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.     

基于OWL-S的语义Web服务发现方法

随着Web服务的广泛应用和迅速发展,服务的种类和数量越来越多,要在众多的Web服务中高效地发现满意的服务成为一个关键的问题。目前的Web服务发现方法大多是采用基于关键字匹配的机制,查全率和查准率不高,难以满足用户的需要。针对这个问题将OWL-S引入服务发现,为Web服务添加语义信息,运用本体推理技术,文中提出一种基于OWL-S的语义相似度匹配度计算的Web服务发现方法,并设计了服务发现原型系统。实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果。     

基于 OWL-S 的语义 Web 服务发现方法

随着 Web 服务的广泛应用和迅速发展,服务的种类和数量越来越多,要在众多的 Web 服务中高效地发现满意的服务成为一个关键的问题.目前的 Web 服务发现方法大多是采用基于关键字匹配的机制,查全率和查准率不高,难以满足用户的需要.针对这个问题将 OWL-S 引入服务发现,为 Web 服务添加语义信息,运用本体推理技术,文中提出一种基于 OWL-S 的语义相似度匹配度计算的 Web 服务发现方法,并设计了服务发现原型系统.实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果     

基于语义的Web服务匹配算法研究

针对基于推理的OWL-S/UDDI匹配算法在同一级结果间不能进一步区分匹配度导致查全率和查准率不高的问题,提出了一种基于本体概念相似度计算的服务匹配算法,该算法分别按服务的基本描述、功能和非功能(QoS)三个层次进行匹配,提高了服务匹配效率。     

语义Web服务发现的服务非功能描述扩展

传统的语法级Web服务能力描述不能解决描述的异构性问题,现有的语义级方法采用的Web服务描述十分有限,虽然可以实现功能土的匹配,但无从判断匹配的服务是否能够安全有效地使用。本文在分析现有相关研究的基础土提出语义Web服务发现中服务描述的非功能扩展,在保证较高的查;位率和查全率的基础上支持服务的质量、生存能力、行为约束的描述,并提出了相应的匹配算法,显著提升了服务匹配的质量,提高了匹配的灵活性、准确性。     

一种基于OWL-S领域本体的Web服务语义标注方法研究

提出一种基于领域服务本体的语义标注方法.并结合电力系统领域本体对该方法进行实例说明,该方法通过分析文档(或者网页)的关键信息,使用基于OWL-S本体的语义描述方法建立关键信息与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的Web服务信息显式地表现出来,这样多个文档(或者网页)之间就具有语义关联关系.为服务的语义解析及智能监控提供基础.     

一种基于结构化层次匹配操作的语义Web服务发现方法

网络服务发现的过程是匹配的服务请求与广告服务,检索相关服务请求。服务发现过程可以更有效的利用语义规格的服务。OWL-S提供标准语义指定的服务,在服务的发现可以通过能力匹配。考虑到结构层次匹配操作,在控制流组件可以用来发现过程更可靠。在本文中我们提出匹配标准结合的能力匹配和结构层次匹配。服务分类的基础上的能力,是为能力匹配和结构层次匹配的基础上进行结构的业务服务。     

基于QoS的语义Web服务选择

用XML语言描述的Web服务由于缺乏语义信息而使得服务选择的效率大大下降.将语义网和Web服务相结合,介绍一种能够描述服务语义信息的语言OWL-S,并在此基础上提出一种基于服务质量(QoS)的语义Web服务选择算法.它的基本思想是首先将含有语义信息的服务请求者和提供者双方进行相似度匹配,并记录下所有相似度达到一定要求的服务提供者,然后在这个结果集中进行QoS评价,选择出一个QoS值最大的服务.这样的选择算法使得服务选择的效率和精确度得到提高.     

基于语义的Web服务二次匹配算法

分析了传统的Web服务发现机制,发现利用关键字进行Web服务匹配的服务查全率和查准率不高。对服务发现中的服务匹配算法进行改进,提出了一种基于语义的Web服务二次匹配算法。结合关键字和概念层语义关系进行服务匹配,根据匹配度选择最优服务。该算法提高了服务匹配效率,实现了灵活的服务发现机制,其灵活性和扩展性能够实现复杂的Web服务发现。     

语义Web服务主流建模框架比较分析

传统的Web服务技术缺乏机器可理解的语义，限制了Web服务的自动化。结合了语义Web技术和Web服务技术的语义Web服务应运而生，其中，语义Web服务的建模框架是当前研究重点。基于语义Web服务的一般基础结构，本文从行为、体系结构和服务本体的角度分析了当前语义Web服务三大主流建模框架OWL-S、IRS-Ⅱ和WSMF的特点，比较了它们的异同，展望了语义Web服务建模框架的发展趋势。     

基于层次聚类的语义Web服务发现算法

目前,Web服务的发现一般是通过集中式的UDDI注册中心实现,通常会导致一些缺点.因此提出一种分布式UDDI网络和基于层次聚类的语义Web服务发现算法.性能分析表明,在保证查全率和查准率的同时,减少了节点访问量和查询时间.     

