基于语义的Web服务二次匹配算法

分析了传统的Web服务发现机制，发现利用关键字进行Web服务匹配的服务查全率和查准率不高。对服务发现中的服务匹配算法进行改进，提出了一种基于语义的Web服务二次匹配算法。结合关键字和概念层语义关系进行服务匹配，根据匹配度选择最优服务。该算法提高了服务匹配效率，实现了灵活的服务发现机制，其灵活性和扩展性能够实现复杂的Web服务发现。     

基于语义和改进BM算法的Web服务发现

随着面向服务计算模式的快速应用,越来越需要高效准确的Web服务发现机制.针对目前基于关键字和语义匹配的服务发现方法存在查全率和查准率不高的情况,提出一种基于语义和改进BM算法的Web服务发现方法.该方法首先进行语义Web服务发现,当语义匹配结果为空时,采用改进的BM算法进行模式匹配作为补充,弥补了单纯语义服务发现不足的缺点,有效解决了由于Web服务的名称、输入、输出和功能描述在概念上存在字面上的歧义而导致语义服务匹配失效的问题.实验结果表明,该方法在查全率和查准率方面具有较大的优越性.     

基于过滤选择的语义Web服务发现研究

随着Web服务技术的发展和应用,具有较高查准率和查全率的语义Web服务发现成为一个研究热点,但它实现复杂,匹配效率不高.针对上述不足,在标注分类信息的目标Web服务描述本体的基础上,提出一种基于过滤选择的语义Web服务发现方法,来提高服务发现的时间效率和服务质量.该方法先根据服务的部分属性进行服务过滤,通过功能匹配进一步服务筛选,最后结合服务质量进行服务选择.实验结果表明,此算法在一定程度上提高了服务发现的时间效率和服务质量.     

基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现

提出了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现机制。设计了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现算法（RSM）。有效的解决了服务匹配中不确定属性的问题。实验结果表明,采用RSM算法,能够实现用户需求和Web服务之间的准确匹配,从而克服了传统Web服务发现中查全率低、查准率差的缺点。     

语义Web服务发现技术

传统的Web服务发现技术大多采用基于关键字的服务匹配机制,缺乏对Web服务功能的语义性描述,影响了Web服务的查全率、查准率和查找的智能化.研究基于语义的Web服务匹配方法,在经典Web服务匹配算法的基础上进行改进,研究单概念语义Web服务匹配算法,并由此得出多概念语义Web服务匹配的最优顺序,结合输入、输出参数,最终得出语义Web服务匹配结果,实验结果表明,改进后的方法比BGM算法匹配度高.     

基于语义的Web服务发现技术研究

针对现有基于语义的服务发现机制普遍对服务质量描述和服务分类考虑不够,以及匹配机制适应范围较窄、匹配效率较低的问题,进行了服务描述与服务发现技术的研究,对OWL S规范作了一定的补充,并提出了一种基于语义的服务发现算法。以树形结构描述Web服务,按照一定策略对节点赋予不同的权值并分类存储。在服务匹配时,首先对服务请求进行预处理和领域定位,然后利用基于WordNet和HowNet的语义相似度计算方法以及一定的辅助技术实现服务匹配。实验结果表明,该服务匹配算法具有较好的查准率和查全率。     

基于服务簇的空间信息服务自动发现

现有Web服务自动发现方法中存在服务匹配程度区分不明显、服务发现精度不高等问题。为此,提出一种基于服务簇的空间信息服务自动发现算法。对发布的空间信息服务进行聚类分析,计算服务请求与各服务簇中心的相似度,由此确定最优匹配簇,根据服务请求与最优匹配簇中服务的语义相似度,得出服务请求的最优匹配服务。实验结果表明,该算法在实现对Web服务匹配程度定量表示的同时,能有效提高匹配程度的区分度和服务发现的查全率和效率。     

基于本体的Web服务发现方法研究

针对传统Web服务发现准确率低下的问题,提出一种基于本体的服务发现方法.该方法首先基于领域本体构建了Web服务描述模型,并应用OWL-S描述Web服务增强了Web服务的语义信息,然后从基本信息语义相似度、功能语义相似度等方面综合计算Web服务相似度,最后基于Web服务相似度进行请求服务与目标服务的匹配.给出了基于本体的服务发现相关算法,并设计了基于三层架构的服务发现原型系统.实验结果表明,该方法可提高Web服务发现的查全率及查准率.     

