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随着Web服务技术的不断成熟和发展,互联网上出现了大量的公共Web服务.在使用Web服务开发软件系统的过程中,其文本描述信息(例如简介和使用说明等)可以帮助服务消费者直观有效地识别和理解Web服务并加以利用.已有的研究工作大多关注于从Web服务的WSDL文件中获取此类信息进行Web服务的发现或检索,调研发现,互联网上大部分Web服务的WSDL文件中普遍缺少甚至没有此类信息.为此,提出一种基于网络信息搜索的从WSDL文件之外的信息源为Web服务扩充文本描述信息的方法.从互联网上收集包含目标Web服务特征标识的相关网页,基于从网页中抽取出的信息片段,利用信息检索技术计算信息片段与目标Web服务的相关度,并选取相关度较高的文本片段为Web服务扩充文本描述信息.基于互联网上的真实数据进行的实验,其结果表明,可为约51%的互联网上的Web服务获取到相关网页,并为这些Web服务中约88%扩充文本描述信息.收集到的Web服务及其文本描述信息数据均已公开发布. 相似文献
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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. 相似文献
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在物联网服务发现过程中,用户通常用自己的意图表达需求,而服务描述是对服务功能的说明,因此两者的不匹配会影响服务发现的准确率。同时随着服务的种类不断增多,服务发现的准确率不断降低。为了解决上述问题,提出在物联网服务描述中引入意图服务本体的方法,并在意图服务本体中扩展服务上下文和QoS。扩展后的意图服务本体存储在语义化服务描述OWL-S文件中,能够以意图的方式表达服务功能,丰富物联网服务描述的语义,提高服务发现的准确率。仿真结果表明,所提服务描述方法以及相应的服务发现算法相对于传统服务发现方法能提升6.7%的准确率。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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摘摘 要:基于pay-before-you-go模式的教育云服务描述与发现方法难以及时处理异构、动态的教育云服务信息。为了解决上述问题,提出基于pay-as-you-go模式的教育云服务描述与发现方法。首先采用数据空间渐进式模型描述服务信息,然后探讨服务发现中的延迟计算方法,最后通过添加语义扩展查询规模。实验结果表明该方法是可行的和有效的,并且提高了查询结果的查全率与查准率。 相似文献
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在语义Web服务发现中,服务本身及用户所处的语境是不可忽视的因素.针对现有服务发现方法的不足,给出一种基于语境和动作推理的语义Web服务发现方法.该方法通过建立基于动作的语境模型来刻画静态和动态的语境信息,利用动态描述逻辑中的动作推理实现语境推理,并在此基础上实现语境敏感的语义Web服务发现算法.案例研究及相关工作对比表明,与现有方法相比,文中方法在语境刻画和推理能力方面均有较优表现.同时实验结果也表明,在增加合理逻辑推理的时空开销的前提下,文中方法能为用户提供更符合需求的服务发现结果. 相似文献
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服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法. 相似文献
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基于语义的服务发现技术研究综述 总被引:2,自引:1,他引:1
语义Web服务是Web服务的语义扩展,它能够有效地提高服务发现的效率,并使得实现服务发现自动化成为可能。基于语义的服务发现是语义Web服务技术的核心,其关键技术包括标识语义的Web服务描述语言、基于语义的服务发现体系结构和基于语义的服务匹配算法。本文分别从这三个方面对目前基于语义的服务发现技术进行了详细的分析比较。文章最后对基于语义的Web服务发现技术进行了总结与展望。 相似文献
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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。 相似文献
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基于本体的Web服务发现方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
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. 相似文献
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一种支持QoS的语义Web服务发现框架研究 总被引:1,自引:1,他引:0
随着Web服务的广泛使用,Web服务的发现机制显得尤为重要.现有的Web服务发现方法,因缺乏对服务质量(QoS)的描述而难以为用户选择最佳服务.主要提出一种考虑QoS的语义Web服务发现框架,采用分类和反馈机制,及相应的匹配级别和过滤机制,以便用户查找到与自己需求最接近的服务,提高服务的查找率. 相似文献
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基于向量空间的Web服务发现模糊方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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