一种基于语义的Web服务匹配算法

概要:在当前Web服务发现过程中,采用基于数据类型和关键词的搜索匹配算法,而忽略了人类语言表达的多样性。通常服务请求者对需求描述不能很好符合Web服务匹配算法的要求,是造成服务匹配率较低的主要原因。本文探讨一种基于语义的Web服务匹配算法,分别对服务提供者注册Web服务,服务请求者提交Web服务请求以及服务注册中心进行Web服务匹配等三个过程提出了改进算法,从而可提高服务匹配率。     

基于语义的Web服务发现方法的研究

传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好的满足用户需要.在研究本体与语义web服务的基础上,提出了一种基于语义的web服务发现框架与服务发现算法,从而提高查准率.     

基于语义的Web服务发现核心技术研究

在研究Web服务本体描述语言OWL S缺乏对服务质量的明确刻画的基础上,引入服务质量本体QoSOn对OWL S规范进行扩展。其次,提出了“两阶段”匹配模型,该算法首先经过基于服务分类的匹配剔除不相关的服务,然后引入服务相似度来度量候选广告服务和请求服务之间的相似程度;候选服务和请求服务之间的相似度是通过OWL S Profile的功能相似度和QoSOn本体的服务质量相似度两个方面进行综合评估的。最后,通过对比实验证明了该匹配算法的可行性和有效性。     

基于语义匹配复杂Web服务的算法研究

目前,Web服务发现机制中以关键词搜索方式进行服务匹配,忽略人类语言的多样性,造成较低的匹配率,同时单个Web服务无法满足客户面向业务过程的商业需求.本文研究一种基于语义匹配复杂Web服务的算法,在服务注册机制中对复杂Web服务匹配进行预处理,Web服务请求到达进行二次匹配,匹配单个Web服务或面向业务过程的一组Web服务.     

基于语义的Web服务自动发现、匹配及执行平台

基于UDDI技术的普遍的Web服务发现、匹配、执行平台有可能产生严重的效率及服务响应延迟问题，文中介绍了一个限定于特定领域的Web服务自动发现、匹配及执行系统以试图解决此问题，同时给出了一个基于OWL-S本体语言的系统实现。在服务选择过程中实现了地域匹配功能，并为服务请求代理提供了一个初步的行为记忆功能。     

改进的语义Web服务匹配算法设计与实现

引用领域本体对Web服务进行语义描述,再进行语义层上的匹配,是Web服务匹配研究领域的重要研究方向。针对传统匹配算法在语义Web服务发现中的不足,采用语义距离、匹配度系数等对其进行扩展,在此基础上实现一个原型系统。实验表明,该算法能提高Web服务的匹配精度。     

基于QoS的语义Web服务匹配策略

Web服务技术的迅速发展使得Web服务的应用越来越广泛。因此Web服务的匹配和查找问题成为研究热点。文中引用OWL-S对Web服务进行语义描述,在此基础上增加了对服务QoS的描述。把对Web服务的输入、输出参数的语义描述匹配问题进行转化,可以转为基于领域本体库中相似概念间的语义距离计算,并根据语义距离给出了概念相似度的计算公式。对于基于语义的Web服务发现给出了匹配算法描述。在QoS约束匹配过程中,利用服务性价比的概念,为用户选择最佳性能的Web服务,同时也可以对最终的匹配结果按照请求者的意愿进行排序,以满足请求者不同的需要并使得用户同时可以根据本身需求选择性地使用服务。     

语义Web服务匹配策略研究

通过OWL-s来对Web服务进行逻辑化描述,将语义Web与Web服务相结合成语义Web服务,使得可以基于Web服务的语义信息来查找和匹配所需的Web服务。在单个Web服务参数语义匹配度确定基础上,提出了一种新的确定整个Web服务的匹配策略,并完成了具体的实现。相比UDDI基于关键字的匹配,使用语义信息匹配Web服务更能满足用户的潜在需求。     

