基于语义聚类的Web服务发现机制

本文提出了一种基于语义聚类算法的两阶段Web服务发现机制。第一阶段,给定一个查询,首先通过聚类算法过滤掉哪些内容与查询不符合的Web服务;第二阶段针对这个数据集使用PLSI算法,进一步进行聚类获得一个有限的语义相关组,使用PLSI方法可以发现隐藏在查询和Web服务中的语义概念,这样服务匹配可以在语义概念层次进行。     

基于SQWRL的语义Web服务发现

提出以扩展的语义Web规则语言SQWRL作为服务请求描述语言,以OWL-S作为服务发布描述语言,进行有效的服务发现.给出了服务发现的实例,通过实验,证实了该方法具有实用性强、简单可靠的特点.     

一种改进的语义Web服务发现方法

目前Web服务架构中用于Web服务发现的UDDI(统一描述、发现和集成)技术主要是基于关键词查找的自身缺陷,UDDI技术不支持概念问的推理,这给用户的服务查找带来不便.因此作者在分析基于UDDI 的Web服务发现机制及其缺陷的基础上,着重研究了基于语义的Web服务发现系统的体系结构,通过引入Web服务质量本体,提出一种改进的语义Web服务发现方法.     

基于P2P的语义Web服务发现模型研究

为解决现有的Web服务缺少形式语义支撑,文中提出了一种基于P2P的语义Web服务发现模型,在P2P发现方面加入了本体信息,引入一种新的本体编码方式,使得Web服务在P2P层内支持语义发现,提高了Web服务发现的准确性和即时性.     

基于Petri网的语义Web服务发现方法研究

现有的语义Web服务发现大都采用功能性参数的匹配,也就是OWL-S的服务概要信息ServiceProfile,而没有考虑到服务的内部实现过程.因此为了在服务发现中提高效率及准确率,在服务匹配过程中引入服务执行状态的变迁等因素,即服务的过程模型.而Petri网作为Web服务过程模型的形式化工具,实现了在服务匹配过程中过程模型ServiceModel的匹配.因此提出基于Petri网的服务发现.该方法的引入对提高服务发现率,尤其对改善服务发现准确率起到一定作用.     

基于细粒度数据语义的Web服务匹配方法研究

基于结构匹配的Web服务发现方法常常由于XML Schema定义的灵活性,使得一些本来语义相近的Web服务由于描述结构的不同而匹配失败,且计算开销较高。为此提出了一种基于细粒度数据语义的SAWSDL服务匹配方法和一个数据语义分解转换算法。将每一个消息级参数转换为多个细粒度的数据参数,使得基于消息级的SAWSDL服务匹配转化为更细粒度的数据语义匹配。实验结果表明该方法能够提高Web服务的效果,且计算开销较低。     

基于语义扩展的Web服务发现方法

提出了一种基于语义扩展的Web服务发现方法,对服务描述和服务请求中的领域概念进行了同义扩展、特征扩展和合成扩展,在输入输出的匹配上提出了“扩展的语义包含”的概念,实验表明,该方法在不降低服务查准率的前提下,提高了服务的查全率。当单个服务不能满足服务请求时,尝试服务组合匹配服务请求的方式,采用基于H*算法的启发式的服务组合方法,将问题转化为搜索从初始节点到目标节点的通路问题,该方法采用估值函数引入了启发知识,提高了搜索的效率。     

基于Chord的语义Web服务发现与合成的研究

提出一种基于Chord的语义Web服务发现与合成模型.将注册中心注册到分布式Chord网络中并基干领域本体对注册中心分类,使用本体描述为Web服务加入语义信息,语义Web弥补了传统Web语义不足的缺点.实验分析表明,该模型系统能提高Web服务发布、发现及合成的效率和准确率.     

基于OWL-S的服务发现语义匹配机制

 本文提出一种基于OWL-S的语义web服务匹配系统的机制,将语义元素引入UDDI系统中,从而在UDDI中保存语义信息.系统通过语义服务匹配算法提高web服务匹配的准确度和召回率,并通过数据映射机制保证模型对于当前的服务发现标准UDDI基础架构的兼容以及UDDI标准操作接口的透明性.系统使用本体概念的索引机制提高服务发现的效率.而且,系统在建立和维护索引的过程、或服务的匹配过程中使用近似概念搜寻算法进一步提高本体概念搜寻和服务匹配的效率.     

