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语义Web服务发现机制研究

作　者: 陈志俊
导　师: 李心科
学　校: 合肥工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 语义Web服务非包含关系概念关系图
分类号: TP393.09
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 34次
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内容摘要

Web服务是一种基于网络环境的新型应用程序,是在Internet上进行分布式计算的基本构造模块,其自包含、自描述、松耦合及模块化的特点,使得Web服务在电子商务、应用集成开发等领域中扮演着越来越重要的角色。语义Web服务技术的出现,使得传统的Web服务发现技术难以捕获合适目标服务的难题得以改善,使服务的自动查找、调用、合成、运行监控和恢复等大量任务的自动化成为可能。但当前的语义Web服务发现技术仍存在一些问题,主要有:①Web服务发布时,所包含的QoS信息的定义缺乏统一的标准,这使得服务发现过程中难以体现用户的QoS约束请求;②在服务请求与发布服务做功能匹配方面,语义匹配算法的设计存在缺陷:当前服务功能匹配过程中依赖的语义匹配算法大多仅仅考虑了本体中概念间的包含关系,而忽视了其它语义关系,由此导致了最终服务检索的查全率和查准率不高。上述这些问题成为了语义Web服务技术发展的瓶颈,亟待解决。本文的主要研究内容是:①在服务描述的时候,采用功能属性和非功能属性相结合的描述模型,对非功能属性中各子特性进行定义、给出各子特性计算和评价的方法,并提出了一个基于QoS子特性按权约束的QoS匹配算法;②在语义匹配算法方面,本文提出了一种改进的语义匹配算法,其核心思想如下:首先将本体中概念间的语义关系分为两大类:包含关系和非包含关系,将其它语义关系统一看作非包含关系;其次,重新构建本体,加入非包含关系,使之由一棵分类树变为概念关系图;依据新构建的本体,定义出概念间的语义距离;由语义距离进而定义出概念间的语义相似度,作为语义匹配的结果;③结合上述QoS匹配算法和语义匹配算法,本文最后给出了语义Web服务发现总的匹配算法。最后,为了检验新算法的性能,本文对其进行一系列的模拟实验,实验结果表明新的匹配算法使得Web服务检索结果的查全率和查准率都得到了一定程度的提高。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
致谢  8-12
第一章绪论  12-17
  1.1 概述  12-14
    1.1.1 本论文的研究背景、目的  12-13
    1.1.2 国内外研究情况介绍  13-14
  1.2 本论文主要的研究内容、拟解决的问题和创新之处  14-15
    1.2.1 研究内容  14
    1.2.2 本论文拟解决的关键问题  14-15
    1.2.3 本论文的创新之处  15
  1.3 本论文的组织结构  15-17
第二章 Web 服务和语义 Web 服务技术  17-29
  2.1 Web 服务概述  17-20
    2.1.1 Web 服务定义  17
    2.1.2 Web 服务的体系结构  17-18
    2.1.3 Web 服务关键技术  18-19
    2.1.4 传统Web 服务发现过程及面临问题  19-20
  2.2 语义Web  20-22
    2.2.1 语义Web  20-22
    2.2.2 语义Web 与 Web 服务的联系  22
  2.3 语义Web 服务  22-28
    2.3.1 语义Web 服务概述  22
    2.3.2 本体  22-24
      2.3.2.1 计算机领域本体的含义  22-23
      2.3.2.2 本体的目标和分类  23
      2.3.2.3 本体的构建  23-24
      2.3.2.4 本体的描述语言  24
    2.3.3 语义Web 服务的实现  24-27
      2.3.3.1 基于 OWL-S 的 Web 服务描述  24-25
      2.3.3.2 语义 Web 服务的搜索框架  25-26
      2.3.3.3 语义 Web 服务发布、发现过程  26-27
    2.3.4 当前语义Web 服务发现技术面临的问题  27-28
  2.4 本章小结  28-29
第三章语义 Web 服务发现中的QoS 约束  29-34
  3.1 语义Web 服务的 QoS 描述模型  29-31
    3.1.1 SWS 的QoS 描述模型定义  29
    3.1.2 子属性带权的QoS 述模型  29-30
    3.1.3 SWS 的QoS 子属性定义及计算方法  30-31
  3.2 QoS 匹配算法  31-33
  3.3 本章小结  33-34
第四章语义匹配算法研究  34-46
  4.1 语义Web 服务匹配过滤器  34-35
  4.2 当前语义匹配算法及分析  35-40
    4.2.1 OWL-S/UDDI 经典匹配算法  35-39
      4.2.1.1 OWL-S、本体和分类树  35-36
      4.2.1.2 OWL-S/UDDI 经典匹配算法  36-37
      4.2.1.3 OWL-S/UDDI 匹配算法分析  37-39
    4.2.2 本体概念相似度语义匹配算法  39-40
  4.3 NIRC 语义匹配算法  40-44
    4.3.1 本体中概念间的语义关系  40-41
    4.3.2 NIRC 语义匹配算法及分析  41-43
    4.3.3 SWS 匹配算法  43-44
  4.4 本章小结  44-46
第五章模拟实验  46-51
  5.1 实验环境  46-47
  5.2 实验方案设计  47-49
    5.2.1 实验方案  47
    5.2.2 实验过程  47-49
    5.2.3 三种语义匹配算法性能比较  49
  5.3 实验结果分析  49-50
  5.4 本章小结  50-51
第六章总结和展望  51-53
  6.1 总结  51
  6.2 展望  51-53
参考文献  53-57
攻读硕士学位期间发表的论文  57-58

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