基于功能语义标注的Web服务发现方法_文俊浩
基于QoS约束的改进语义Web服务发现方法
关键词 面向服务架构;语义 Web 服务;服务发现;相似度;服务质量(QoS) 中图分类号 TP393 DOI:10. 3969/j. issn. 1672-9722. 2018. 06. 024
An Improved Semantic Web Service Discovery Algorithm Based on QoS Constraints
目前,Web 服务发现方法主要分为两类:一类 是 基 于 语 法 的 服 务 发 现 方 法 ,代 表 性 的 是 传 统 的 UDDI 服务发现算法[1];一类基于语义的服务发现 方法,代表性的是 OWL-S/UDDI 等级匹配算法[2]。 前者是基于关键字的精确匹配,原理简单,但这种 语法级的匹配过程无法保证查全率和查准率;后者 引入本体概念,使服务描述多了语义信息,通过服 务概念间的包含关系进行匹配等级划分,匹配效率 有所提高,但是每个领域都需要建立相应的本体, 工作量较大,匹配精度不足的特点也较突 月 9 日,修回日期:2018 年 1 月 12 日 作者简介:许国鹏,男,硕士研究生,研究方向:信息系统与决策支持。马良荔,女,博士生导师,教授,研究方向:信息 系统与决策支持、软件可靠性。冯泽波,男,博士研究生,高级工程师,研究方向:软件安全。
基于语义聚类的Web服务发现机制
描 述 信 息 。 些 功 能 可 以 通 过 使 用 标 准 的 这
文 章 编 号 : 7 1 ( 1 ) —0 42 1 0 —9 6 2 0 0 4 0 0 8 —0 0 3
引 擎 、 务 门户 网站 以 及 服 务 注册 , 服 如 UDDI UDDI 语 法 上 允 许 使 用 基 于 关 键 字 。 在 的搜 索 和 基于 分 类 目录 的服 务 浏 览 。 此 , 因 在 UDDI , 个 服 务 查 询 者 可 以 使 用 关 键 中 一 字获 得 相 关 服 务 。
查 询不 符 合 的 W b 务 ; 二 阶 段 针 对 这 个 数 据 集 使 用P S算 法 , 一 步进 行 聚 类 获得 一 个 有 限 的 语 义 相 关 组 , 用P S ̄ 可 以 发 现 隐 藏 在 e服 第 LI 进 使 L I¥法 查 询 和 W b L 中 的语 义 概 念 , 样 服 务 匹配 可 以 在 语 义 概 念 层 次 进 行 。 e ̄务 这 关 键 词 : e 服 务 发现 We 服 务 匹 配 语 义 聚 类 主题 模 型 Wb b 中 图 分 类 号 : P3 T 文 献标 识码 : A
1 介绍
W e 服 务 作 为 一 种 分 布 计 算 技 术 , 经 b 已 引 起 了 工 业 界 和 研 究 界 的 极 大 兴 趣 。 eb W 服 务 采 用 开 放 标 准 的 接 口 和 协 议 , 以 作 可 为 一 个 基 本 的 软 件 组 件 用 于 面 向 服 务 的 应
基于语义的Web服务发现算法
信誉度 ( S_ReputationDegree ) : 用于表示 W eb 服务的信誉程 度 ,反映了 W eb服务使用者对服务的评价 。用 [ 0, 1 ]的实数来 表示 ,计算公式如下 :
0 T = 0 S_R qpu ta tionD egree =
n
。 O lga Cap rotti和 M ike Dewar等人运用描述逻辑和 OWL 语
3. 1 服务分类过滤器 ( Ca tegory F ilter)
在服务匹配时 , 首先基于领域对服务的分类 , 依据服务名 称 ,对服务库中的服务进行过滤 ,去掉与服务请求不同类型的服 务 。本文使 用 OWL 2S Profile 规范 中的 serviceCategory 来 描述
W eb服务的分类信息 , 即 W eb 服务的服务类型 , 使用 OWL 的
定义 2 服务的基本属性 : 主要包括服务 I D ( S_ I D ) , 服务 提供者 I D ( S_ProviderI D)、 服务名称 ( S_Name ) 、 服务提供者姓名 ( S_Provider Name) 、 服务版本 ( S_Version) 。
摘 要 传统的 W eb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 。在基于接口的 W eb服 务发现的基础上 ,改进了 W eb服务描述模型 ,增加了服务质量 (QoS) ,提出了分步过滤匹配算法 。先通过服务类别过滤器进行语义 过滤筛选 ,去除不相关的 W eb服务 ,然后通过服务相似度度量候选服务和请求服务之间的相似程度 。候选服务和请求服务之间的 相似度是通过服务功能相似度和服务质量相似度两个方面进行综合评估的 。最后 ,通过实验证明了该匹配算法的可行性和有效性 。 关键词 W eb服务 OWL 2S 服务相似度 服务质量
基于功能语义标注的Web服务发现方法
行接 口匹配。仿真 பைடு நூலகம்验表明, 出的方法在保证服务 匹配效率的同时, 提 有效避免 了语义异构问题, 相比传统方法
