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。     

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.     

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。     

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.     

基于多层匹配筛选的Web服务发现模型的研究

传统的Web服务只提供了按照简单分类和关键字的服务发现方法,因为基于语义的匹配通常也只关注服务功能性的匹配,所以通常查全率和查准率较低,且难以保证服务的快速定位.分析了现有的一些相关研究,在Web服务模型的基础上,结合逐层筛选的思想,构建了一个改进的多层匹配筛选模型,通过关键字匹配、语义匹配和QoS多维匹配进行多层匹配筛选.经过实验验证,此模型提供了一种有效的方法,可以弥补传统Web服务发现方法查准率低、功能性弱的不足,提高了Web服务发现的效率.     

基于语义相似性的Web服务匹配算法

随着互联网应用的不断丰富,如何高效而准确地发现用户所需的Web服务已成为重要的挑战。传统基于关键字和语义匹配的方法存在查全率低和效率低下的问题,无法满足实际应用。提出基于语义相似性的服务匹配算法,实现了基于层次本体的概念相似性计算,并改进了原有二分图最优匹配算法的不足。根据该算法实现了一个Web服务发现原型系统。经实验证明,该方法不仅具有较高的查全率,且算法效率是满足目前服务发现需要的。     

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.     

利用语义匹配度计算的Web服务发现方法

针对目前在Web服务注册与匹配过程中服务发现的查全率和查准率不高的问题,本文提出一种利用语义匹配度计算的Web服务发现方法.首先给出一个轻量级的Web服务功能接口和服务请求的语义描述模型WS-SDM;然后利用领域本体作为语义知识表达方式,计算服务请求和服务描述中单个功能接口的语义匹配度;在此基础上,分别给出接口匹配算法和服务匹配算法.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。     

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关键字的语法匹配,查询得到的服务往往不是用户想要的,如何正确定位合适的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。     

采用改进的本体相似的Web服务匹配

随着Internet上Web服务的快速增长,客户如何发现想要的Web服务,已经是Web服务技术中的难点和关键问题。鉴于UDDI注册中心的Web服务描述信息非常稀疏的特点,传统的基于关键字的服务匹配机制UDDI缺乏语义支持,搜索效率低;为了在UDDI注册中心提供的用WSDL描述的和未来用语义本体描述的Web服务信息的基础上提高Web服务匹配的查准率和查全率,提出了一种新的本体相似匹配方法,使Web服务匹配在查准率和查全率方面都有所提高。     

一种关于语义Web服务匹配的策略和实现

Web服务的迅速发展使得Web服务的匹配和查找问题成为研究热点。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一个重要研究方向。本文从Web服务的输入、输出参数的语义描述出发，把Web服务的匹配问题转化为领域本体库中概念间语义距离的计算，并根据服务请求者对Web服务的需求，提出了用不同的方法来计算Web服务输入、输出概念间的语义距离，其中处理Web服务输出概念时着重提高Web服务查找的查准率，而处理Web服务输入概念时则注重提高Web服务查找的查全率。实验结果显示了该方法较别的服务查找方法在查准率特别是查全率上得到了提高。     

本体匹配的网格服务发现模型研究

如何从大规模网格服务集合中快速而准确地发现满足用户请求的服务,是语义环境下网络应用的一个重要方面。针对传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法无法准确描述网格服务服务能力和应用领域的问题,提出了一种基于输入和输出领域本体的语义网格服务描述模型和基于本体匹配的语义网格服务发现流程,构造了基于本体匹配语义相似度计算的语义网格服务发现算法。实验结果表明,基于本体匹配的语义网格发现方法能够获得很好的查全率和查准率。     

基于本体的远程医疗语义Web服务发现方法研究

由于现有医疗信息系统之间的异构性,使得各系统间的信息交换无法正常进行。基于SOA的远程医疗诊断系统的出现,可以很好地解决各种异构系统的集成问题。但是,目前的Web服务注册和发现协议如UDDI是基于关键字的检索技术,无法描述Web服务的语义信息,这使得基于传统协议的Web服务发现算法无法自动匹配一些符合要求的服务。为了解决上述问题,基于SOA思想提出了一种基于本体的语义Web服务模型,并给出了相应的Web服务发现算法。该模型能够更准确有效地描述Web服务,使得计算机可以完成自动服务匹配,提高了查全率和查准率。     

基于UDDI的语义Web服务发现的设计

基于UDDI的传统Web服务发现机制是使用Web服务信息的语义支持,智能化程度不高,所以无论在精确度还是在返回率上都无法满足人们日益增长的需要.我们在原有的UDDI机制中引入OWL-S,使得请求与发布的服务能进行语义匹配,提高了这种发现机制的查全率和查准率,并给出了OWL-S/UDDIMatchmaker构架,结合OWL-S与UDDI各自的长处来实现Web服务的语义匹配功能.     

基于模糊聚类优化的语义Web服务发现

语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低.为解决该问题,提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法.采用改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法,实现对服务聚类预处理,在模糊聚类时,综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数,并扩展已有的服务匹配机制,在匹配时,将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子.实验结果表明,在模糊聚类稳定的条件下,该方法的服务平均查全率为79.6％,平均查准率为85.9％,均高于未采用聚类处理和只采用输入/输出参数的FCM聚类处理方法.