级语义Web服务匹配模型

针对现有大多数基于语义的Web服务发现方法实施难度大,实用性不强的问题,提出了一种基于WSDL-S描述的轻量级语义Web服务匹配模型.该模型最大的特点是只需用户输入简单的服务查询字符串就能自动实现Web服务的匹配和调用.服务匹配经过领域本体匹配和基于WordNet词典的同义词匹配两个步骤,特别是领域本体匹配过程中的学习模块能有效提高系统性能.实验结果表明,该系统性能提高在20%到82%之间.     

基于语义的动态服务组合的改进

Web服务应用已经广泛深入,而已存在的服务也越来越不满足客户的需求,解决应用服务之间的共享和应用协作问题成为关键.基于语义的Web服务的动态组合无疑可以很好的解决这个问题,但是OWL-S还有许多方面需要完善特别是在服务质量、花费、可靠性等问题上.本论文通过对OWL-S的扩充解决了其中部分问题,并且通过描述并实现一个动态服务组合框架来验证.     

基于语义描述的Web服务工作流集成

Web服务是可以由其它软件在Internet上访问的一种软件接口。Web服务工作流则是一组按一定顺序执行的Web服务的集合。如何集成一个Web服务工作流,特别是如何运用对Web服务的语义描述来为一个工作流来自动寻找和匹配Web服务,这是目前所急需解决的问题。介绍如何用语义Web服务本体论来集成工作流,同时提出一个基于语义Web服务工作流集成的模型。     

基于语义Web的空间信息共享服务

存取、交换、集成空间信息是Web应用研究的热点之一。然而,Web是设计为人使用的,人们必须浏览、理解、选择和导航Web信息。此外,由于数据间的语义冲突和缺乏集成存取共享的空间信息的工具,空间信息很难得到利用。利用语义Web技术和常用本体,提出了查找互联网上的空间信息的方法。首先介绍了语义Web的主要概念;其次描述了语义冲突解决本体;最后详细地探讨了如何在语义Web上实现空间信息共享服务。     

基于语义规则的分阶段语义Web服务发现方法

为解决现有语义Web服务发现方法发现效率较低的问题,针对服务发现过程中服务描述不对称的特点,在现有研究基础上,提出了一种基于语义规则的分阶段语义Web服务发现方法.该方法使用语义规则来刻画服务请求描述,对服务发布本体进行了扩展,并通过分阶段服务发现,实现了服务匹配范围的准确界定,提高了服务发现的效率,保证了服务发现的质量.通过与已有算法在成功率、完成时间等方面的对比模拟实验,表明了该方法的性能.     

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。