语义网服务中的本体集成框架

分析语义网服务中存在的各种本体异构,明确语义网服务中本体集成的主要研究方向.在此基础上,提出一个语义网服务模型下的本体集成框架,讨论其中数据层中介器和Web服务中介器的结构并阐明其工作机制,为全面解决语义网服务环境下的本体集成问题提供了一种新的思路.     

Web服务组合研究综述

面对激烈竞争并且多变的市场,企业迫切需要企业应用集成和电子商务技术的支持,以便提高自身的竞争力和适应性.Web服务组合是获得上述目标的一个重要途径.对相关基本概念进行了综合定义,概述了该领域的早期研究,从典型研究方向对当前的研究进行了分类介绍并分析指出了各自不足.指出应用对服务组合的具体需求,详细讨论了该领域内的两个关键问题:QoS和语义.最后,对研究进行了总结,并指出了下一步主要的研究方向.     

基于PDDL的Web服务自动组合的描述

在Web环境下,如何有效地根据用户请求,进行Web服务的自动组合,成为一个迫切需要解决的问题.提出了一种利用人工智能的规划问题,对Web服务及其组合进行形式化描述以实现服务自动组合的方法.说明了基于智能规划实现服务自动组合的思想,讨论了智能规划的标准描述语言PDDL与Web服务的对应关系,最后建立了一个实际的模型.     

基于语义web的agent系统模型

随着互联网的迅速发展，网络信息的处理变得越来越复杂，语义web技术的出现正是为了解决这样的问题。在语义web上信息表示是面向机器可处理的，因此使得机器更容易自动处理网络上的资源，这大大方便了对网络资源的利用和收集。本文在此基础上提出一个基于语义web的agent系统模型，该系统主要包括information server、ontology base、client application三个模块，并结合了本体收集agent、搜索agent和本体agent。其中知识的表示由ontology实现，并可利用其实现一定的推理。     

利用Prolog实现语义网中的知识推理

元数据的交换是实现语义网应用的基础。在语义网的架构中,Ontology语言利用自己的元级描述能力来建立元数据之间的联系,从而实现语义的交换。本文分析了DAML OIL语言的知识描述能力,并对它蕴含的关于类的知识建立了Prolog的推理规则,最后结合XSBProlog推理引擎和InterProlog接口用Java语言实现了对Ontology的推理,从而实现了不同Ontology之间的元数据交换。     

在Web Services动态组合方面的OWL-S语义扩展

Web服务的日益广泛和语义Web研究的不断深入,使得利用本体语言自动处理各种Web服务任务成为可能.回顾了Web服务的主要思想和基本概念,指出了其在描述Web服务的语义信息方面的不足,从而说明在Web服务研究中引入语义Web的目的.介绍了描述Web服务语义信息的本体语言OWL-S,并针对OWL-S在描述Web服务动态组合方面能力的不足,尝试利用情形演算理论扩展其该方面的语义描述能力,使本体语言能够满足Web服务动态组合的需要.对最终实现基于语义的Web服务的动态组合具有积极意义.     

基于历史调用日志分析的Web服务间语义相关性发现

针对Web服务间语义相关性发现这一Web服务领域研究的关键问题,目前的方法不能较好地描述服务间语义相关的不确定性,进而不能有效地支持自动服务发现与组合.以Web服务描述中的操作作为服务组件,首先给出Web服务调用历史日志的定义,接着以统计计算为手段,基于PageRank算法给出服务组件权重的计算方法,进一步基于静电场理论给出Web服务组件间语义相关度的度量方法,为Web服务搜索、发现与组合奠定基础.实验结果表明,该方法具有高效性和实用性.     

Web服务安全的语义表达研究

指出了已有Web服务安全本体的局限性,研究了各种Web服务安全概念的语义及其内在联系,使用OWL-DL语言开发了Web服务安全本体SecOWS,用于表达Web服务的安全需求和安全能力.     

本体模型及其在语义Web中的本体描述语言

通过对下一代Web—语义Web以及用于描述其概念结构的本体模型的介绍,分析了现有的最具代表性的几种本体模型描述语言,通过比较它们各自的优点和局限,讨论在不同的语义Web应用中对语言的选择。