基于相似度的语义Web服务发现技术研究

针对传统Web服务在服务发现中存在效率低的问题,应用语义Web技术和本体理论,提出了一种基于相似度的语义Web服务发现模型。采用Web本体语言(OWL-S)描述Web服务,发布服务时包含充分的语义信息,在服务搜索中加入本体推理过程,综合度量服务的功能匹配程度和信誉值。实验结果表明,语义Web服务发现方法的查准率和查全率高于UDDI基于关键字的查找方法。     

语义Web服务发现研究与实现

语义Web服务是在Web服务中加入语义元素,利用语义相关的技术给Web服务指定一个语义.语义Web服务可以实现Web服务的自动发现、执行和组合.阐述了语义Web服务和语义Web服务发现以及相关的技术,提出了一种语义Web服务发现框架,并利用标签语言描述本体和Web服务,设计了语义匹配算法,并在应用中实现了这种语义Web服务发现框架.     

一种基于本体服务索引的Web服务扩展方法

传统的获取Web服务的方法是通过关键字匹配,由于此方式在发现潜在语义相符的Web服务时较为困难,越来越多的学者研究如何基于语义检索Web服务。本文设计了一种新的语义匹配模式：基于本体服务索引的服务匹配。通过建立从服务到本体库的索引,将本体库和Web服务库关联成一个逻辑整体。通过UDDI,用户请求会直接发送给推理规则库,在得到服务请求后,通过相应推理规则得到领域本体中与服务请求在一定相似度范围内的类及实例,而后将这个结果集输入到本体服务索引,经过匹配可输出较符合的Web服务结果集。     

语义Web服务发现模型和匹配算法研究

在研究语义Web描述模型OWL-S基础上,针对OWL-S的缺点.对OWL-S进行了有效扩展,增加了地域位置信息和时间、费用、可靠性等质量描述信息,得到一个扩展的语义Web服务描述模型---OWL-S+.针对OWL-S+模型,提出了一种综合考虑服务功能和质量性能的、有助于提高匹配效率的匹配策略.最后通过一个实例,交通建设项目质量检验与评估服务的发现证明了OWL-S+模型和匹配策略的有效性.     

基于语义距离的Web服务匹配算法

为了更有效地得到语义Web服务之间的匹配程度,从Web服务的输入、输出参数的语义描述出发,把语义Web服务的匹配问题转化为领域本体中概念间语义距离的计算,综合考虑概念间的距离、概念深度、概念密度和两概念间向下方向的边数4个因素的影响,提高了服务的查准率和查全率.     

本体支持的智能化空间信息服务发现

分布式环境下的服务发现是实现空间信息数据共享、服务集成和协同工作的前提,针对目前服务发现效率低和自动化程度差的问题,提出基于本体和智能Agent的空间信息服务发现模型。首先提出了本体支持的空间信息服务描述方式,分析了注册中心的扩展方法,给出了综合多种因素的服务语义相似度匹配算法,结合智能Agent设计了服务发现框架和流程,最后验证了模型在服务发现中的有效性。     

一种基于本体的空间信息Web服务实现方法

为了提高空间信息Web服务的互操作性，提出了一种利用本体技术实现空间信息Web服务发现与检索的解决办法.通过Web服务本体描述语言（OWL-S）实现对空间信息Web服务能力知识表达，在标准的开放地理信息系统协会(OGC）空间信息Web服务基础上，建立了一个基于本体目录服务的空间信息服务框架.并给出了基于这一框架服务请求的实现过程.结果表明，本体技术可以扩展空间信息Web服务的语义，能将服务匹配过程中得到的相似的Web服务复用于当前服务请求，提高知识推理的效率.     

基于Chord的语义Web服务匹配算法研究

针对UDDI注册中心存在查询瓶颈以及缺乏对服务的语义描述,提出了基于Chord的分布式注册、查找服务模式,并对OWL-S进行了QoS的扩展以满足客户对于服务语义和服务质量的需求.服务发布者根据Chord协议注册服务,服务需求者根据Chord协议进行服务社区定位后,采用基于服务功能的语义匹配和服务QoS的匹配.通过验证,本算法有较好的查准率以及查询效率,克服了传统集中式UDDI存在服务瓶颈的问题.     