查 准率提 高 了 3 . % 。 41 关键 词 :We 务发 现 ;领域 本体 ; 能描述 ; 义标 注 ;相似度 b服 功 语
第 2 第 7期 8卷
2 1 年 7月 01
计 算 机 应 用 研 究
Ap l a i n Re e r h o o u e p i t s a c fC mp tm c o
Vo. 8 No 7 12 .
J 12 1 u. 01
基 于功 能语 义 标 注 的 We b服 务发 现 方 法 水
W E u — a ,TU L .u I G h 9 N J nh o iy n ,JAN Z u ,HE P n a “
( . ol eo o w r E gnei b ol eo C m u r c ne C og igU ir t, hn q g4 0 3 a Clg f ae ni r g, .Clg o p t i c , hn q n ei C og i 00 0,C ia e fSt e n e f e Se n v sy n hn )
Ab t a t A mi g a h x s n r be n We e v c ic v r u h a e n i ee o e et , o lxt f o ia e — sr c : i n t ee it g p o lmsi b s r ie d s o ey s c ss ma t h tr g n i c mp e i o g c lra t i c y y l snn o ig,mu h c s mp e n ,a d t ep e iin c n b u t e mp o e t i a e r s n e e e vc ic v r 叩 一 c o t o i l me t n rc s a ef r r t h o h i r v d, h sp p rp e e td aW b s r ie d s o e y p o c a e n f n t n ls ma t n oa in ra h b s d o u ci a e n i a n tt .De n d a W e e vc o i n t n l e ni d la d t e c re p n o c o i f e b s r ie d ma n f c i a ma t mo e n h o r s o — u o s c d n p i g me h n s ,a d d f n t n ls ma t n omain t e ev c y a n tt g t e f n t n o b s r ie ig ma p n c a i m d e ci a e n i if r t o W b s ri e b n oa i h u c i fWe e c . u o c o n o v D r g te s r ie ds o e i g i s ymac e e ie c o d n h u cin u ig s ma t i lrt ,t e ic v r d a — u n h e vc ic v rn ,f t th d s r c s c r i gt t ef n t s e n i smi i y h nd s o e e c i rl v a o o n c a c r ig t h n ef c n ywi h e ut a aif d t e gv nt r s od o d n o t e it r eo l t t e r s l t ts t i h i e e h l .A e il f x e me t i u t t a e meh d a h sh se h s r p r n s l sr e t t h t o aoe i l a h t i rv st e s r ie mac i g ef in y,efc iey a od e n i e eo e et ,a d c mp r d wi h r d t n l t o mp o e h evc t h n f ce c i f t l v i ss ma t h t rg n i e v c y n o a e t t e t i o a me h d h a i te p e iin i ce s s b 4 1 . h rc s n r a e y 3 . % o
基于语义的Web服务发现的研究与实现
近些年来 , www 技术发展迅速 , b We 已经由过去的仅仅提供数据资源服务逐渐的演变成能为用户
提供各种应用程序服务 ,即 “ b We 服务” 。面向服务架构 ( O 技术的采用 ,使得构建在 We 服务之 S A) b
问可以以一种统一和通用的方式进行交互 ,有助于提高企业业务灵活性 、降低总体成本 ,改善对及时 、
准确信息的访问,可 以实现更多的资产共用 、更轻松的管理和更快 的开发与部署 。 S A的实现是基于 We 服务的, O b 随着 S A技术的广泛应用 , n re 中 We 服务数量将迅速增长 , O It nt e b “ 服务爆炸”时代即将来临。如何从海量的 We 服务中快速 、 b 准确的找到能满足用 户要求的服务已成为