可无限分类的Web服务发现匹配算法

Web服务的目的是为了将不同组织、公司甚至个人提供的服务进行无缝的连接,建立一种松耦合的Web应用,实现资源共享的最大化。而在众多候选服务集中快速、准确地发现和选择所需要的服务即服务匹配成为其中关键的问题。在服务匹配过程中,为了减少最终参与匹配的服务的数量,提高服务发现的效率,匹配算法对参与匹配的服务集进行了预处理。并且依据服务描述本身的特点,对服务匹配中基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了无限分类的思想。最后实现了匹配算法并对性能进行了对比。     

一种关于语义Web服务匹配的策略和实现

Web服务的迅速发展使得Web服务的匹配和查找问题成为研究热点。引用领域本体对Web服务进行语义描述,再进行语义层上的匹配,是Web服务匹配研究领域的一个重要研究方向。本文从Web服务的输入、输出参数的语义描述出发,把Web服务的匹配问题转化为领域本体库中概念间语义距离的计算,并根据服务请求者对Web服务的需求,提出了用不同的方法来计算Web服务输入、输出概念间的语义距离,其中处理Web服务输出概念时着重提高Web服务查找的查准率,而处理Web服务输入概念时则注重提高Web服务查找的查全率。实验结果显示了该方法较别的服务查找方法在查准率特别是查全率上得到了提高。     

基于本体和粗糙集理论的网格服务发现算法

针对网格服务发现的查全率、查准率效率较低的现状,基于本体技术和粗糙集理论,设计了一个服务发现算法OGSDA-RS,在服务匹配之前先进行3步预处理操作：规范化请求服务,根据请求服务对发布服务进行不相关属性约减和依赖属性约减。实验结果表明,与UDDI和OWL-S相比,服务发现的查全率、查准率要高出50%~75%,而且当发布服务的规模较小时,效率比OWL-S最高能高出 2.7倍。     

基于非功能语义的语义Web服务匹配方法研究

目前,语义Web服务匹配方面的研究主要集中在基于服务功能性信息的语义匹配上,但是,充分利用非功能语义信息有助于提高服务匹配的精度。非功能语义信息主要是文本描述,因此,基于非功能语义的服务匹配转化为文本相似度的问题。为了支持中文,本文根据《知网》来计算文本相似度,详细介绍了词语相似度、概念相似度和义原相似度的计算方法,并进行了实验,实验结果显示加入非功能语义虽然查全率有所下降,但查准率有很大的提高,进而证明非功能语义可以提高服务匹配的精度。     

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。     

基于模糊聚类优化的语义Web服务发现

语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低.为解决该问题,提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法.采用改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法,实现对服务聚类预处理,在模糊聚类时,综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数,并扩展已有的服务匹配机制,在匹配时,将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子.实验结果表明,在模糊聚类稳定的条件下,该方法的服务平均查全率为79.6％,平均查准率为85.9％,均高于未采用聚类处理和只采用输入/输出参数的FCM聚类处理方法.     

一种基于本体的语义匹配方法

探讨了Web服务及本体,介绍了本体描述语言OWL及本体开发工具protégé,提出了一种基于本体的语义匹配方法,通过与其它方法进行比较,分析了该方法的优点。     

基于P2P的语义Web服务发现机制

分析集中式语义Web服务发现机制存在的问题,利用P2P和本体技术,提出一种基于P2P的语义Web服务发现机制。将服务的部署与发布无缝地绑定在一起,按应用领域和服务目标将整个P2P网络组织成3层结构,基于该结构建立3阶段服务发现算法,达到优化网络结构、提高服务发现效率的目的。     

基于语义Web服务的发现算法研究

Web服务是基于XML和HTTPS的一种服务,具有极大的灵活性和鲁棒性。该文基于语义WEB服务技术,采用基于本体的语义发现框架,介绍了Web服务的注册发布以及发现等细节。     

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。