一种基于语义Web服务的匹配算法研究

传统的 Web 服务发现只是简单的基于适的 Web 服务成为主要问题.在服务使用 OWL-S 描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,给出了一种基于语义 Web 服务的匹配算法,通过服务发布者提供的服务和服务消费者寻求的服务的关系来进行匹配算法研究,提出了相应的服务匹配技术,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法,达到服务发布者和请求者可以实现语义的匹配.最后对服务匹配算法进行了实现,提高了服务的查准率和查全率.     

基于扩展UDDI语义Web服务发现框架的研究

传统Web服务采用简单分类和关键字的服务发现方法,造成查准率与查全率低。语义Web服务是Web服务的语义扩展,它能有效提高服务发现的效率。本文基于OWL-S、描述逻辑,采用Agent技术、增强UDDI注册中心以及DL推理机JRacer,提出一个语义Web服务发现框架,使得请求与发布的服务能进行语义匹配,从而提高了服务的查准率和查全率。     

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。     

基于本体概念集合相似度的语义Web服务匹配

面向应用领域的Web服务发现技术的目标是帮助用户找到能够为其构建应用系统提供功能支持的Web服务,从而来降低应用系统的开发成本和提高开发效率,而在服务发现技术中服务匹配程度的高低是一个关键。为了更有效准确地获得服务之间的匹配程度,文章从web服务的输入与输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化成本体库中概念向量的相似度计算问题,通过在考虑概念结构上的路径长度、深度和密度影响因素上计算两个概念的相似度的基础上,构建了概念集合的相似度算法。实验表明该算法较别的匹配方法在查全率、特别是查准率上得到了提高。     

一种基于循环匹配的Web服务发现策略

随着互联网的高速发展和广泛应用,互联网用户对服务的要求越来越高,同时开发人员对代码的重用和应用服务松耦合的要求也越来越高。Web服务则提供了一种解决上述问题的方法,而传统的Web服务匹配主要是基于关键字的,缺乏对语义的支持,因而在服务匹配方面的效率较低。采用语义概念来表达Web服务的描述性内容,并针对概念之间的二义性提出了一种循环匹配的方法来计算概念之间的相似度,并最终来确定请求服务和广告服务的相似度。最后,实验证明本文提出的策略有较好的可行性和有效性。     

基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现

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．该文在分析现有相关研究的基础上,提出了基于本体论和词汇语义相似度的Web服务发现方法．通过构建Web服务本体,给出一个明晰的Web服务发现的研究对象,指出可对Web服务进行的几种相似度计算,并对其中的词汇语义相似度计算进行详细讨论．文中具体给出两种词汇语义相似度计算方法,其中第一种方法计算词汇语义相似度基于词语间距离度量,第二种方法计算词汇语义相似度则建立在义原相似度基础上．引入本体论和词汇语义相似度,为Web服务相似度计算、Web服务发现提供了一种有效可行的方法．     

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.     

基于多阶段匹配的语义Web服务发现框架

随着Web服务的高速发展和广泛应用,如何在众多的Web服务中找出用户所需要的Web服务成为了一个关键的问题.在语义Web服务研究的基础上,提出了一种新的多阶段匹配的语义Web服务发现框架,将整个发现过程分为服务类别、服务功能、服务名称和服务文本语句匹配4个阶段,并在服务功能匹配阶段针对本体库中概念间的密度问题,提出了基于信息量的改进GCSM算法,在服务名称和服务文本语句匹配阶段,针对中文多义词的问题提出了基于实例搭配和基本义原的消歧策略.最后,实验证明提出的发现框架具有较好的可行性和有效性.