一种基于语义Web服务的服务自动发现的实现

服务自动发现的实现中的核心问题是服务的自动匹配和定位。该文提出的解决方案是采用owl-s profile来提供发布服务属性和功能描述的广告，构建基于ontology的服务搜索引擎，采取服务参数匹配和输入参数匹配的分级匹配方式，实现了基于概念推理的服务自动定位。介绍了基于该方法开发出的一个电子商务系统原型，描述了它的系统架构和实现机制，分析了该解决方案的可行性。     

多主体系统中的模糊匹配

分析了目前主体服务匹配中存在的问题和不足，针对多主体系统中模糊匹配的需求，提出了一种主体模糊服务描述方法．在模糊服务描述的基础上提出了4种模糊匹配算法：基于语法的近似模糊匹配算法、基于语义的近似模糊匹配算法、等价模糊匹配算法和插入模糊匹配算法，并给出了它们的实现方法．这些算法克服了目前主体服务匹配算法中存在的不足．     

基于ALC（D）的Web服务匹配

描述逻辑是知识表示和推理的形式化工具。ALC（D）使用具体域（concrete domain）的概念扩展描述逻辑（ALC）,可以在更具体的层面上为已有知识建模。本文利用ALC（D）有效的推理功能,提出一种基于罚分（penalty）的Web服务匹配算法,按照罚分的多少来决定匹配的优先级,增强了Web服务匹配的精确性。最后构造了算法实现的体系结构并给出了一个实例。     

支持QoS约束的自主单元语义服务匹配

主体服务描述和主体服务匹配是利用主体和多主体系统为用户提供各种有效和高效服务的关键.综合考虑了语义和服务质量对匹配的影响,提出了自主单元主体服务描述模型,并在此基础上重点研究了一种支持QoS约束的自主单元语义服务匹配算法.该算法通过语义相似度匹配和服务质量匹配两个过程,有效获得满足给定语义相似度的阈值,且具有最佳服务质量水平的主体服务.     

基于本体的问题求解模型在CSP中应用的研究

各个服务中心可能集成了不同企业、不同行业的服务标准，多个服务中心之间的相互协作，可能会因为语义的不统一而变得困难，为了解决语义不一致问题，引入本体论的概念，并提出基于本体的类比匹配机制和匹配算法。为了描述服务提供者发现潜在用户的需求的过程及更好地提高系统的主动推销效率，提出构造问题求解本体，并以一个基于汽车生活本体和问题求解本体的推理系统作为描述实例。     

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.     

基于主体的语义Web服务自动组合研究

语义Web服务要解决的一个主要问题就是如何实现服务组合自动化.主体技术因其智能性、自主性等特点在解决语义Web服务组合问题中具有较大优势.通过分析语义Web服务组合研究现状,分析主体、语义Web与Web服务的紧密关系,论证了基于主体的语义Web服务的可行性并描述了基于多主体的Web服务组合平台架构.介绍了基于主体技术的语义Web服务组合技术,将服务组合看成是一个多主体环境下的规划问题,给出语义Web服务作为主体动作子类的形式化定义,并针对服务组合问题增加限定条件,定义服务之间的5种关系,试图从逻辑角度,以描述逻辑为基本工具,突出服务的动态性与交互性.最后利用主体的目标规划以及基于描述逻辑的有效推理,给出了服务的自动组合算法.     

基于动态描述逻辑的语义Web服务推理

语义Web服务的提出是为了解决Web服务资源在语义Web中的自动发现、组合和执行等问题,基本思路是将本体承载的静态知识与对Web服务动态功能的描述有机地结合起来.动态描述逻辑是描述逻辑的一种动态扩展,支持面向语义Web的对动作的描述和推理.文中利用动态描述逻辑DDL(SHOIN(D))的描述和推理功能,提出对语义Web服务进行建模和推理的一种有效途径.从OWL-S中的Process Model出发,将语义Web服务建模为基于DDL(SHOIN(D))的动作理论,其中,对应于Process Model中的原子过程,可以对输入、输出、局部变量、前提条件、结果等多个方面进行建模;对应于Process Model中的复合过程,可以相应地对数据流以及顺序、选择、乱序、条件、迭代、循环等控制结构进行刻画.以建模后得到的动作理论为基础,应用动态描述逻辑的推理机制,可以分别对语义Web服务的可实现性、可执行性、投影、规划等问题进行推理.这些推理功能为语义Web服务的自动发现和自动组合提供了有效的支持.     

基于语义的Web服务发现的设计与实现

目前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。因此提出了一种基于语义的Web服务发现的系统架构，并进行了实现。通过把Web服务的语义描述发布到UDDI注册中心，在服务查找时对服务功能进行语义相似匹配，实现了高效的服务发现。     

用描述逻辑进行语义Web服务组合

针对面向服务功能的语义Web服务组合问题,特别是经典的人工智能规划方法无法有效地处理Web服务执行过程中动态产生的新个体,以及基于服务匹配的方法则无法充分利用服务I/O参数类型之间大量的语义关联等关键问题,通过动态逻辑和描述逻辑之间的对比研究,采用描述逻辑公理来刻画Web服务的IOPR(inputs,outputs, preconditions and results),扩展了基于动态逻辑的人工智能规划方法,提出了把语义Web服务组合问题转化为描述逻辑推理问题的方法,克服了经典的人工智能规划方法中的困难和基于服务匹配的服务组合方法的缺点.     

多主体系统中基于本体论的服务相容匹配机制

利用本体论的表示能力,提出了基于本体论的主体服务匹配机制;通过自定义的领域概念化语言,描述领域概念集合以及概念的分类体系,在此基础上完成对主体服务的描述.以概念相容度为依据,提出主体服务语义相容度的概念,给出了主体服务匹配的策略和算法,并通过一个例子描述了主体服务的匹配过程,讨论了其相关的实现环境.     

基于模糊Petri网的服务发现框架研究

现有的主流服务发现方法不支持模糊逻辑推理，无法处理软计算语义，从而缺乏灵活性．为了弥补人类可理解的软计算逻辑和机器能够识别的硬逻辑的差异，提出了面向服务基于模糊Petri网的Multi-Agent服务发现框架．为支持这一框架。设计了一种模糊Petri网服务描述语言，其主要特点是变迁表示一个服务或者请求；变迁的输入库所表示服务执行前应满足的条件，变迁的输出库所表示只有在所需争件满足的情况下服务才能成功执行．变迁相关的CF值（certainty factor value）表示服务消费者对Agent所提供服务的置信度．其次，提出了支持软计算语义的松弛匹配机制，并且给出了模糊松弛匹配算法；借助于本体库（类库），通过计算命题的真实度，在不精确模糊信息情况下，可以实现服务和请求的模糊松弛匹配．     

基于语义规则的Web服务发现方法

语义Web服务发现问题研究的核心内容是服务描述与对应的服务发现方法。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。     

任务计算中基于语义Web的上下文感知服务选择

针对普适环境中任务计算的特点,分析了任务计算的层次结构和复杂任务的分解策略,设计了一种任务计算中服务发现的体系结构。此体系结构依赖于服务和内容的语义表示,而这种语义表示是基于本体的、共享的。它不仅可以增强精确度和调用率,而且能够实现知识共享、基于能力的搜索、自主推理以及语义匹配等功能。据此,提出了一种基于语义Web的上下文感知动态服务选择机制,这种机制可以根据待匹配的服务的动态上下文属性来对其进行过滤和排序,从而进一步优化了发现的过程、节约了用户的时间和精力。此外,该选择机制可用于发现有用的静态或动态上下文信息,从而为用户提供最合适、最相关的服务。