基于UDDI的Web服务发现研究

基于UDDI的Web服务发现机制仅提供了基于语法层关键字的匹配方法,缺乏语义推理的支持.在相关研究的基础之上,提出了一个基于UDDI的Web服务注册/发现方法,使得服务提供者可以发布OWL-S语言描述的服务,并发布到UDDI注册中心.在传统UDDI注册中心之外新建一层Sem-UDDI注册中心,使用Sem-UDDI注册中心来存储服务的语义信息和服务相关的分类属性,并由服务匹配引擎计算服务属性之间的语义相似度,从而支持基于语义的推理查询,增强了UDDI的语义Web服务发现的能力.     

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。     

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.     

语义Web和Web服务标准集成的研究

首先提出基于本体的增强Web服务描述能力的方法，即将语义添加到Web服务的标准WSDL和UDDI中。然后，提出一种基于语义的Web服务发现算法。基于语义的Web服务发现过程比原有的基于服务属性的服务发现过程更为准确和有效。     

带Cache的语义Web服务发现研究

针对现有语义Web服务发现模型的查询效率较低的现状,提出了一种新的基于Cache的语义Web服务发现模型SWSDM-Cache.在模型中,对传统UDDI框架进行分布式扩展,语义Web服务按领域划分,存放在各自的领域UDDI库中.在发现过程中首先进行领域匹配,再进行Cache搜索.试验结果表明,该模型的服务发现效率较传统的策略有明显的提高.     

基于语义的Web服务发现算法研究

基于UDDI的传统Web服务发现机制是使用语法关键字匹配技术，往往导致服务发现精度不够甚至失败。提出了基于语义的Web服务发现算法DWS。算法基于概念层语义关系进行服务匹配，根据匹配度选择最优的服务。使用自行开发的原型系统进行的案例研究验证了算法的可行性和有效性。     

基于UDDI的语义Web服务门户的设计与实现

统一描述发现集成协议（UDDI）提供了Web服务的信息注册查找规范,解决了Web服务的描述、发布以及查找问题。然而采用UDDI建立的Web服务在服务查找时会受关键词匹配的严重影响,缺乏对语义信息的支持。因此在服务匹配时不能搜索到用不同术语描述的相关信息,从而造成了服务查全率查准率低。语义Web服务技术以信息服务智能化、自动化、高效性为目标,通过本体（Ontology）来描述资源的语义信息,它能够有效的解决上述问题。本文在分析了语义Web服务和UDDI技术规范的基础上。设计实现了一种基于UDDI的语义WEB服务的发布及发现机制。     

基于UDDI的语义Web服务门户的设计与实现

统一描述发现集成协议(UDDI)提供了Web服务的信息注册查找规范,解决了Web服务的描述、发布以及查找问题。然而采用UDDI建立的Web服务在服务查找时会受关键词匹配的严重影响,缺乏对语义信息的支持。因此在服务匹配时不能搜索到用不同术语描述的相关信息,从而造成了服务查全率查准率低。语义Web服务技术以信息服务智能化、自动化、高效性为目标,通过本体(Ontology)来描述资源的语义信息,它能够有效的解决上述问题。本文在分析了语义Web服务和UDDI技术规范的基础上,设计实现了一种基于UDDI的语义WEB服务的发布及发现机制。     

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。     

扩展UDDI以支持OWL-S

在对UDDI和OWL-S研究的基础上，提出扩展UDDI，以支持用OWL-S描述的Web服务的推广和请求，OWL-S可以通过服务提供功能的语义信息来描述服务，以实现更好的服务发现。而且，也提出了一种基于服务的输入输出描述本体的匹配机制。通过扩展JUDDI实现了OWL-S信息的存储和匹配机制。实验证明这是实现语义Web服务注册和发现的一种合理机制。     

带情景约束和增强语义的web服务匹配方法

针对目前语义web服务匹配方法中缺少对服务情景约束的考虑及传推理匹配的结果中同一级别缺少语义细分的缺点,设计了一种带情景约束和增强语义的相似度计算匹配方法。首先通过服务情景约束兼容性检测过滤掉不相关的服务;然后借助本体进行服务属性间的语义获取和语义相似度计算,得出待匹配服务的精确匹配度;最后对满足用户请求的服务进行反馈评价。实验结果表明,该方法较之传统的OWL—S／UDDI匹配方法在查准率和查全率方面得到了很大改进。     

基于语义P2P的UDDI组合服务发现模型

随着Web服务数目的增长和对实时性需求的增加,单一集中式的UDDI服务注册中心难以满足实际需求,而基于某个领域的UDDI虽然查找迅速却难以满足所有用户的要求,于是如何组织一个逻辑上完整的服务注册中为Web服务应用的一个新研究方向.基于P2P的底部架构,将服务注册中心作为P2P网络内基本节点,提出了一个根据本体信息对服务注册节点进行语义分类查找的Web服务发现模型.在模型的基础上,提出了在P2P层支持语义的一种发现的方法.提出的Web服务发现模型既结合了集中式Web服务发现方式和分布式Web服务方式发现的优点,又创新性地在P2P发现方面加入了本体信息.     

基于DF与UDDI协作的Web服务发现机制

Web服务发现是Web服务系统架构中的一个重要部分,是客户以某种方式在不同类型的Web服务中找到其想要的服务,以执行Web服务请求.现有的发现机制UDDI统一描述、发现与集成是Web服务体系中的登记服务机制,但是,UDDI无法很好地理解搜索服务的内容.通过对FIPA给出的本体服务的研究,引入本体代理和注册中心DF的服务发现机制,将DF与UDDI协作.有了代理和本体的帮助,可以弥补UDDI的不足,提高Web服务发现的效率.