冲突 问题 ,因此基 于关 键字服 务发 现的 查准 率极其 低下 。
目前 U D 中采用基于框架的服务发现方法 ,根据服务请求描述去匹配在 U D 中注册的服务的多 D I D I
收稿 日期 :2 0 0 7一l —l l 2 作者简介 :洪年松 ( 9 8一 ) ,讲师 ;陈蓓蕾 ( 9 0 ) ,讲师。 17 ,男 18 一 ,女
51
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浙江 工贸职业技术学 院学报
注册 中心 ,服务提供者将服务发布到注册 中心 , 服务请求者将服务请求发送到注册中心 ,注册中心根据 请求去匹配注册的服务并返回结果 ,服务请求者根据注册中心返回的结果调用该服务 ;在代理模式下 , 服务提供者将服务注册到代理处 ,服务请求者将服务请求也发送到代理处,由代理找到最合适的服务后 将请求转交给该服务 , 并接受服务返 回的结果 ,最后代理将结果发送给服务请求者;在 P P 2 模式下 ,服
中图分类号 :T 3 1 P 1
基于语义扩展的Web服务发现方法
第2 8卷第 l期 20 0 7年 1 月
通
信
学
报
、 1 8 , . No. 0 2 1
J u na n Con l n c t n o r lo ln u i a i s oJ n来自ay 2 0 a u r 0 7
基于语义扩展 的 We b服务发现方法
1 引言
由于 电信 业务 本身类 型 多 ,流 程 复杂 , 因此形
成 了大量 的异 构遗 留系 统 ,包 括核 心业 务系 统 、计
活 的业 务 流程 。 目前 的 We 务 发现 存 在 一 些 问题 :首先 是 b服 语 义信 息不 足 和 依 赖 关 键 字 匹 配 ,容 易造 成 查 准 率 低 【 ;其 次 是 缺 乏 服 务 质 量 描 述 和 灵 活 、有 效 3 】 的服 务 匹 配 算 法 ,难 以保 证 服 务 发 现 的 性 能 和质
ma c i g. ee p rme t l t a t i lg rtm a mp o et er c l wh l t h n T x e i n t l h t h sa o h c ni r v h e al i h e s i eman a n n i hlv l r c so . fs - i ti i g ah g e e p e ii n I n i g es r ie c n n tma c h es r i er q e t tewa a t mp e i ec mp st nt l e c a o v tht e v c u s, e h y c nat e t r c o o i o omac e i erq e t T eh u sv i th s r c e u s. v h e- r t g rtm a e n H’ h n e e c mp s o r b e t e r h n r b e Be a s ft e a o t n o si - i i a oi s cl h b d o c a g t o o i n p o lm o s a c i g p o l m. c u e o d p o fe t s d h i t h i ma t nf n t n t ee c e c si r v d s n t . i o u c o , f in yi mp o e i t c y i h i d i l Ke r s s r ied s o e ; e n c e p so ; e n cs b u e d ma no t l g y wo d : e c c v r s ma t x a in s ma t s v i y i n i u m ; o i noo y
基于语义的web服务发现方法的研究
服务技术没有利用语义信息, 对服务描述缺少灵活 性, 使得在服务匹配时只能采用简单的关键字搜索 方法 , 显然不 能满足 服务发 现 的需 要 。 O WL— S是 目前发 展 最成 熟 的对 We b服务 语 义描述方法。用 O — 创建 w b WL S e 服务语义本体
开发 工具 , 我们 只有立 足在现 有基础 上 引入 语 因此 义改造 传统 的 w b服务 应 用 。我们 提 出 了一 种 基 e 于语义 的 We 务发现模 型 , b服 它是建 立在 U D 和 D I 语 义 We 上 的 , 过 在 它 们 之 间加 入 代 理 ( . b之 通 A gn) 实 现基于语 义 的 We 服 务发 现 ,将 w b服 et来 b e 务本体 映射 到 U D 中 的 t dl D I Moe 以扩展 w b服 务 e
is, c ) 是用 O 语言描述 的 We e i 的本体。 e WL bSr c ve
它 也是一 种具有 显 式 语 义 的无 歧 义 的机 器 可理 解 的标记语 言 , 用来描 述 We e ie的属 性和 功能 。 bSr c v O WL—S的早 期 版 本 是 D ML—S D R A A et A ( A P gn
