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语义Web服务发现中匹配策略的研究与实现

魏登萍  
【摘要】:近年来,面向服务的计算(service一0rieced computing,soc)作为一种新型的计算范型,己成为软件领域最热门的话题之一。随着web服务标准和技术的不断成熟,web服务技术逐渐成为实现soc的主流方式。web服务发现主要是指根据用户对目标服务在功能和非功能上的需求以及约束,利用服务发现算法定位满足用户需求和约束的web服务。web服务发现作为soc的核心任务,己成为应用、实施和部署soc系统过程中需要解决的首要问题,也是促使soc成功走向市场的关键。 标准的web服务描述由于缺乏必要的语义信息,web服务的语义不能被充分、准确地描述清楚,进而无法消除web服务语义描述的模糊性、歧义性等问题,严重影响了web服务发现的效果,进而影响了soc的实际应用效果。语义web服务为web服务的语义描述提供了必要的手段,并为web服务的自动发现、组合和调用提供了重要前提和基础。但是,当前的语义web服务发现方法还不能很好地解决实际应用中的web服务的自动发现问题,发现的效果还有很大的提升空间。 本文主要研究语义web服务发现方法,包括建立异构语义web服务的查询机制和设计基于语义web服务描述特征的高效的匹配算法。本文主要工作如下: 1)异构语义web服务查询机制研究 针对当前缺乏语义web服务查询语言的问题,提出了一种支持异构语义web服务的查询框架,我们称之为ixQuery。该框架通过扩展xQuery实现了整合异构语义web服务的结构化查询与相似度连接子(如逻辑推理、相似度函数等)的联合查询。该框架还定义了一个抽象的语义web服务描述本体以及其与各异构语义web服务本体的映射,通过对该本体的查询实现了对异构语义web服务的透明查询检索。 2)基于sAwsDL描述特征的服务匹配方法研究 当前大部分基于信息检索的web服务发现方法忽略了web服务描述文档的特征,将web服务的发现问题当作文本检索问题来解决,使得发现的效果较差。针对该问题,提出了整合sAwsDL描述文档特征的服务发现方法。分析研究了sAwsDL服务描述文档(wsDL描述文档)的两大特征结构特征和参引特征,根据各个特征对web服务功能语义描述的影响,提出了相应的sAwsDL服务表示模型多向量表示模型。与通用文本表示模型不同的是,该模型能够显式地表示sAwsDL服务描述文档的本质特征,使得整合这些特征的web服务的匹配效果得到了提高。 3)基于细粒度数据语义的web服务匹配方法研究 基于结构匹配的web服务发现方法常常由于xML schema定义的灵活性,使得一些本来语义相近的web服务由于描述结构的不同而匹配失败,且计算开销较高。提出了一种基于细粒度数据语义的sAwsDL服务匹配方法。根据sAwsDL文档的结构特征和语义标注特征,提出了一个数据语义分解转换算法,将每一个消息级参数转换为多个细粒度的数据参数,并保留了细粒度参数的结构上下文信息,使得基于消息级的sAwsDL服务匹配转化为更细粒度的数据语义匹配。实验结果表明该方法能够提高web服务匹配的效果,且计算开销较低。 4)增强语义web服务语义描述的方法研究 现有大部分语义web服务部只对其输入输出参数进行了标注,且这些标注不足以充分、准确地表达语义web服务的语义,有时候甚至会引起语义模糊不清而导致错误匹配等问题。针对该问题,提出了从web服务上下文中抽取语义web服务语义标注的约束关系(包括语义标注之间的约束关系、语义标注与隐藏在上下文中的概念之间的约束关系等)的方法。实验结果表明,该方法能够增强语义web服务的语义描述,并减少语义标注概念与被标注资源之间的语义偏差,从而提高了语义web服务的语义匹配性能。 5)语义web服务匹配策略整合问题的研究 现有研究表明,综合考虑各部分web服务描述信息的匹配结果能够获得更加准确的匹配效果。整合多个来自不同语义web服务描述的匹配结果,常常采用基于经验值权重的加权求和方法,而这些经验值通常是难以获得的。本文提出了基于统计模型的整合web服务发现方法,即通过逻辑回归、支持向量机等机器学习的方法从己知相关性的请求与语义web服务对来建立统计模型,并利用该统计模型来预测新的请求与语义web服务之间的相关性。实验结果表明,该方法能够较好地整合web服务各部分描述的匹配结果,提高web服务的发现效果。 综上所述,本文对目前服务发现技术中画待解决的几个关键问题进行了研究,提出了支持异构语义web服务发现的查询机制和多种服务匹配策略,对于服务发现技术的理论研究和实际应用部具有一定的价值。在此基础上,本文设计和现实了支持异构语义web服务发现的系统原型H—iM毗cher。该系统除支持上述web服务发现的匹配策略外,还包含大量基础的语义web服务匹配策略。


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