基于用户兴趣的Web服务发现

随着Internet上Web服务的快速增长,准确、高效地发现Web服务已经是Web服务技术中的难点和关键问题。文章提出基于用户兴趣的Web服务发现方法。首先介绍了对用户兴趣进行挖掘和建模的方法,然后论述了Web服务描述文档和用户兴趣特征之间的相关性分析过程,为得出满足用户兴趣的Web服务发现结果提供了一条可行的路径,提高了Web服务发现的准确度。     

一种基于本体语义的网格服务发现模型

在网格环境中,网格服务的发现机制对于系统的性能和效率有着重要的意义和作用。目前网格服务发现模型多数是集中式的、基于关键字的服务匹配模型,缺乏灵活性和推理能力,发现结果难以令人满意。提出了一种基于本体论语义和Agent代理的网格服务发现模型。采用Agent代理技术进行服务搜索,不同的代理能够提供不同领域的本体知识库,从而达到多领域的服务发现;利用本体论语义进行服务的匹配,从而达到智能化的服务发现。该模型提高了服务发现的准确率,同时也增强了系统的可维护性、灵活性和扩展性以及服务管理的自治性和容错性。     

基于语义Web服务的智能电信业务模型

该文针对电信业务领域用户需求多样化的实际情况,将互联网领域语义Web服务模型进行完善,提出了基于语义Web服务的智能电信业务模型。在模型中,设计了电信业务领域本体库,实现了电信业务领域知识的共享;提出了基于本体的用户个性数据库,利用本体的天然推理特性加强对用户个性的挖掘;引入了智能代理,将用户从浩淼的服务选择中解放出来。设计了语义转换XSLT代码生成模块提高了语义Web服务描述效率。该模型已经在实际的测试环境中得到验证,最后以流媒体业务为例,说明了该模型的工作原理。     

基于多层匹配筛选的Web服务发现方法

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,而基于语义的匹配通常也只关注服务功能性的匹配,上述两种方法通常查全率和查准率较低,且难以保证服务的快速定位.本文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,提出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多维匹配的多层匹配筛选,为Web服务发现提供了一种有效的方法.     

基于Chord的带有QoS的语义Web服务发现方法研究

服务的描述语言,元数据的存储方式以及服务的匹配算法是影响服务发现效率和质量的3个主要问题。该文从这3个问题出发,提出了基于Chord的带有QoS的语义Web服务发现系统。将服务质量(QoS)信息加入到OWL-S中来描述服务,并称之为OWL-QoS;采用基于Chord的分布式方式存储元数据;通过基于OWL-QoS的服务匹配算法来查询服务。实验表明,这种方法有效地提高了服务发现的查询效率与查准率。     

基于多层匹配筛选的Web服务发现方法

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,而基于语义的匹配通常也只关注服务功能性的匹配,上述两种方法通常查全率和查准率较低,且难以保证服务的快速定位。本文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,提出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多维匹配的多层匹配筛选,为Web服务发现提供了一种有效的方法。     

基于本体的Web服务行为语义建模方法

提出一种基于本体的Web服务的服务行为语义建模方法,对于Web服务提供的服务行为、用户预期的服务行为、以及服务组合的交互行为之间的一致性关系进行了语义建模,构建了判断Web服务提供的服务行为是否符合用户预期的本体描述和语义计算模型,利用现有Web服务样本进行实验验证并给出性能分析.     

基于P2P环境的语义Web服务发现模型

随着Web服务研究的逐步深入，其重要性已逐渐被人们所认识。目前，Web服务所采用的UDDI注册模型是一种集中式架构，面临系统瓶颈、单节点故障、查找效率低以及受注册在UDDI上的网络结点规模的限制等诸多方面的影响和制约。另外。Web服务标准中对Web服务的描述仅仅只是语法层次上．并未提供对语义描述的支持，这在很大程度上影响了Web服务发现的效率及准确性。为此．文章提出了一种基于P2P环境下的语义Web服务发现模型。     

异构环境下语义Web服务发现算法研究

随着网络上越来越多种类各异的Web服务,如何对其进行有效发现是实现动态Web服务组合的关键.本文研究了异构环境下服务发现语义信息的匹配问题,利用领域本体解决了异构数据的综合利用与共享,并通过实验表明了本文提出方法的有效性.     

一种新的空间数据服务发现模型及其在P2P网络上的实现

针对集中式机制的空间数据服务发现的各种弊端,如单点失效、扩展性差等,提出一种分布式空间数据服务发现机制.基于信息检索模型来实现分布式的空间数据服务发现,将空间数据服务元数据分别表达为索引词汇和地理范围,其中,索引词汇表示服务的非空间属性;地理范围表示服务的空间属性,并提出索引词汇相似性和地理范围相似性来计算查询请求与服务对象间的匹配程度.最后给出了该发现模型在P2P网络的设计与实现,提出一种节点相关模型来将空间数据服务聚簇成不同的地理语义组,查询协议在组间采用有偏漫步试探性查询,在组内则采用泛洪机制查询.实验表明,上述分布式空间数据服务发现模型具备良好的可行性;基于该模型在P2P网络上的实现系统性能较好,是有效克服集中式空间数据服务发现机制各种弊端的途径之一.