代 理输入 We 务 的 b服 描述 信息 , 如 : — 例 WS D L文 档 的位 置 , 入 输
务发 现的效 率 和 精 确 度 ; 可 以利 用 工 业 上 的标 又 准、 通讯 协 议 、 有 的工 具 和 We 务 , 现 b服 以实 现 基 于机器 的 w b服 务 自动 发现 。 e
检索。
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一种基于语义的Web服务发现方法
一种基于语义的Web服务发现方法
邓伟
【期刊名称】《软件》
【年(卷),期】2022(43)10
【摘要】基于计算机技术的信息管理系统的应用日益广泛,将多种独立运行的系统高度集成,提供一个统一的管控平台在企业中已经成为一种发展趋势。
针对该需求,IT应用厂商纷纷以Web服务的形式对外广告发布系统访问信息。
如何从众多的Web服务中发现满足要求的服务,已经成为系统集成领域研究的热点问题之一。
本文通过引入语义网模型,对服务类型、服务接口、服务质量分别匹配,提升了服务发现结果的查全率和查准率,对于语义Web服务的发展及其在系统集成领域的应用有一定的理论和实践意义。
【总页数】4页(P76-78)
【作者】邓伟
【作者单位】陕西师范大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于点击率索引的语义Web服务发现方法
2.一种基于情境的语义Web服务发现方法
3.一种基于语义Web的Web服务发现方法
4.一种基于结构化层次匹配操作的语义Web服务发现方法
5.一种基于描述逻辑的语义Web服务发现方法
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一种面向聚类的语义Web服务发现方法
第 7 第7 卷 期 21 0 2年 7月
中国事
文 C lAS IN E A E HN CE C R P R
V 1 o , O. N . 7
J 1 2 1 u. 02
一
种面 向聚类的语义 We b服务发现方法
薛 洁 ,吴 兵2 ,杜 玉越
大学信息科学与工程学院,山东青岛 269 ;2 山东省信息中心,济南20 1) 650 . 501
Xu i 】 W uBia eJe n 2 Du y e Yu u
,
,
(.o eefn r ao Si c ad ni ei ,hnogU i r f c ne n Tcnl yQndoSa dn 269, 1C lg ol om tn c ne n E g ergS adn n e @oSi cad eho g, i a ,hnog 650 l f i e n n vs e o g
进行服务发现。实验例证了所提出方法的有效陛和合理性,以及在查准率和查全率方面的明显提高。
关键词:本体 ;语义相似度;服务聚类;服务发现
中图分类号: P 1 T 31
文献际志码:A
文章编号: 05 28(02 7 03 — 29 - 732 1) - 5 5 4 0
A m a t e e v c ic v r e h d b s d o e v c l se i g s e n i W b s r ied s o e ym t o a e n s r iecu t rn c
c nlle . iay a nt lxo sri ut ntipo oe n te a oa lW_ ri o l e i o e de et e ae o s' t Fn l, u ima i f ev ec s r esS rp s ̄a dh fv rbe e s vc cudb ds vr f ci l sd /c d t l r c le be e c e v yb
基于刻面与本体标识的语义Web服务发现方法
基于刻面与本体标识的语义Web服务发现方法杜胜浩;钱晓捷【摘要】为快速且高效地从服务注册库中发现所需的语义Web服务,提出一种语义Web服务发现方法.使用本体概念对语义Web服务进行刻面描述,并将其转化为刻面树.在进行服务匹配之前对语义相似的服务进行聚类处理,并在服务注册库中形成服务簇,从而减少服务比较次数,使服务匹配更高效.实验结果表明,该方法的查准率和查全率分别为87.6%和90.6%,与基于聚类和二分图的方法相比,服务响应时间减少50%,提高了服务发现的效率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)008【总页数】7页(P224-229,236)【关键词】语义Web服务;刻面;本体;概念相似度;聚类;服务发现【作者】杜胜浩;钱晓捷【作者单位】郑州大学信息工程学院,郑州450001;郑州大学信息工程学院,郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TP3110 概述随着网络技术的不断发展,人们提出Web服务的概念,通过定义和建立一个Web服务界面就可以访问和共享计算资源或信息资源。
Web服务可以使用标准协议来组合、发布和定位,以构建在一系列平台上运行的应用程序[1]。
语义Web 服务依据本体概念对Web 服务进行语义标注,使服务信息能够被计算机理解并进行交互,从而实现服务的自动发现和处理。