基于QoS和信誉度的Web服务发现研究

提出一种基于QoS和信誉度的Web服务发现模型,并给出Web服务的匹配、排名和选择方法。通过实验对模型进行了验证,结果表明本模型具有一定的可行性和适用性。     

基于Google距离的语义Web服务发现

针对多数语义Web服务发现算法需要领域本体支持且算法的复杂度较高的问题,利用Google距离来定量测量Web服务输入、输出间的语义距离,并基于Google海量词汇及Google搜索引擎来计算服务间语义相似度.计算时,不需要提供领域本体且基于开放的Google搜索引擎来计算服务匹配度,提高了效率,降低了复杂度.     

语义网自适应学习系统中领域本体的构建

为了学习者适应学习系统,创建相关学科的领域本体,发挥语义网的作用。根据学生的个性特征和学习进程动态地呈现教学内容,更好地满足学习者的需要,提出了基于语义网构建的自适应学习系统,为人们的学习提供了非常有效的支持。在描述自适应学习系统、语义网和本体相关知识的基础上,以一门课程为例进行了领域本体创建的实践,为自适应学习的实现奠定了基础。     

一种基于领域本体的Deep Web数据自动标注方法

为了准确全面地对Deep Web查询结果页面的数据进行语义标注,将领域本体作为Web数据库所应遵循的全局模式引入到语义标注的研究中,通过建立起接口模式、结果模式与本体间的映射来实现数据的自动语义标注。针对多个不同领域的Web数据库进行实验测试,证明了该方法是有效的。     

基于二维模糊评价的Web Qos服务发现模型

为了适应B2B电子商务的需要,提供有保证的Web服务,实现动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务,提出了一种二维模糊评价的WebQos服务发现模型,并在此基础上利用模糊控制理论设计了满足Web服务质量的模糊评价算法,该算法对于Web服务生命周期中服务选择、实时监控、管理等具有一定的可行性和适应性。     

基于服务交互图的操作组群服务发现

随着网络发布的Web服务数量急剧增加,面对数量庞大的服务群,如何从海量的Web服务中快速、准确、高效发现满足用户需求的服务已成为亟待解决的问题。针对传统的服务发现准确性不高,发现方法效率低下的现状,本文提出了一个基于服务交互图的操作组群发现的方法。利用聚类技术,从服务行为相似的层面对服务进行聚类预处理,从而大大缩小服务检索范围,提高服务匹配的时间。并在服务匹配过程中,基于服务交互图的操作组群挖掘,从而可以提高查找的精确度。最后,利用仿真实验对所提出的方法进行验证.     

基于模糊聚类的Web服务管理

随着Web服务的推广应用,网络上出现越来越多共享的服务资源.为提高服务的查全率、查准率,给出了一种基于模糊聚类的Web服务管理方法,利用模糊聚类将服务注册库中的服务资源按功能聚类,形成功能相关的服务簇.服务查找时,先定位到服务簇,再在服务簇中查找满足要求的Web服务,有效地提高了查找效率和精度.     

基于地名本体的空间数据组织与服务研究

新一代GIS以面向服务为特征,本体是语义网结构的重要组成部分,其对语义网条件下的地理信息服务的研究至关重要。地名本体作为地理领域本体的重要内容,它是维护地理要素位置的本体。文章在总结地名本体的基本概念基础上,根据日常地理信息查询需要,进行了地名本体的概念设计。通过地名本体模型的构建,探讨了基于语义网的地名本体服务框架的设计与服务发布等工作,并总结了实现基于地名本体的空间要素数据组织与关系表达的途径。     

基于归约图的语义Web服务自动组合

在原有基于归约图的Web服务自动组合方法基础上,引入Web语义,在对Web服务库及用户请求进行语义标注后,运用综合了名称相似度和语义距离的语义相似度实现对象间的语义转换与匹配。该方法具有原方法的优点,并能够处理对象间不存在完全匹配的情况,从而提高Web服务组合的成功率。