Web服务自动语义标注的本体定位方法研究

面向服务架构中,分布式网络计算的实现依赖于服务交互问题的有效解决。为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为服务的动态发现和组合提供底层支持。服务语义标注技术满足了上述需求,它是指通过共享域本体中机器可理解的元数据表示服务元素。本文将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注注问题,并提出了一种基于机器学习的域标注算法,对实际服务的标注实验验证了该算法的有效性     

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.     

一种语义Web服务的多层次匹配方法

现有的语义Web服务发现方法大多采用匹配等级来筛选服务，查找到的服务粒度较大，也没有考虑服务质量。对OWL-S语言进行扩展，增加对QoS（服务质量）的描述，提出了五层次三阶段的多层次匹配过程，采用语义相似度进行匹配。实验结果表明该匹配方法能够保证查找的查准率和查全率。     

一种有效的服务资源自动语义标注方法

在服务网格中,分布式网络计算的实现依赖于如何在OGSA下实现服务交互问题的有效解决.为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为网格服务的动态发现和组合提供底层支持.服务语义标注技术满足了上述需求,它提出使用共享域本体中机器可理解的元数据标注服务资源描述.提出了一种有效的服务资源自动语义标注方法,该方法将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注问题,提出了基于机器学习的域标注算法,对实际服务资源的标注实验验证了该算法的有效性.     

基于社会标注的Web服务语义自动浮现方法

社会化标注已经成为当前Web2.0时代流行的资源识别和管理方法.针对当前Web服务语义描述能力不足的问题,提出一种基于多维度的Web服务语义社会标注方法.在社会标注模型的指导下,利用涉众的广泛参与性,从推荐标签集、候选标签集以及自由标签集3种集合中选取若干个标签对服务进行社会标注;同时从服务的功能语义、非功能语义、目标...     

语义Web服务发现技术

传统的Web服务发现技术大多采用基于关键字的服务匹配机制,缺乏对Web服务功能的语义性描述,影响了Web服务的查全率、查准率和查找的智能化.研究基于语义的Web服务匹配方法,在经典Web服务匹配算法的基础上进行改进,研究单概念语义Web服务匹配算法,并由此得出多概念语义Web服务匹配的最优顺序,结合输入、输出参数,最终得出语义Web服务匹配结果,实验结果表明,改进后的方法比BGM算法匹配度高.     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Weh服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量(Qos)需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题.基于OWL规范定义了一个QoS元模型--OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中.根据提出的Qos元模型给出了一个基于Qos的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配.实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率.     

一种自适应的Web图像语义自动标注方法

提出了一种自适应的Web图像语义自动标注方法:首先利用Web标签资源自动获取训练数据;然后通过带约束的分段惩罚加权回归模型将关联文本权重分布自适应学习和先验知识约束有机地结合在一起,实现Web图像语义的自动标注.在4 000幅从Web获得的图像数据集上的实验结果验证了该文自动获取训练集方法以及Web图像语义标注方法的有效性.     

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。     

一种改进的语义Web服务等级匹配算法

如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务是现阶段急需解决的关键问题之一。针对OWL-S/UDDI等级匹配算法匹配等级划分粒度太大,对同一等级内部不同情况不能加以区分的不足,提出了一种改进的匹配算法。该算法在细化匹配等级的基础上,借鉴信息检索领域查全率与查准率的思想,结合概念语义相似度的计算,以非对称的方式将离散的匹配等级转化为连续的表示方式,对同一等级内部的不同情况做出了明确的区分,提高了查询准确率。并且在服务发布时就进行匹配度的比较,实验表明该算法服务请求响应时间远小于OWL-S/UDDI等级匹配算法。     

基于概念相似度计算的语义Web服务发现方法

提出一种基于领域本题概念相似度计算的语义Web服务发现方法。给出合理的概念相似度计算公式,通过领域本体概念相似度计算,最终获得请求和候选服务之间的相似度。传统的概念相似度计算方法只考虑继承关系,本文采用的单概念语义不但考虑继承关系,还考虑二元关系,使本体关系结构构成图结构,更加合理。计算语义距离时,适当处理多继承问题和环问题。实验证实,本算法使得匹配更加合理精确。     