随着语义Web服务的增加,如何从规模不断扩大的服务注册库中发现所需服务是一个亟需解决的问题。
文献[1]使用UML建模和术语扩展检索Web服务。
文献[2]通过制定一个新的Web服务清晰度量表增强服务发现过程。
文献[3]提出一种上下文服务发现方法,根据用户端绑定上下文来找出所需的服务。
文献[4]基于本体的概念组之间的相关性度量模型分别评价服务请求与服务描述的语义匹配度,从而进行语义Web服务的发现。
文献[5]对发布的空间信息服务进行聚类,计算服务请求与各服务簇中心的相似度,确定最优匹配簇为服务发现结果。
一种动态混合QoS语义的Web服务个性化推荐模型
一种动态混合QoS语义的Web服务个性化推荐模型文俊浩;郑嫦【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2012(039)004【摘要】服务推荐是服务计算中的主要问题之一,当前大多针对功能属性进行推荐,而在Web服务的QoS属性方面考虑较少,并且不支持动态变化的QoS属性.基于动态混合QoS的语义Web服务个性化推荐模型,把语义Web技术引入Web服务中,在QoS监控器下,有效监测Web服务的QoS属性变化并动态更新Web服务的QoS属性.根据建立的用户兴趣模型,向用户推荐具有个性化的Web服务.此外,在个性化推荐系统中使用最广泛的协同过滤推荐技术基础上,对数据进行了一系列的预处理填充,而且充分考虑了不同时间的项目评分对推荐的影响.结合用户兴趣度和用户评分的相似性计算方法,并通过不同的权值来表示它们的重要程度,综合计算目标用户的最近邻居集合,最终对用户u产生推荐.该系统在一定程度上提高了服务推荐的效率和准确度并满足用户查询需求.%Service recommendation is a main problem in the services computing. However, most of the current Web service recommender systems make recommend for functional properties, but consider less in the QoS attributes of Web services, and do not support dynamic changes of QoS attributes. The personalized Web service recommender model based on the semantic Web servicestakes.advantages of dynamic mixing QoS attributes,and introduces the semantic Web technology into Web services. Under the supervision of the QoS monitor, it effectively monitors the QoS properties change of Webservices,and dynamically updates the QoS attributes of the Web service. According to the establishment of user interest model, the system recommends some personalized Web services to the user . In addition, based on the collaborative filtering recommendation technology widely used in personalized recommendation system, this paper carried out a series of pretreatment filling, and fully considered the different time scores impact on the recommendation, combined the user interest degree with the user score similarity, and through different weights showed their importance degree,comprehensively calculaed the nearest neighbor set of the target user, ultimately generated recommendation to .the user u. To some extent, the system can effectively improve the efficiency,accuracy of the service recommended,and meet the needs of the user query.