语义Web服务发现模型和匹配算法研究

在研究语义Web描述模型OWL-S基础上,针对OWL-S的缺点.对OWL-S进行了有效扩展,增加了地域位置信息和时间、费用、可靠性等质量描述信息,得到一个扩展的语义Web服务描述模型---OWL-S+.针对OWL-S+模型,提出了一种综合考虑服务功能和质量性能的、有助于提高匹配效率的匹配策略.最后通过一个实例,交通建设项目质量检验与评估服务的发现证明了OWL-S+模型和匹配策略的有效性.     

基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

语义Web服务发现研究及应用

针对目前语义Web服务发现的研究现状扣存在问题,提出一种新的省时的基于语义功能匹配和服务质量筛选的服务发现方案。在此基础上,以福建省进出口领域企业基础信息交换平台建设项目的实际需求为背景,提出一个基于语义Web服务的异构系统集成模型。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语言,语义Web环境下适用性强。针对两种框架结构下本体的异构冲突问题,给出了OWL-S表示WSMO中Mediator的本体-本体中介器、目标-目标中介器和服务-服务中介器的方案。通过网络教学平台的应用,验证了解决方案的有效性。     

语义Web服务框架比较及本体异构协调

文章对语义Web服务框架OWL-S与WSMO的结构特点和适用范围进行比较分析。OWL-S的目标是实现机器的可理解性和易用性,WSMO研究语义Web服务语言的标准,它由本体、目标、Web服务和中介器组成。WSMO缺乏对具体操作进行形式化建模,仅适用于自己的语言WSML。OWL-S是Web的本体语言,支持RDF和OWL等语...     

一种新的语义Web服务描述模型

在已有的语义Web服务描述框架基础上,定义了一种新的语义Web服务描述模型WFIEQ,从功能、接口、执行和Qos4个层面描述服务资源的语义信息,并给出此描述模型和其他语义Web服务描述模型的比较,该工作对基于语义信息进行服务的发现、组合和调用具有一定的参考作用.     

语义Web服务基础技术研究综述

语义Web服务的提出是为了解决现有Web服务发现和组合等低性能和低效率问题,从而有效提高信息集成的自动化能力。主要对语义Web服务相关研究的基础——服务的描述语言进行综述。叙述了语义Web服务的研究背景,详细地讨论了5种语义Web服务的描述语言,并给出了语义Web服务的集中式和非集中式两种发布模型架构,列举了语义Web服务的几种开发工具,对语义Web服务技术进行了总结和展望,为以后的深入研究提供参考借鉴。     

语义Web服务通信协议分层模型设计

随着语义Web服务技术的发展,人们在互联网环境下实现通信过程语义化进程得到了极大的推进,Web服务通信语义化实现的关键是通信协议的设计.作者借鉴一般网络通信协议的分层设计原则,同时利用语义Web实现技术--本体,提出了通信协议本体概念,设计了一个三层通信协议本体模型,分层通信协议模型可以有效的减少通信过程中数据丢失的现象,增强通信双方的互理解性,更高效的完成数据传输.文中详细解释了三层协议的工作原理,并证明了通信协议模型的语义性.     

采用服务聚类的语义服务发现

如何从大规模的服务集合中快速、准确发现目标服务是应用Web服务的关键问题。针对目前UDDI中粗糙的分类方法的缺点,采用语义Web服务基于服务功能聚类的方法对服务集合进行功能聚类。为提高服务发现准确度,在对服务功能匹配的基础上,将服务的过程模型转换为Petri网结构,并将此结构按照基于用户需求中潜在的过程模型进行模型匹配聚类。通过预先的聚类和两层筛选,来提高服务查询的精度和效率。     

一种基于描述逻辑的语义Web服务发现方法

针对传统语义Web服务搜索技术的局限性,提出一种基于描述逻辑和推理规则的Web服务发现方法,可用来发现符合OWL-S语言描述的Web服务。给出了表达用户搜索需求的表达式定义、语义运算符操作的完整语义及表达式良构性检测算法,并展示出搜索表达式的使用示例。     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

基于语义和语法的Web服务检索方法

提出了基于语义和语法的服务检索方法. 采用语义相似度的方法对服务进行管理,以达到提高检索效率的目的;采用语法结构的方式,利用命题库模式对服务建模并提出检索算法,以提高服务检索的精确率. 以响应时间、召回率、精确率、综合评价指标为衡量指标,通过实验说明了结合语义和语法的检索方法的有效性.     

语义Web服务信誉度模型

语义Web服务信誉度为服务请求者对服务做出更准确的选择提供了依据。文中首先针对语义Web服务的特点对语义Web服务信誉度进行了定义。在此基础上，对现有UDDI进行扩展，提出了语义Web服务信誉度概念模型，并深入研究了相关算法及其实现方案。与其他的Web服务信誉度机制相比较，该模型的优点是针对语义Web服务的特点为服务信誉度加入了语义信息，并综合了第3方权威机构的评价，使得信誉度值更有效、准确。