目标Web服务描述本体和服务发现模型

目标Web服务描述语言和服务匹配算法是解决Web服务发现问题的方法。在分析现有Web服务描述语言的基础上，该文设计了一个目标Web服务描述本体，该本体从功能、性能和语义特征 3个方面描述Web服务，以提高服务发现的效率和质量为原则，提出了一个基于Web服务特征元素的服务发现模型，并结合旅游领域，实现了一个原型系统。     

Web服务图及其在服务发现中的应用研究

Web服务是一种崭新的Web应用。随着Web环境下服务数量的快速增长,在海量的待选服务中发现所需的服务将十分耗时。UDDIV2增加了一个新特征Publisher Assersion来描述UDDI注册中心中商业实体间的关系,类似于网页之间的超链接,由此可产生Web服务图。本文首先研究Web服务的新特征,然后提出与分析了Web服务图的构建原理和构建算法,最后利用Web服务图进行服务发现,提出了基于Web服务图的服务发现匹配算法,并对其进行了仿真实验。从仿真实验结果可以看出,本文提出的Web服务图对组合的Web服务发现是有效的。     

基于OWL-S的Web服务发现系统的研究和实现

文中针对目前基于WSDL,UDDI等技术的Web服务发现存在的不足,提出了一种使用OWL-S进行Web服务描述的新的服务发现机制。介绍了Web服务的语义描述语言OWL-S,设计并实现了一个Web服务发现系统。同时,详细介绍了存储Web服务OWL-S描述信息的数据库结构的设计,以及服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法。     

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OWL-S的Web服务发现系统的研究和实现

文中针对目前基于WSDL、UDDI等技术的Web服务发现存在的不足．提出了一种使用OWL-S进行Web服务描述的新的服务发现机制。介绍了Web服务的语义描述语言OWL-S、设计并实现了一个Web服务发现系统。同时，详细介绍了存储Web服务OWL-S描述信息的数据库结构的设计，以及服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法。     

一种基于语义的Web服务匹配算法

概要:在当前Web服务发现过程中,采用基于数据类型和关键词的搜索匹配算法,而忽略了人类语言表达的多样性。通常服务请求者对需求描述不能很好符合Web服务匹配算法的要求,是造成服务匹配率较低的主要原因。本文探讨一种基于语义的Web服务匹配算法,分别对服务提供者注册Web服务,服务请求者提交Web服务请求以及服务注册中心进行Web服务匹配等三个过程提出了改进算法,从而可提高服务匹配率。     

基于服务上下文的Web服务发现机制

服务发现成为Web服务组合研究的重点,为解决服务组合过程中服务发现方法存在动态适应能力不足,提出了一种基于服务上下文的Web服务发现机制.该机制将一种服务本体描述语言OWL-S和一种基于服务上下文的服务发现算法相结合,利用语义描述服务的信息,同时定义了服务上下文信息并进行服务上下文匹配来发现所需服务.实验结果表明,基于服务上下文的Web服务发现机制能够提高服务发现的准确性,具有较好地动态适应性.     

基于历史调用日志分析的Web服务间语义相关性发现

针对Web服务间语义相关性发现这一Web服务领域研究的关键问题,目前的方法不能较好地描述服务间语义相关的不确定性,进而不能有效地支持自动服务发现与组合.以Web服务描述中的操作作为服务组件,首先给出Web服务调用历史日志的定义,接着以统计计算为手段,基于PageRank算法给出服务组件权重的计算方法,进一步基于静电场理论给出Web服务组件间语义相关度的度量方法,为Web服务搜索、发现与组合奠定基础.实验结果表明,该方法具有高效性和实用性.     

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.     

一种全信息描述框架下的Web服务发现算法

Web服务技术作为分布式、松耦合的网络系统实现技术,得到了长足的发展,但是服务失效和UDDI注册中心不提供服务选择和优化,查询的服务不能有效满足用户需求等问题却仍然十分突出。提出了基于全信息描述框架的Web服务发现算法的解决方案,有效地解决了以上问题。通过对Web服务的形式化描述、服务选择算法和服务优化排序算法等方面进行研究,并结合实验分析,验证了优化算法能有效提高Web服务发现的查全率和查准率,为提高大规模网络环境下Web服务发现查找的效率打下了坚实的基础。     

基于网关服务缓存和QoS的服务发现机制

在服务描述语言上增加QoS描述,通过QoS认证中心管理和量化服务的QoS属性,实现Web服务的QoS属性描述。在此基础上,设计一种基于网关服务缓存和QoS的服务发现机制,通过代理服务网关对Web服务进行筛选,同时维护一个虚拟服务缓存管理历史服务请求信息,减少服务请求过程中重复的服务发现过程,提高服务发现性能,并通过实验验证其正确性和有效性。     

基于服务分组的语义Web服务发现研究

提出一种多本体环境下的服务组织和发现方法。服务注册时,根据服务本体合理组织服务,即计算服务描述与本体概念组间的相似度,对注册服务进行分组。服务发现时,不需要将服务请求与所有注册的服务顺序地、一个一个地进行匹配判断。它首先根据服务请求的服务领域,缩小服务查找空间,然后根据服务请求概念集与本体概念组之间的相似度,进一步减小服务查找空间,进而提高了服务的发现效率。同时设定服务请求概念集与本体概念组之间的相似度阀值ξ的大小,来保证服务的查全率;而服务查找空间确定后,按照服务功能参数匹配筛选满足服务请求功能需求的服务,最后参考服务质量进行选择服务,提高服务查准率。     

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.     

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。     

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。     

基于向量空间的Web服务发现模糊方法

Web服务已逐渐发展成为重要的分布式计算范式。在综合分析了现有的Web服务描述文档的基础上,提出了一种基于模糊集的服务特征项集选取算法以及Web服务向量空间的生成方法。利用生成的向量空间，对Web服务进行模糊聚类。基于此，文中给出了向量空间中进行Web服务发现的模糊方法。所提出的方法只需利用现有的Web服务描述信息，保证了服务发现的有效性。