【总页数】5页(P149-153)【作者】文俊浩;郑嫦【作者单位】重庆大学计算机学院重庆400044;重庆大学软件学院重庆400044;重庆大学计算机学院重庆400044【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.一种QoS最优的语义Web服务自动组合方法 [J], 邓水光;黄龙涛;吴斌;尹健伟;李革新2.一种结合语义Web和用户信任网络的协同过滤推荐模型 [J], 徐守坤;孙德超;李宁;石林3.一种支持 QoS 预测的语义 Web 服务发现模型 [J], 吴玉霄;白尚旺;王永明4.一种支持QoS评价的Web服务推荐模型 [J], 徐效美;胡喜玲5.基于语义匹配和QoS的Web服务混合选择方法 [J], 张佩云;黄波;孙亚民因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于语义的QoS感知Web服务发现机制
基于语义的QoS感知Web服务发现机制
王晓峻;毛莺池;钱国锋
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2010(037)008
【摘要】随着提供相同功能的Web服务数量的日益增多,服务质量(Quality of Service,QoS)成为用户选择Web服务的重要考虑因素.目前,通过对服务QoS属性在语法层匹配来提供Web服务选取的机制不能很好地满足复杂QoS属性匹配的要求.研究了基于用户QoS需求偏好,将用户需求的QoS与候选服务的QoS进行语义比较,结合约束规划(Constraint Programming)方法,在语义层匹配Web服务的QoS属性,选取满足匹配要求的服务,最后对满足QoS属性值约束的候选服务进行优化选择处理,获取最终匹配的候选服务.
【总页数】6页(P133-138)
【作者】王晓峻;毛莺池;钱国锋
【作者单位】河海大学水利水电学院,南京210098;河海大学计算机与信息学院,南京210098;河海大学计算机与信息学院,南京210098
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种QoS感知的语义Web服务组合群决策算法 [J], 李祯;杨放春;苏森
2.基于核Batch SOM聚类优化的语义Web服务发现机制研究 [J], 陈蕾;杨庚;张
迎周;陈燕俐
3.基于语义与QoS全局感知的web服务组合 [J], 张佩云;黄波;孙亚民
4.一种基于语义与QoS感知的Web服务匹配机制 [J], 张佩云;黄波;孙亚民
5.一种支持QOS约束面向语义的web服务发现机制 [J], 刘奎;赵晓静
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基于语义规则的Web服务发现方法
基于语义规则的Web服务发现方法王海;范琳;李增智【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(46)28【摘要】语义Web服务发现问题研究的核心内容是服务描述与时应的服务发现方法.服务描述分为服务请求描述与服务发布描述,但目前的服务发现方法,并未将请求描述与发布描述分开,以比对服务请求描述与服务发布描述中对应部分作为匹配依据,导致服务请求描述构建困难以及发现结果不够理想.提出以语义规则刻画服务请求描述,以本体构建服务发布描述,进行有效的以语义规则驱动的Web服务发现.对语义规则添加影响因子使得服务匹配精度可以通过匹配度来度量,并按照给定的调节系数来决定最终匹配是否成功.最后以OWL-S TC V2测试服务集合进行了对比实验,证实该方法有效地提高了查全率与查准率高,特别是Top-k查准率.【总页数】5页(P80-84)【作者】王海;范琳;李增智【作者单位】西安交通大学,计算机系统结构与网络研究所,西安,710049;西安邮电学院,计算机系,西安,710061;西安交通大学,计算机系统结构与网络研究所,西安,710049;网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学),北京,100876【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.以语义规则刻画服务请求的Top-k Web服务发现方法 [J], 王海;朱正东;范琳;李增智2.基于语义规则的分阶段语义Web服务发现方法 [J], 田浩;樊红3.基于QoS约束的改进语义Web服务发现方法 [J], 许国鹏;马良荔;冯泽波4.一种基于描述逻辑的语义Web服务发现方法 [J], 全立新5.基于刻面与本体标识的语义Web服务发现方法 [J], 杜胜浩;钱晓捷因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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收稿日期:2010-11-11;修回日期:2010-12-30基金项目:国家“十一五”科技支撑计划资助项目(2007BAF23B0302);重庆市科委自然科学基金资助项目(2010BB2244);中央高校基本科研业务费科研专项———研究生科技创新基金资助项目(CDJXS 11181161)作者简介:文俊浩(1969-),男,河南临颍人,教授,博导,博士,CCF 会员,主要研究方向为服务计算与面向服务的软件工程;涂丽云(1985-),女,江苏宿迁人,硕士,主要研究方向为服务计算与面向服务的软件工程(tuliyun@gmail.com ).基于功能语义标注的Web 服务发现方法*文俊浩a ,b ,涂丽云a,江卓b,何盼b(重庆大学a.软件学院;b.计算机学院,重庆400030)摘要:针对Web 服务发现中存在的语义异构、逻辑推理复杂、应用实施代价较大以及查准率有待进一步提高等问题,提出了一种基于功能语义标注的Web 服务发现方法。