一种基于服务质量的语义Web服务发现框架

在Web服务发现过程中,不同的用户希望根据自己的情况或个性化的需求进行服务选择,如何提供满足用户服务质量（QoS）需求的服务是语义Web服务应用急需解决的问题。基于OWL规范定义了一个QoS元模型——OWL-QoS,并将其应用于Web服务描述当中。根据提出的QoS元模型给出了一个基于QoS的语义Web服务发现框架,并从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现了服务匹配。实验结果表明,与传统语义Web服务发现方法相比,该方法能显著提高服务匹配精度和效率。     

基于包装器的Deep Web自动语义标注

为最准最全地对页面抽取的数据进行语义标注,提出一种基于包装器自动语义标注的方法。该方法利用多个标注源进行组合标注,有效解决单标注源标注率不高问题,同时针对标注不完全问题,给出利用多个数据源的互补关系来标注,生成高效率的标注包装器对抽取结果自动标注。实验结果证明,该方法具有较高的准确性和效率。     

交互式Web服务语义增强

Web服务是面向服务体系结构（service-oriented architecture,SOA）的解决方案的关键技术之一。如何提高We b服务标注质量变得越来越重要。传统的标注方式普遍存在标注质量低和需要人工大量干预的缺点,同时由于本体规模的限制,很多We b服务关键字无法找到相应的概念进行标注。基于用户交互的We b服务标注系统包括阈值选择算法、本体扩充算法和交互标注方法。系统根据反馈信息自动修改标注结果,并记录修改结果,对未来出现的相似问题进行自动处理。为最大化反馈信息的影响,使用特定指标选择标注结果,并由用户进行确认。对于当前本体概念不够完善的问题,使用学习本地本体和在线本体查询两种方法来扩充本体。最后,介绍了相关实验,实验结果表明,经过与用户的交互,标注质量有了显著提高。     

服务请求驱动的语义Web服务组合方法

以Web服务本体和领域本体为基础,利用语义匹配算法,提出一种以服务请求驱动的服务组合方法。递归调用此算法可以得到满足服务请求功能及性能约束的服务组合树。通过一个具体的实例,讨论服务组合树的构造过程。实例应用表明,本方法支持自动的、动态的Web服务组合,能够很好地满足QOS约束。     

基于功能语义的Web服务发现方法

随着Web服务技术的发展与应用,基于功能语义进行Web服务发现已经逐渐成为服务使用者最为迫切的需求.而现有的服务发现机制还不能很好地解决这一问题.所以提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法.通过定义Web服务功能描述模型,规范服务提供者和使用者对Web服务功能的描述;同时构建了领域功能本体,提出语义标注的机制,从而让用户可以基于功能语义发现Web服务.并设计了基于功能语义的Web服务描述语言,构建了原型系统,为基于功能语义进行服务发现提供了一种有效可行的方法.     

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。     

业务流程驱动的半自动语义Web服务组合方法研究及应用

随着Web服务数量的不断增多,如何利用Web服务组建松散耦合的应用系统以满足不断变化的业务需求,成为一个研究热点。传统的业务流程驱动的服务组合通常需要预定义组合流程,当业务流程改变时则需重新定义流程,因此不能适应动态业务需求。针对上述问题,提出了一种业务流程驱动的半自动语义Web服务组合方法。该方法在业务流程驱动的服务组合基础上,将局部动态流程用抽象服务描述,当流程执行阶段不存在能满足抽象服务需求的单个服务时,采用自动服务组合方式将抽象服务替换成组合服务,并执行自动组合方法。该方法由于采用了基于回溯树的服务组合方法,并在回溯树中增加语义信息,还通过计算组合流程的QoS来实现组合服务的选取,因此能有效解决因缺乏语义导致查全率低的问题。最后给出了半自动化的服务组合框架,该框架兼顾了可用性与动态性的需求,具有一定的实用价值。     

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。