定义了领域功能语义模型和本体映射机制,对服务进行功能语义标注以增加语义信息;服务发现时,先对其功能进行语义相似度匹配,满足给定阈值的服务再进行接口匹配。
仿真实验表明,提出的方法在保证服务匹配效率的同时,有效避免了语义异构问题,相比传统方法查准率提高了34.1%。
关键词:Web 服务发现;领域本体;功能描述;语义标注;相似度中图分类号:TP331文献标志码:A文章编号:1001-3695(2011)07-2546-04doi :10.3969/j.issn.1001-3695.2011.07.041Web service discovery approach based on functional semantic annotationWEN Jun-hao a ,b,TU Li-yun a ,JIANG Zhuo b ,HE Pan b(a.College of Software Engineering ,b.College of Computer Science ,Chongqing University ,Chongqing 400030,China )Abstract :Aiming at the existing problems in Web service discovery such as semantic heterogeneity ,complexity of logical rea-soning ,much cost to implement ,and the precision can be further improved ,this paper presented a Web service discovery ap-proach based on functional semantic annotation.Defined a Web service domain functional semantic model and the correspon-ding mapping mechanism ,added functional semantic information to Web service by annotating the function of Web service.During the service discovering ,firstly matched services according to the function using semantic similarity ,then discovered ac-cording to the interface only with the results that satisfied the given threshold.A serial of experiments illustrate that the method improves the service matching efficiency ,effectively avoids semantic heterogeneity ,and compared with the traditional method the precision increases by 34.1%.Key words :Web service discovery ;domain ontology ;functional description ;semantic annotation ;similarity0引言Web 服务发现是根据用户对目标服务的需求描述,通过服务匹配算法从服务注册中心查找到与用户需求描述相匹配的服务[1]。
随着Web 服务数量的快速增长,服务请求者如何从海量服务集合中自动、快速、准确地搜索出符合需求的目标服务,成为Web 服务技术中的关键问题。
当前的服务发现算法从操作手段上大致分为两大类。
第一类是语法级别的服务发现,主要采用WSDL 和UDDI 技术[2],以关键字对服务集合进行搜索匹配。
这类方法查询效率高、易于实现,但由于缺少语义信息,其查准率不高,难以满足用户的需求。
更多的研究者致力于第二类发现方法,即使用本体[3]来描述Web 服务,较好地解决了以上问题。
将本体用于Web 服务描述的研究工作大致有两类。
文献[4]提出一种基于OWL-S [5]的语义Web 服务匹配机制,向UDDI 中引入语义元素,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。
文献[6]从OWL-S 中的process model 出发,利用动态描述逻辑DDL (SHOIN (D ))的描述能力以及推理功能,提出了一种对Web 服务建模和推理的有效途径,为语义Web 服务的自动发现提供了有效的支持。
这类研究工作通过定义一套描述Web 服务的本体,如OWL-S /DAML-S 、WSML /WSMO 或WSDL-S 等,对Web 服务功能、行为的语义描述,使用逻辑演绎和推理机制进行服务匹配。
这些方法在特定的服务模型和应用场景中可以获得较理想的查全率和查准率,但它们仅是Web 服务描述的上层本体,并不关注特定的应用领域,同时存在逻辑推理复杂、实施应用的难度较大、服务双方缺少对服务的共同语义描述、Web 服务之间存在语义异构性等问题。
此外,目前已有大量基于WSDL 的Web 服务,在使用这类方法前,需将WSDL 转换成目标服务所采用的模型和语言,转换过程复杂,应用实施代价较大。
另一类研究工作是在现有的WSDL 和UDDI 上增加语义信息。
文献[1]通过对标准的WSDL 文件中的接口进行扩展,使接口具有语义信息,但未给出具体的扩展方法。
文献[7]采用领域本体对WSDL 文件进行标注。
文献[8]基于W3C 的最新规范SAWSDL ,实现了Web 服务的自动匹配,匹配算法考虑了服务的功能、接口参数以及QoS 属性,但其完全基于领域本体,不能很好地表达服务功能的相关概念。
文献[9]构建了一个领域功能本体,对服务的功能进行描述,为服务请求者和提供者之间提供一致的描述并给出了匹配第28卷第7期2011年7月计算机应用研究Application Research of Computers Vol.28No.7Jul.2011算法,但没有深入探讨如何进行本体映射。
针对以上问题,本文提出了一种基于功能语义标注的Web 服务发现方法。
对领域本体进行扩展,定义了Web 服务的领域功能语义模型(domain functional sematic model ,DF-SM ),对Web 服务描述进行语义扩展;在服务发现时,先对服务的功能进行语义相似度匹配,满足用户设定阈值的服务再进行接口匹配。
语义模型的建立能有效避免语义异构性,同时在不影响服务匹配运行效率的前提下,能够很好地平衡查全率和查准率,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。
1Web 服务的领域功能语义模型Web 服务描述方式的差异以及语义异构等,使服务提供者和请求者对同一服务的理解存在偏差。
针对这一问题,本文借助领域本体并对其进行功能扩展,形成领域功能语义模型,借助DFSM 对Web 服务的功能进行语义标注。
DFSM 是领域本体的扩展,是一种专门用于描述特定领域知识的本体,它定义在WSDL 文档的外部,独立于现有的WSDL 文件。
标注后的WSDL 文档通过标签的URL 指定对DFSM 的引用。
以旅游行业为例,旅游行业的DFSM 如图1所示。
定义1假设对领域本体D 进行扩展后的功能语义模型记为M ,则M ={{C },{R },{Ax }},C i ∈D ,i =1,2,…,m ;R k ∈D ,k =1,2,…,p ;A l ∈D ,l =1,2,…,q 。
其中:a )C 为概念(concept )或类(classes )集合,它是一类对象集合的抽象描述,包括领域本体中的基本属性和扩展的动作属性。
基本属性描述某概念的自然特征,如图1所示,color 和startPoint 是train 的基本属性;动作属性描述概念的行为特征,比如search 是train 的动作属性。
b )R 为关系(relation ),描述n 个概念所含对象之间的联系。
概念C 1,C 2,…,C n 间的n 元关系R n ∈{C 1ˑC 2ˑ…ˑC n }。
c )Ax 为公理(axiom )。
公理是无须证明的永真断言,它在本体中的作用是严格定义概念和在本体所表达的知识范围内回答问题。
DFSM 中的六种关系如表1所示。
其中part-of 、kind-of 、at-tribute-of 和instance-of 为领域本体中最基本的关系。
仅有这些关系不足以表达服务的功能信息,因此为了实现对功能语义的扩展,本文添加了action-of 关系用于表示某概念具有的动作属性。
另外,为了避免进行功能语义描述时的语义异构,添加了similar-of 关系。
表1DFSM 中六种关系及其作用关系类别表达的作用part-of 概念之间部分与整体的关系kind-of 概念之间的继承关系attribute-of 某概念是另一概念的属性instance-of 某概念是另一概念的实例化action-of 某概念是另一概念的动作similar-of某概念与另一概念完成相同动作在服务发现时,经常出现服务双方对同一服务有不同理解和表示的情况,产生语义异构,导致满足需求的服务不能被正确发现。
通过扩展similar-of 属性,可以将实现相同功能的服务关联在一起,找到一个就找到相同功能的多个服务。